점회절 간섭 측정의 고정밀, 고효율 및 간섭 저항 해석 알고리즘 요구를 충족하기 위해, 공극 공간 합성곱 기반의 위상 해석 방법을 제안한다. 오토인코더 구조와 공극 공간 합성곱을 결합하여 더 높은 위상 해석 정확도를 얻고, 포장 위상 이미지에 대해 제어 가능한 다중 스케일 특성 추출을 구현한다. 점회절 간섭 이미지 특성에 따른 대량 다변화된 데이터셋을 사용하여 학습 및 최적화해 포장 위상에 해당하는 차수를 정확히 인식할 수 있도록 하였으며, 최종적으로 포장 이미지를 빠르게 처리하여 고정밀 해석 결과를 얻을 수 있다. 제안된 방법을 실제 점회절 간섭 이미지 처리에 적용하고 ESDI 전문 간섭 영상 처리 소프트웨어 및 기타 해석 알고리즘 처리 결과와 비교한 결과, 본 논문 해석 결과와 소프트웨어 가지치기법 해석 결과의 평균 제곱근 오차 값은 0.0222 rad이며, 면 형상 적합 결과와 소프트웨어 면 형상 적합 결과의 피크 톨 차이는 단 0.0121 λ, 평균 제곱근 차이는 0.0042 λ이다; 시간 효율성 측면에서 한 장의 이미지 처리는 평균 0.035초만 소요되며, 전통적인 방법은 모두 1초 이상 소요된다. 다른 방법과 비교했을 때 제안된 방법은 포장 위상 처리에서 빠르고 정밀한 특성을 갖고 있어 점회절 간섭 이미지 처리를 위한 고정밀 위상 해석의 새로운 실현 가능한 방안을 제공한다.

간섭 측정; 면 형상 검출; 간섭 영상; 신경망; 위상 해석