평행 평판은 전형적인 투과 광학 요소로서 광학 검사, 반도체 제조 및 국방 장비 등 분야에서 널리 사용되며, 그 광학적 균일성은 시스템 성능에 중요한 영향을 미친다. 기존의 고정밀 광학 균일성 측정에서 간섭 중첩의 해석 어려움, 다중 프레임 수집에 따른 시간 소요, 환경 잡음 억제의 어려움 등의 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기반 단일 프레임 간섭 분리 평행 평판 광학 균일성 고정밀 측정 방식을 제안한다. 중첩 간섭 영상과 단면 간섭 영상 간의 매핑 모델을 구축하여 단일 프레임 중첩 간섭 영상을 분리함으로써 전면 및 후면 각 표면의 단면 간섭 영상을 얻어 간섭 무늬를 효과적으로 분리한다. 단일 프레임 간섭 영상으로부터 생성된 등위상 간격 시퀀스를 가상 위상 이동 재구성하여 기존의 5단계 위상 이동법과 결합해 위상을 추출하고 면형을 재구성함으로써 평행 평판 광학 균일성 고정밀 검출을 실현한다. 2단계 합성곱 신경망 모델을 구축하였으며, 1단계 네트워크는 중첩 무늬를 단면 무늬로 매핑하고, 2단계 네트워크는 5단계 위상 이동 시퀀스를 생성하고 전후면 면형을 해석한다. 딥러닝 기반 단일 프레임 간섭 분리 평행 평판 광학 균일성 측정 장치를 구축하고 Φ75 mm 및 Φ50 mm 평행 평판 샘플을 이용해 실험 검증을 수행하였다. 실험 결과, 해당 방법으로 측정한 광학 균일성 결과는 ZYGO 간섭계 측정 결과와 높은 일치도를 보였으며 절대 편차가 10^-7 수준에 달해 단일 프레임 중첩 간섭 영상만 취득해도 평행 평판 광학 균일성을 고정밀, 신속하게 측정할 수 있어 광학 부품의 고처리량 및 현장 검사용 기술적 지원을 제공할 수 있다.

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