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基于主成分分析的白光干涉微观形貌测量算法

陈浩博 张力伟 孙文卿 陈宝华 曹召良 吴泉英

陈浩博, 张力伟, 孙文卿, 陈宝华, 曹召良, 吴泉英. 基于主成分分析的白光干涉微观形貌测量算法[J]. 中国光学(中英文), 2023, 16(3): 637-644. doi: 10.37188/CO.2022-0172
引用本文: 陈浩博, 张力伟, 孙文卿, 陈宝华, 曹召良, 吴泉英. 基于主成分分析的白光干涉微观形貌测量算法[J]. 中国光学(中英文), 2023, 16(3): 637-644. doi: 10.37188/CO.2022-0172
CHEN Hao-bo, ZHANG Li-wei, SUN Wen-qing, CHEN Bao-hua, CAO Zhao-liang, WU Quan-ying. White light interferometry micro measurement algorithm based on principal component analysis[J]. Chinese Optics, 2023, 16(3): 637-644. doi: 10.37188/CO.2022-0172
Citation: CHEN Hao-bo, ZHANG Li-wei, SUN Wen-qing, CHEN Bao-hua, CAO Zhao-liang, WU Quan-ying. White light interferometry micro measurement algorithm based on principal component analysis[J]. Chinese Optics, 2023, 16(3): 637-644. doi: 10.37188/CO.2022-0172

基于主成分分析的白光干涉微观形貌测量算法

基金项目: 国家自然科学基金(No. 61875145,No. 11804243);“十四五”江苏省重点学科资助(No. 2021135);苏州市科技计划前瞻性应用研究项目(No. SYG202013)
详细信息
    作者简介:

    陈浩博(1997—),男,江苏启东人,硕士研究生,2019年于金陵科技学院获得学士学位,主要从事光学干涉计量与测试方面的研究。E-mail:1103321006@qq.com

    张力伟(1997—),男,江苏苏州人,硕士研究生,主要从事光学干涉计量与测试方面的研究。E-mail:20865288@qq.com

    孙文卿(1984—),男,江苏南京人,博士,副教授,硕士生导师,主要从事光学计量测试与图像处理方面的研究。E-mail:sunwenqing@mail.usts.edu.cn

    陈宝华(1990—),男,江苏泰州人,实验师,主要从事光学仪器加工与检测方面的研究。E-mail:1192166284@qq.com

    曹召良(1974—),男,博士,教授,硕士生导师,主要从事光电仪器设备及其应用研究。E-mail:caozl@usts.edu.cn

    吴泉英(1965—),女,江苏苏州人,博士,教授,博士生导师,主要从事光学仪器设计与信息处理方面的研究工作。E-mail:wqycyh@mail.usts.edu.cn

  • 中图分类号: P164

White light interferometry micro measurement algorithm based on principal component analysis

Funds: Supported by National Natural Science Foundation of China (No. 61875145, No. 11804243); China Jiangsu Key Disciplines of the fourteenth Five-Year Plan (No. 2021135); the Prospective Application Research Project of Suzhou Science and Technology Plan (No. SYG202013)
More Information
  • 摘要:

    为了解决白光干涉相位求解问题,实现微观形貌的高度测量,提出了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的白光干涉(White Light Interferometry,WLI)微观形貌测量算法。通过搭建的白光干涉显微系统采集多幅干涉图,将其重构成向量形式。在一组干涉图中,用时间平均值来估计背景照明,消除背景光成分。然后,通过矩阵运算得到代表原始数据的特征值及其特征向量。最后,通过反正切函数计算物体的包裹相位分布。实验结果表明,本文所提方法对于标定高度为956.05 nm的台阶测量结果为953.66 nm,且可以获得与迭代算法近似的解,而本文所提方法与迭代算法相比,处理速度提高了2个数量级。利用本文方法分析了表面粗糙度为0.025 µm样块的干涉条纹。结果显示:计算得到的表面粗糙度均值为24.83 nm,标准差为0.3831 nm。本文提出的方法解决了单色光干涉测量中的不足,还具有计算简单、速度快及精度高等优势。

     

  • 图 1  白光显微干涉测量系统示意图

    Figure 1.  Schematic diagram of white light microscopic interferometry

    图 2  白光干涉光强与光程差的关系

    Figure 2.  Relationship between white light interference intensity and optical path difference

    图 3  (a)第一帧和(b)第二帧白光干涉图

    Figure 3.  (a) The first and (b) the second white light phase shifting interferograms

    图 4  理想台阶高度与真实台阶高度计算结果比较

    Figure 4.  Comparison of calculation results of ideal height of step and real height of step

    图 5  台阶白光相移干涉图(红线代表的长度为0.2 mm)

    Figure 5.  White light phase-shifting interferogram of step (The red line represents an actual physical length of 0.2 mm)

    图 6  (a)PCA-WLI和(b)AIA的台阶高度计算结果

    Figure 6.  The heights of step caculated by (a) PCA-WLI algorithm and (b) AIA algorithm

    图 7  不同方法轮廓线对比结果

    Figure 7.  The results of contour comparison by different methods

    图 8  表面粗糙度样块及白光干涉图

    Figure 8.  Surface roughness specimen and white light interferogram

    表  1  PCA-WLI和AIA算法结果对比

    Table  1.   Comparison of PCA-WLI and AIA algorithms

    算法PV误差(%)RMS误差(%)计算时间(s)
    PCA-WLI算法0.4520.0350.026
    AIA算法0.4430.0345.2465
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    表  2  不同算法的台阶测量结果

    Table  2.   Measurement results of step by different algorithms

    Algorithm TimesPCA-WLIAIA
    1958.35955.09
    2949.59948.38
    3947.80960.16
    4955.29959.11
    5957.46960.65
    6949.70958.31
    7951.09944.28
    8954.79956.26
    9956.99949.77
    10955.56956.58
    Mean value/nm953.66954.87
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    表  3  表面粗糙度测量结果

    Table  3.   Measurement results of surface roughness specimen

    TimesRa
    124.9
    225.3
    324.7
    424.6
    525.1
    624.8
    724.2
    824.6
    925.5
    1024.6
    Mean value/nm24.83
    Standard deviation/nm0.3831
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    表  4  两种算法对不同分辨率干涉图序列所用时间对比

    Table  4.   Comparison of consuming times of interferogram sequence with different resolutions processed by the two algorithms         (s)

    算法分辨率
    200×200400×400800×800
    PCA-WLI算法0.01680.03580.1226
    AIA算法2.885210.073838.8263
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-07-26
  • 修回日期:  2022-08-18
  • 录用日期:  2022-09-09
  • 网络出版日期:  2022-09-28

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