[发明专利]基于阈值小波变换的白光反射动态测量薄膜厚度方法

说明书

技术领域

本发明属于光学精密测量和信号处理领域，具体涉及一种利用阈值小波变换对白光反射率谱信号进行处理从而判断薄膜厚度的方法。

背景技术

随着制造技术的飞速发展，薄膜成为满足一些设备性能指标的重要部件。薄膜广泛应用于许多领域，如光学、信息学、生物学和航空航天等。因此准确地测量薄膜的厚度，对于判断薄膜是否工作正常显得非常重要。

本发明提出了使用白光反射率谱(white light reflectance spectroscopy,WLRS)对薄膜厚度进行测量。这种方法具有响应快，精度高以及测量结果准确度高等优点。WLRS测量膜厚的具体原理如下：如附图1所示，白光由点A垂直进入待测薄膜，在S1和S2表面经过数次折射及反射后，其相位发生变化，由此可以得到其WLRS。并且，WLRS与待测薄膜的厚度之间存在着一一对应关系。由此，可根据上述原理对基层表面的薄膜厚度进行非接触式的测量。由于在薄膜厚度的动态测量过程中，其精度可达到纳米级，因此不可避免地会引入大量噪声。这些噪声直接影响到了薄膜膜厚测量的精度。由此，如何快速地处理测量过程中由于各种原因而引入的噪声就成为一个重要课题。

传统的去噪方法，如傅立叶信号分析法等是对信号全局的分析，而不能很好的对信号的微细部分进行处理。小波变换(wavelet transform，WT)可通过对时频的局部变换达到有效地提取信息的目的。它不用进行傅立叶变换，使用更方便。WT处理的是信号的细节，且可对时域和频域信号自适应，因此能做到对信号的精细处理。

通常情况下，将一段含噪信号在频域上进行分解，低频为有用信号，高频为噪声信号。因此，在去噪时的理想状态是将信号高频部分去除的同时保留其低频部分。而小波变换是对信号的时频分析，具有高分辨率的优点，可以很轻松地区分信号的高低频部分从而达到去除噪声的目的。

小波去噪的基本原理为：先选定要对信号分解的层次数，然后将含有噪声的信号小波分解(噪声通常在高频部分)。接着计算阈值，对信号已分解出的各层细节进行处理，以去除噪声。最后根据分解层数及相应细节对其进行重构，恢复真实的信号。

发明内容

本发明提出一种利用小波变换对WLRS信号进行快速去噪处理从而对薄膜厚度进行测量的方法。

本发明有以下步骤：

1)令白光的光源近垂直地入射待测薄膜，以获取WLRS原始信号；

2)将步骤1所得的WLRS原始信号进行小波分解；

3)对步骤2中小波分解的信号抽取近似系数及细节系数；

4)对步骤3中的各层系数进行阈值处理；

5)重建WLRS信号；

6)对步骤5得到的去噪后的WLRS信号提取特征值，通过特征值求得待测薄膜的膜厚。

本发明的有益效果：去噪效果好，处理速度较快，能够较好地区分有用信号和噪声，较好地提高了使用特征值判断薄膜厚度的准确率。

附图说明

图1原理图；

图2整体框图；

图3去噪前不同膜厚的WLRS动态测量结果图(300-345nm)；

图4去噪前特征参数分布图(300-350nm)；

图5小波去噪分解三层近似图(膜厚：300nm)；

图6小波去噪分解一层细节(膜厚：300nm)；

图7小波去噪分解二层细节(膜厚：300nm)；

图8小波去噪分解三层细节(膜厚：300nm)；

图9去噪后不同膜厚的WLRS动态测量结果图(300-345nm)；

图10去噪后特征参数分布图(300-350nm)。

具体实施方式

下面将结合附图2对本发明作进一步说明。

1)令白光的光源近垂直地入射待测薄膜，以获取WLRS原始信号；

具体为：具体原理如附图1所示，白光由点A近垂直(最大角度不超过±5°)进入待测薄膜，在S₁和S₂表面经过数次折射及反射后，其相位发生变化。通过采集B₁、B₂、…、B_n，可以得到WLRS原始信号。设原始信号的模型为：

S(x)＝f(x)+n₁(x)×n₂(x) (1)