深紫外宽光谱成像椭偏仪的研制

发布时间：2017-08-23 07:20

  本文关键词：深紫外宽光谱成像椭偏仪的研制

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【摘要】：成像椭偏测量是具有高横向分辨率的椭偏测量技术。它能实现同时对样品表面光学成像的每个像元进行椭偏测量,进而获得材料物理参数(例如,膜厚、折射率、消光系数、表面微粗糙度、合成材料中的组分比例等)及其空间分布,是一种测量速度快,且无损伤测量技术。正是这种测量的快速精确性,使得成像椭偏仪在众多领域得到应用,尤其是在薄膜测量中扮演着举足轻重的作用。有别于传统的透射式光学系统设计,本论文采用全反射式光学聚焦结构,通过独特的偏振控制技术,来实现宽光谱、无色差成像椭偏仪的测量研究。特别地,光路设计采用两对离轴抛面镜和平面反射镜的特定组合有效消除了全反射式聚焦结构带来的偏振态的变化。为了简化常用校准法的复杂过程,本论文采用了一种利用多个标准样品来实现成像椭偏仪校准的方法。简单来说,该校准方法是通过测量多个已知薄膜厚度和光学特性的标准样品随补偿器角度变化的波长光强分布图像,借助区域平均、傅里叶分析和最小二乘拟合得到整个成像椭偏系统的校准参数,包括起偏器／检偏器方位角、波片相位延迟、补偿器初始方位角等。在系统校准之后,本论文利用校准之后的系统参数对待测样品进行了成像椭偏分析,确定出样品的椭偏角Ψ和△,并给出相应的薄膜厚度分布。通过对2-300nm的SiO2/Si薄膜样品在200-1000nm内多波长下的成像椭偏测量,验证了自制成像椭偏仪测量的准确性,Si02薄膜厚度的最大测量相对误差小于6%。最后,本论文提出了一种可以有效提高成像分辨率的技术—超分辨率技术,它能将多幅含有不同细节的低分辨率图像,融合重建出高分辨率的图像。本论文通过实验对比,说明了超分辨率技术在成像椭偏仪中的实用和高效性,并对该技术在成像椭偏仪中的应用进行了展望。
【关键词】：成像椭偏 薄膜 校准 椭偏测量 超分辨率
【学位授予单位】：合肥工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH744
【目录】：

• 致谢7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-16
• 第1章 绪论16-22
• 1.1 概述16-19
• 1.1.1 研究背景与意义16-18
• 1.1.2 成像椭圆偏振术18-19
• 1.2 成像椭偏技术的现状与发展19-21
• 1.2.1 椭偏技术的发展历史19-20
• 1.2.2 成像椭偏技术的现状20-21
• 1.3 本论文主要工作21-22
• 第2章 成像椭偏装置的理论22-36
• 2.1 测量的基本理论22-28
• 2.1.1 椭圆偏振22-23
• 2.1.2 菲涅耳方程23-24
• 2.1.3 薄膜中的光学反射模型24-27
• 2.1.4 椭偏测量术27-28
• 2.2 系统的设计理论28-34
• 2.2.1 史托克斯参数与琼斯矢量28-29
• 2.2.2 琼斯矩阵和穆勒矩阵29-31
• 2.2.3 偏振光学系统31-32
• 2.2.4 仪器设计思想32-34
• 2.3 本章小结34-36
• 第3章 成像椭偏仪实验系统装置36-46
• 3.1 系统实验平台36-41
• 3.1.1 光源37
• 3.1.2 滤光片37-38
• 3.1.3 偏振器件38-39
• 3.1.4 离轴抛物面镜39
• 3.1.5 CCD探测器39-41
• 3.2 系统的性能指标41-45
• 3.2.1 系统的横向分辨率41-43
• 3.2.2 系统的畸变43-45
• 3.3 本章小结45-46
• 第4章 多样品校准方法46-51
• 4.1 传统校准方法简介46
• 4.2 成像椭偏的多样品校准方法46-49
• 4.2.1 多样品校准法原理46-48
• 4.2.2 多样品校准法分析步骤48-49
• 4.2.3 多样品校准法的评价函数49
• 4.3 本章小结49-51
• 第5章 成像椭偏系统的校准与测量51-66
• 5.1 实验方法51-53
• 5.2 成像椭偏系统的校准53-56
• 5.3 成像椭偏仪样品的测量56-61
• 5.4 探测光束光强分布的影响61-62
• 5.5 系统的软件设计62-64
• 5.5.1 样品的定位聚焦63-64
• 5.5.2 图像的采集设置/图像分析区域的选择64
• 5.5.3 数据的处理和分析64
• 5.6 本章小结64-66
• 第6章 超分辨率技术在成像椭偏系统中的研究66-73
• 6.1 超分率的概念66-67
• 6.2 超分辨率技术的分类67-69
• 6.2.1 基于插值的方法67
• 6.2.2 基于重建的方法67-68
• 6.2.3 基于学习的方法68
• 6.2.4 重建图像的质量评价68-69
• 6.3 超分辨率重构算法的实现69-71
• 6.3.1 多帧图像超分辨重建算法69-70
• 6.3.2 基于重构的超分辨算法的测试应用70-71
• 6.4 本章小结与展望71-73
• 第7章 结论73-74
• 参考文献74-79
• 攻读硕士学位期间发表的论文79

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本文编号：723696