[發明專利]基于小波變換模極大值的白光反射動態測量薄膜厚度方法

在審

• 申請號: 201710704876.8
• 申請日: 2017-08-17
• 公開（公告）號: CN107504908A
• 公開（公告）日: 2017-12-22
• 發明（設計）人: 鄭永軍;衛銀杰;王東輝;李文軍;范偉軍
• 申請（專利權）人: 中國計量大學
• 主分類號: G01B11/06
• 分類號: G01B11/06
• 代理公司: 杭州奧創知識產權代理有限公司33272
• 代理人: 王佳健

技術領域

本發明屬于光學精密測量和信號處理領域，具體涉及一種利用小波變換模極大值對白光反射率譜信號進行處理從而判斷薄膜厚度的方法。

背景技術

在當今社會的很多領域，薄膜厚度都與我們息息相關，如薄膜光伏發電、電子元器件生產等。薄膜厚度將直接影響它們的工作特性。故而，薄膜厚度的測量，尤其是生產過程中進行高精度動態測量會對研究和生產造成很大影響。

本發明提出了使用白光反射率譜(White Light Reflectance Spectroscopy,WLRS)對薄膜厚度進行測量。這種方法是基于光的反射、折射理論，具有響應快，精度高，準確度高以及對檢測材料表面無損傷等優點。WLRS測量膜厚的具體原理如下：如附圖1所示，由于白光在空氣—待測薄膜—基層之間的多次折射與反射，在信號采集區域可得到其WLRS。若白光的入射角α≤5°，則待測薄膜厚度與其WLRS可建立唯一對應關系。由于在薄膜厚度的動態測量過程中，其精度可達到納米級，因此不可避免地會引入大量噪聲。故而研究如何快速地處理這些噪聲就成為一個重要課題。

小波變換(Wavelet Transform，WT)可通過對時頻的局部變換達到有效地提取信息的目的。它不用進行傅立葉變換，使用更方便。WT處理的是信號的細節，且可對時域和頻域信號自適應，因此不難做到對信號的精細處理

通常情況下，將一段含噪信號在頻域上進行分解，低頻是有用信號，高頻是噪聲。因此，在去噪時的理想狀態是將信號高頻部分去除的同時盡可能地保留其低頻部分。而小波變換通過對信號的時頻分析，能夠很輕松地區分信號的高低頻部分從而達到去除噪聲的目的。較為常見的小波去噪方式有模極大值去噪和閾值去噪兩種。相較于閾值去噪方法中閾值難以選定(若閾值過小，則很難將噪聲完全去除；若閾值過大，則很容易將有用信號連同噪聲一起去掉)，使用模極大值去噪的方法更為方便、快捷和準確。

李氏指數(Lipschitz exponent)α是一種用來表示函數正則性的度量。設函數f(x)在t₀附近滿足下式：

|f(t₀+h)-P_n(t₀+h)|≤A|h|^α,n≤α≤n+1 (1)

式中，h為充分小量，P_n(t)是過點f(t₀)的n次泰勒級數展開式，則稱α是點f(t₀)處的李氏指數。若函數在點f(t₀)處的α較大，則說明此處函數的奇異性較小，曲線較為光滑；相反地，若α較小，則說明此處函數的奇異性較大，曲線的局部波動較大。通常，噪聲信號的α＜0，有用信號的α＞0。李氏指數α與分解尺度j的關系如公式(2)所示：

式中，A是一個常量。由此，可以知：當α＞0時，模極大值與j成正線性相關關系；當α＜0時，模極大值與j成負線性相關關系。故而，使用小波變換模極大去噪的基本原理為：模極大值隨著j的改變而發生的變化與該點的α值有關。若在一點處的模極大值隨著j的增大而增大，說明這是由信號通過小波變換得到的，應予以保留；相反，若在一點處的模極大值隨著j的增大而減小，說明這是由噪聲通過小波變換得到的，應予以剔除。

發明內容

本發明提出一種利用小波變換模極大值對WLRS信號進行快速去噪處理從而對薄膜厚度進行測量的方法。

本發明有以下步驟：

1)令白光的光源垂直地入射待測薄膜，以獲取WLRS原始信號；

2)將步驟1所得的WLRS原始信號進行二進小波變換；

3)尋找各尺度上所有小波系數的模極大值點；

4)對步驟3中的模極大值進行閾值處理；

5)尋找傳播點，并予以篩選；

6)重構小波系數，恢復WLRS信號；

7)對步驟5得到的去噪后的WLRS信號提取特征值，通過特征值求得待測薄膜的膜厚。

本發明的有益效果：操作過程簡單，去噪效果好，處理速度較快，能夠較好地區分有用信號和噪聲，提高了使用特征值判斷薄膜厚度的準確率。

附圖說明

圖1原理圖；

圖2整體框圖；

圖3去噪前不同膜厚的WLRS動態測量結果圖(300-350nm)；

圖4去噪前特征參數分布圖(300-350nm)；

圖5單條含噪WLRS曲線圖(膜厚：300nm)；

圖6第1-4層近似系數圖(膜厚：300nm)；