[發(fā)明專利]用于檢測閃耀光柵的方法、系統(tǒng)、計算設備和存儲介質在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010740020.8 | 申請日: | 2020-07-28 |
| 公開(公告)號: | CN112649179A | 公開(公告)日: | 2021-04-13 |
| 發(fā)明(設計)人: | 陳昂;李同宇;石磊;殷海瑋 | 申請(專利權)人: | 上海復享光學股份有限公司 |
| 主分類號: | G01M11/02 | 分類號: | G01M11/02 |
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人: | 黃倩 |
| 地址: | 200433 上海市楊浦*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 檢測 閃耀 光柵 方法 系統(tǒng) 計算 設備 存儲 介質 | ||
本公開的實施例涉及一種用于檢測閃耀光柵的方法、系統(tǒng)、計算設備和非暫態(tài)機器可讀存儲介質,該方法包括:使得入射光以預定入射角射入待測閃耀光柵;旋轉光譜儀的探測裝置,以便接收在不同接收角的待測閃耀光柵的衍射光,以用于生成光譜數(shù)據(jù);基于光譜數(shù)據(jù),提取關于待測閃耀光柵的一階衍射強度分布數(shù)據(jù),以用于確定待測閃耀光柵的合格情況。本公開能夠準確地測量閃耀光柵的關鍵參數(shù),利于有效控制閃耀光柵的制程。
技術領域
本公開的各實施例涉及量測領域,更具體地涉及用于檢測閃耀光柵的方法、系統(tǒng)、計算設備和非暫態(tài)機器可讀存儲介質。
背景技術
閃耀光柵,也被稱為小階梯光柵,其是在特定衍射級別產生最大衍射效率的特定的反射或者投射衍射光柵結構。閃耀光柵在增強現(xiàn)實/混合現(xiàn)實(AR/MR)等應用場景中得到了廣泛應用。例如,在AR領域,衍射光波導被認為是消費級AR眼鏡的必選光學方案,因此,其中閃耀光柵光學關鍵參數(shù)(Optical Critical-Dimension,OCD)的準確性直接決定了AR眼鏡的交互體驗的質量。
傳統(tǒng)的用于檢測閃耀光柵的方案主要是針對閃耀光柵的周期進行檢測。而目前市場上缺少針對閃耀光柵的傾角和深度進行測量的有效方法,因此,在閃耀光柵的制程中無法準確地測量閃耀光柵的關鍵參數(shù),進而難以有效地基于準確的關鍵參數(shù)來精確控制閃耀光柵的制程。
發(fā)明內容
本公開提出了一種用于檢測衍射光柵的方法、系統(tǒng),計算設備和非暫態(tài)機器可讀存儲介質,能夠準確地測量閃耀光柵的關鍵參數(shù),有利于有效地控制閃耀光柵的制程。
根據(jù)本公開的第一方面,其提供了一種用于檢測衍射光柵的方法。該方法包括:使得入射光以預定入射角射入待測閃耀光柵;旋轉光譜儀的探測裝置,以便接收在不同接收角的待測閃耀光柵的衍射光,以用于生成光譜數(shù)據(jù);基于光譜數(shù)據(jù),提取關于待測閃耀光柵的一階衍射強度分布數(shù)據(jù),一階衍射強度分布數(shù)據(jù)至少指示一階衍射效率和關聯(lián)角度;以及基于一階衍射強度分布數(shù)據(jù),確定待測閃耀光柵的周期、傾角和深度中的至少一個,以用于確定待測閃耀光柵的合格情況。
根據(jù)本發(fā)明的第二方面,還提供了一種計算設備,該設備包括:至少一個處理單元;至少一個存儲器,至少一個存儲器被耦合到至少一個處理單元并且存儲用于由至少一個處理單元執(zhí)行的指令,指令當由至少一個處理單元執(zhí)行時,使得設備執(zhí)行本公開的第一方面中的方法。
根據(jù)本公開的第三方面,還提供了一種計算機可讀存儲介質。該計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序,計算機程序被機器執(zhí)行時執(zhí)行本公開的第一方面的方法。
根據(jù)本公開的第四方面,還提供了一種量測系統(tǒng)。該測量系統(tǒng)包括:角分辨光譜儀,被配置成基于入射光對待測閃耀光柵的衍射光進行測量,以便生成關于待測閃耀光柵的光譜數(shù)據(jù);以及計算設備,其被配置為可操作地以執(zhí)行根據(jù)第一方面的方法。
在一些實施例中,確定待測閃耀光柵的合格情況包括:響應于確定周期、傾角和深度中的至少一個不屬于預定閾值范圍,確定待測閃耀光柵不符合預定標準;以及響應于確定周期、傾角和深度中均屬于預定閾值范圍,確定待測閃耀光柵符合預定標準。
在一些實施例中,確定待測閃耀光柵的周期、傾角和深度中的至少一個包括:基于一階衍射強度分布數(shù)據(jù),經由擬合算法,確定待測閃耀光柵的周期,一階衍射強度分布數(shù)據(jù)為一階衍射強度分布曲線,關聯(lián)角度為關聯(lián)的接收角;以及基于一階衍射強度分布數(shù)據(jù),經由神經網絡模型,確定待測閃耀光柵的傾角和深度,神經網絡模型經由與待測閃耀光柵的形貌模型的一階衍射效率、關聯(lián)的衍射角度有關的模擬數(shù)據(jù)集所訓練。
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