基于SPR原理的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频图像处理

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纳米级金属膜厚的在线精确测量主要是基于等离子体共振技术实现。当入射光以-定角度入射时，因金属对光具有吸收特性，而产生消逝波，使得发生反射现象时反射系数不为 1，从而引发全内反射现象[1]。入射光与金属薄膜的表面的自由电子相互作用，在沿着金属介质界面上产生表面等离子振荡，又当入射光的波长与入射角度在-定范围内时，使得消逝波与金属介质表面所产生表面等离子震荡的频率与波矢相同，产生表面等离子体波共振[2-4]。根据共振角的变化可以得出 10 nm以内的金属薄膜厚度，以达到精确测量的目的。

本文所提出的在线测量系统主要利用表面等离子体共振(surface plasmon resonance，SPR)技术结合CCD进行动态的视频图像信息采集，以获得 SPR共振角度的变化，反演计算金属薄膜厚度。由于整个系统是处于-个动态的工作环境，CCD在进行视频图像采集时容易因为测量环境以及工作台的转动而产生噪声以及图像的扭曲失真，使得获取的 SPR共振角度变化信息不够精确而对膜厚测量结果造成干扰。本文提出利用滑动平均滤波与小波分析法对视频图像进行滤噪处理，增强图像的清晰度，以动态补偿时域滤波对视频图像进行动态补偿，以确保图像不会出现细节上的模糊扭曲造成失真，增强视频图像采集的可靠性，达到精确获取SPR共振角的变化量，精确测量纳米级金属膜厚的目的。

1 在线测量系统的提出以及工作原理1.1 Kretschmann结构模型及原理1970年德国物理学者 Kretschmann E提出了 Kretschmann结构模型l5]。该模型的工作原理是在特定棱镜的底部直接镀上- 定厚度的某种金属薄膜，待测定的介质则在金属薄膜下方，倏逝波透过金属薄膜，与其在待测介质表面发生等离子体波共振。

依据 Kretschman型结构的等离子体波振荡原理，根据 SPR的反金属kz3 g3图 1 Kretschman模型Fig.1 Kretschman model射光强角度分布，可精确获得纳米级金属薄膜的厚度。Kretschman模型结构图如图 1所示 ]。

在图 1中e 、。、e。分别为棱镜、金属薄膜以及真空的介电常数；是 、k硝为激发表面等离子体振荡的光波在X轴方向的波矢分量；k 、k z、k 。为入射光在对应介质中垂直于分界面的波矢分量； 为人射光的波长；d为金属薄膜的厚度；SPW 表面等离子体波的波矢为 k 。 ，k.pr - ( ) ㈩由菲涅尔公式得出光的反射系数在三层介质中的表达式为：R- l z-f l (2) 。。 I1n2r23exp(2ik 2 )l其中 - s- ，尼 -(( )2e - ) c -1，2，3 - - sin由于尺为光在三层介质中的反射系数，根据 SPW产生的原理可知，当R最小时，SPW从光波中获得的能量最大，SPR的激励效果最好。

1.2 在线测量系统本文的SPR纳米级金属膜厚在线测量系统主要是利用棱镜适配临界角的典型 Kretschman结构，当金属薄膜被大于临界角的光束照射时，在金属膜与真空的界面上将产生表面等离子体震荡，根据 SPR反射曲线随着膜厚的变化而变化的原理，利用曲线匹配的方案最终实现金属薄膜厚度的实时在线测量。图2所示为整个系统在线测量的原理图。

在图 2所示的测量系统中，半导体激光器经过准直扩束之后的输出光，通过柱面透镜转化后，变为有效覆盖角度约为 4057。的较为理想的柱面光，该柱面光经过偏振片后得到 P偏振光，P偏振光进入棱镜第 4期 金雯霞，等：基于 SPR原理的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频图像处理 ·85 ·后，在金属薄膜表面激发等离子体波，形成衰减全反射。实验时以中低速旋转工作平台，可以获得产生等离子共振现象时的共振角。由前面的基本原理可知，当产生SPR现象时，反射光光强最小，该反射光经过成像透镜与CCD接收到的反射光强信号在纵轴方向的分量进行叠加，以消除散斑的影响。该系统中短天线目的是为了CCD接收到的信号与计算机之间的通信，利用短天线通信不仅免除了多线干扰，而且提高了系统的稳定性。在利用短天线进行通信时，考虑到外界其他信号对通信模拟信号的干扰，利用钟罩来避免。整个系统采用二维标准视频 CCD，该 CCD获取帧率为每秒 25帧，在 CCD采集到图像之后将其转换成数字信号通过短天线传输到计算机内进行分析和处理。计算机根据所采集的由系统角度自定位所标记的角度与光强数据建立-个供曲线匹配专用的数据库，可反演出 CCD所采集的每-帧之间金属薄膜增量，从而达到精确控制膜厚的要求。

室图 2 在线测量系统图Fig.2 On-line measurement system由于 CCD在采集图像的过程中容易受到环境等因素的影响而随机产生高斯白噪声使得获取到的视频图像不清晰，而在动态采集图像过程中又由于工作台的中低速转动极易造成视频图像扭曲和拖尾，对获取共振角度的准确值造成影响，从而影响反演出的金属薄膜厚度的精确数值，因此需要对获取到的视频图像进行处理。

2 视频图像处理在本文中所设计的在线测量纳米级膜厚精密测量系统中，在 CCD采集到图像之后，通过短天线进行通信，并将其转换成数字信号传输到计算机内进行分析和处理这-过程中，在系统自定位角度进行标记与曲线进行匹配时，发现所采集到的视频信号会到噪声的影响而上下浮动。经过分析发现该噪声属于高频白噪声，因此需要对视频信号先进行滤波处理。鉴于本系统的特性，结合滑动平均滤波方法的特点，考虑采用该方法对视频信号先进行粗略的滤波处理，再利用小波分析得到平滑的信号。由于系统是-个动态测量过程为了避免由于运动拖尾”造成影响，提出基于运动补偿的时域滤波方法，更好的保护视频细节。整个视频图像处理流程如图 3所示。

II 滑 。 获得的视频信号1最终高清视频信号H 霎图 3 视频图像处理流程图Fig.3 Flow chart of the video image processing第 4期 金雯霞，等：基于 SPR原理的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频图像处理 ·89 ·对应的实测曲线相对理论曲线浮动较大。滤波之后，可以明显看出实测曲线相对滤波前更为接近理论曲线，同时测量精度有所提升，平均误差不超过 0.3 nm。

3 结 论本文研究了基于 Kretschmann结构模型 的测量10 nm以内的金属膜厚的在线精密测量系统，通过 CCD进行动态连续性图像采集，以获取在每-帧之间共振角度的变化量，从而反演出金属薄膜的厚度。但在这个视频图像数据采集过程中，会因工件架转动而随机造成图像扭曲失真现象，以及由于环境等因素而随机产生高斯白噪声造成的图像不清晰的现象，均会造成测量上获取数据的不准确。文章研究了利用滑动平均滤波与小波分析2种方式相结合对所采集的视频图像进行滤波处理，以获得清晰图像 ，同时，利用运动补偿时域滤波有效1.0o.9o.80.7料 o.6奁0.50.4OI3O.20.1O3O 32 34 36 38 4O 42 44 46 48 5O 52 54 56 58 6O入射角 /f。)图8 当膜厚为 1 nln、5 nrn、10 nln时的理论数值曲线与实验数值曲线Fig.8 Theoretical value curve and experimentalnumerical curve with film thicknessrespectively at 1 nm，5 nIi1，10 nm地避免了在视频图像采集过程中的图像扭曲，保证图像的有效性。利用三种方式进行视频图像的滤波处理之后，增强了获取共振角变化量的准确性，提高了厚度测量的精确度。