仪器设计概献阅读报告

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《仪器设计概论》文献阅读报告

姓名：谢宇辰

学号：202328017826016专业：微电子与固体电子学

培养单位：苏州纳米技术与纳米仿生研究所日期：2023.7.2

1学习本课程的目的与意义

本科学习的专业是自动化，在学习期间也做了不少比赛与老师的小项目，对于仪器和传感器类的知识有着不少的兴趣，研究生阶段选择微电子与固体电子学，导师的研究方向其中之一是基于扫描探针显微镜的微纳米尺度光、电、力学综合测试分析设备和相关技术，因而选择该课程更多的是出于兴趣，一方面是了解仪器设计的知识概况，另一方面希望看到新的仪器的研究方向与进展拓宽视野，在课程学习过程中光学器件类的原理相对把握较少，之前所用的摄像头，CCD，激光传感器都只是了解其采集信号的原理，对于确切度等方面没有细心思考，经过课程学习，在光学仪器设计过程中的好多注意方向也有了认识，收获较多的在讲电控有关知识的那节课，除了好多自己熟悉知识的回想，老师对于卡尔曼滤波的解释让我对该滤波器有了更深的的认识，之前自己只是通过现成代码对信号进行卡尔曼滤波，可对于其原理可程序中参数调理的原理思路很模糊，在该课程过后，不能说完全理解，但有了新的认识和理解，今后如有机遇继续使用该算法相信自己会更得心应手。

2国内外研究与应用现状

在文献阅读过程中优先选择了表面粗糙度有关的文献，在研究生阶段，由于要有好多试验使用扫面电镜，原子力显微镜，PL（光致发光）等测试手段对材料表面的形貌进行分析，因而选择这篇文献做主要阅读。阅读报告所查阅的相关资料更多的也是与这个方向相关的，同时自己还大致阅读了纳机电系统，文章简单对该方向进行了客观的评价与介绍，由于制造工艺部分自己不是很了解就没有认真阅读该部分，主要简单了解了该系统的概念和应用领域。

NEMS（Nanoelectromechanicalsystems,纳机电系统）与MEMS类似，由于尺寸更小及纳米结构所导致的新效应,NEMS器件可以提供好多MEMS器件所不能提供的特性和功能,例如超高频率、低能耗、高灵敏度、对表面质量和吸附性前所未有的控制能力等.以NEMS谐振器为例,与MEMS谐振器相比,NEMS谐振器利用了纳米核心结构的尺度效应使器件性能获得了显著提升,通过谐振结构的等比例缩小,器件频率显著提高,甚至可以达到GHz[1]。因此可以

组成高频电路里的振荡器和滤波器.纳米悬臂梁其质量可以小至10?18g[2]，以其为敏感单元的质量传感器已能检测绑定在结构上的DNA分子,甚至还能检测到少量原子的影响[3]。

近年来，随着机械、电子及光学工业的飞速发展,对缜密机械加工表面的质量及结构小型化的要求日益提高，使得表面粗糙度的测量具有越来越重要的地位[4]。对激光核聚变驱动器[5]、磁盘、光盘、x射线光学元件、大功率激光窗口及同步辐射器元件的表面粗糙度要求，均已达到了nm级要求[4]。超高精加工表面的快速、高精度、在线和自动化测量、三维表面粗糙度测量是非接触式测量今后发展的主要方向，因此这些需求极大地促进了表面粗糙度测量技术的发展。从表面粗糙度测量仪的历史看,也可以说是不断提高倍率和分辩率的历史，现在触针式测量仪的最高倍率为200万倍，纵向分辩率是5?，目前认为这已达到了寻常触针式测量的极限,即使纵向分辩率还可以更高，触针的最小尖端半径(已达0.1μm大小)也已达使用极限，力也有极限，即使接近于零，也还存在工件是否允许接触的问题。此外，由于触针式测量仪测量时的屡屡来回以及数据点膨大，致使测量和处理时间长，效率低，显然触针式测量已不能适应不断发展的新要求。为解决这些问题，近年来研究开发了各种非接触测量装置，例如，光触针测量，STM，SEM，SPM等。近年来已开发了各种传感器，如图1所示。

图1测试方法发展

阅读文献发表时间较早，因而在查阅了相关非接触式表面粗糙度的检测的资料后，了解到现阶段非接触式测量发展较快的既包括原子力，扫描电子显微镜等直接测量方式，又包括了光学散射“散斑〞投影等间接测量方法。同时非光学方

法的非接触式测量方法也有很大进展，如超声检测法等。上述几种表面粗糙度的非接触式测量方法精度高，成本低，测量速度快，已广泛应用于工业测量。光学干扰法和散射法相比其他非接触测量方法虽然精度较低，但是其抗环境干扰能力强，适合工业在线测量；光学散斑法测量精度高，且抗干扰能力强，适用于工业在线测量。激光衍射投影法是近几年开始采用的新型方法，其在线应用还需要进一步研究。超声测量精度相对较高，但是易受环境影响。目前还没有一个通用的测量方法能对各种工件表面粗糙度进行测量。实现表面粗糙度的快速“确凿〞自动化“低成本〞抗干扰能力强以及可在线测量的测量方式，开发出相应的测量仪，仍是今后表面粗糙度测量的发展趋势。

3仪器研制过程

在文献中提到的方法是光干扰法，该方法原理是将工件表面的微观不平度和标准镜相比较。根据光波干扰原理，在等厚干扰条件下，用一个平晶和被测工件成一定楔角，即可得到明暗相隔的干扰条纹。当工件表面很平，干扰条纹呈直线且彼此平行，如表面凹凸不平，则干扰条纹也相应弯曲,测出干扰条纹弯曲量，可计算出其不平度数值。表面粗糙度反映在条纹边缘的高频毛发结构中，设波长为λ，条纹间隔为为e，弯曲量为a，则对应的表面高度变化为△h=λ/2×a/e。

光干扰条纹扫描测量技术分为直接位相测量技术和静态图像处理技术。前者的特点是数据处理简单快捷，纵向分辩率较高；但对环境敏感，而且测量范围小于λ/2。静态干扰图像处理技术的特点是直观、抗外界环境干扰能力强，不受温度变化的影响。虽然纵向分辩率没有直接位相测量技术高，但经过理论和试验分析可扩大测量范围，但不适于实时测量[6]。

文献中提到的方法，是改进了的干扰法采用共光路，采用米洛(Mirau)干扰仪原理，参考镜放在被测表面附近，参考光和测量光采用一致的路径。干扰条纹通过阵列二极管或CCD摄像机摄取，并贮存条纹。压电驱动器可以在轴向改变参考面与物镜之间的距离，如移动物镜和参考镜λ/3距离，摄像机再摄一帧干扰条纹的像，并贮存在计算机内，然后再重复一次，甚至第四次，最终目的是在垂直方向的移动量正好为一个波长。贮存在计算机内的条纹图像可以给出平面上任何位置的实际高度[7]。光程差越大，则光谱的相对可见度就越大，表面粗糙度测量

的确凿度也就越高。文献中主要详细陈述如何处理采集到的信号，算法框图中描述了其主要的过程，首先通过光电器件将光信号转化为待处理的电信号，通过高通滤波将低频和直流分量滤除，接着通过平方律检波和低通滤波，最终通过峰值检波器将信号输出，之前在本科跟老师做过有关米粒分割的图像处理的有关项目，同时在智能车比赛中采用CCD对赛道实时处理，感觉对于图像处理的关键问是解析的速度，为了保证速度和实时性往往失去了精度，之前接触的图像处理都是二值化之后尽量减小计算量以保证速度，这样采集到的最终图像基本都是马赛克图，不过文章中这种高精度的表面图像处理却与之前的完全不同，因而它不可能做到实时性的采集与现实，但是通过算法和高频率的处理器可以缩短这一时间，因而在文献中采用了在当时计算速度较快的DSP作为核心处理芯片来缩短图像处理的时间，在文献中用其方法处理256*256像素的图像小于20秒这在当时速度应当属于较快的级别，当然为了缩短DSP的计算可以将滤波部分的算法处理使用硬件来实现。文献中没有详细介绍有关图像处理的技术，这在仪器制造过程中并非必需考虑的方向，只要保证采集原始数据的确切性快速性，后期的图像加强这些都是算法处理需要考虑的方向，假使处理得当这可以进一步缩短时间。当然文献中提到的这类方法对于静态图像的处理很好，可是对于出于外界环境干扰的状况下这种测量误差就会大大增加，如何处理外界干扰因素也是该类仪器研究方向的一个关键问题。

文献发表于1993年，经过查阅发现近年来外差测量法发展快速，光外差测量技术是一种具有纳米级测量确凿度的高精度光学测量方法。其理论分辩率优于λ/1000，适用于精加工、超精加工表面的测量，而且可以进行动态时间的研究。

4总结

由于文献中好多与自己专业不是很相关，所以