膜厚仪基本参数
  • 品牌
  • 创视智能-TronSight
  • 型号
  • TS-IT50
  • 用途类型
  • 薄膜测厚
  • 工作原理
  • 白光干涉型
  • 输出信号
  • 模拟型
  • 材质
  • 金属膜
  • 位移特征
  • 点位移
  • 测量范围
  • 小位移
膜厚仪企业商机

为了分析白光反射光谱的测量范围 ,开展了不同壁厚的靶丸壳层白光反射光谱测量实验。图是不同壳层厚度靶丸的白光反射光谱测量曲线,如图所示,对于壳层厚度30μm的靶丸,其白光反射光谱各谱峰非常密集、干涉级次数值大;此外,由于靶丸壳层的吸收,壁厚较大的靶丸信号强度相对较弱。随着靶丸壳层厚度的进一步增加,其白光反射光谱各谱峰将更加密集,难以实现对各干涉谱峰波长的测量。为实现较大厚度靶丸壳层厚度的白光反射光谱测量,需采用红外的宽谱光源和光谱探测器。对于壳层厚度为μm的靶丸,测量的波峰相对较少,容易实现靶丸壳层白光反射光谱谱峰波长的准确测量;随着靶丸壳层厚度的进一步减小,两干涉信号之间的光程差差异非常小,以至于他们的光谱信号中只有一个干涉波峰,基于峰值探测的白光反射光谱方法难以实现其厚度的测量;为实现较小厚度靶丸壳层厚度的白光反射光谱测量,可采用紫外的宽谱光源和光谱探测器提升其探测厚度下限。随着技术的不断进步和应用领域的扩展,白光干涉膜厚仪的性能和功能将得到进一步提高;品牌膜厚仪量大从优

基于白光干涉光谱单峰值波长移动的锗膜厚度测量方案研究 :在对比研究目前常用的白光干涉测量方案的基础上,我们发现当两干涉光束的光程差非常小导致其干涉光谱只有一个干涉峰时,常用的基于两相邻干涉峰间距的解调方案不再适用。为此,我们提出了适用于极小光程差的基于干涉光谱单峰值波长移动的测量方案。干涉光谱的峰值波长会随着光程差的增大出现周期性的红移和蓝移,当光程差在较小范围内变化时,峰值波长的移动与光程差成正比。根据这一原理,搭建了光纤白光干涉温度传感系统对这一测量解调方案进行验证,得到了光纤端面半导体锗薄膜的厚度。实验结果显示锗膜的厚度为,与台阶仪测量结果存在,这是因为薄膜表面本身并不光滑,台阶仪的测量结果只能作为参考值。锗膜厚度测量误差主要来自光源的波长漂移和温度控制误差。光干涉膜厚仪品牌企业该仪器的工作原理是通过测量反射光的干涉来计算膜层厚度,基于反射率和相位差。

自上世纪60年代起 ,利用X及β射线、近红外光源开发的在线薄膜测厚系统广泛应用于西方先进国家的工业生产线中。20世纪70年代后,为满足日益增长的质检需求,电涡流、电磁电容、超声波、晶体振荡等多种膜厚测量技术相继问世。90年代中期,随着离子辅助、离子束溅射、磁控溅射、凝胶溶胶等新型薄膜制备技术取得巨大突破,以椭圆偏振法和光度法为展示的光学检测技术以高精度、低成本、轻便环保、高速稳固为研发方向不断迭代更新,迅速占领日用电器及工业生产市场,并发展出依据用户需求个性化定制产品的能力。其中,对于市场份额占比较大的微米级薄膜,除要求测量系统不仅具有百纳米级的测量准确度及分辨力以外,还要求测量系统在存在不规则环境干扰的工业现场下,具备较高的稳定性和抗干扰能力。

对同一靶丸相同位置进行白光垂直扫描干涉 ,图4-3是靶丸的垂直扫描干涉示意图,通过控制光学轮廓仪的运动机构带动干涉物镜在垂直方向上的移动,从而测量到光线穿过靶丸后反射到参考镜与到达基底直接反射回参考镜的光线之间的光程差,显然,当一束平行光穿过靶丸后,偏离靶丸中心越远的光线,测量到的有效壁厚越大,其光程差也越大,但这并不表示靶丸壳层的厚度,当垂直穿过靶丸中心的光线测得的光程差才对应靶丸的上、下壳层的厚度。白光干涉膜厚测量技术可以在不同环境下进行测量;

为了提高靶丸内爆压缩效率,需要确保靶丸所有几何参数和物性参数都符合理想的球对称状态,因此需要对靶丸壳层厚度分布进行精密检测。常用的测量手法有X射线显微辐照法、激光差动共焦法和白光干涉法等。白光干涉法是以白光作为光源,分成入射到参考镜和待测样品的两束光,在计算机管控下进行扫描和干涉信号分析,得到膜的厚度信息。该方法适用于靶丸壳层厚度的测量,但需要已知壳层材料的折射率,且难以实现靶丸壳层厚度分布的测量。白光干涉膜厚测量技术可以实现对薄膜的非接触式测量;本地膜厚仪设备生产

总的来说,白光干涉膜厚仪是一种应用广、具有高精度和可靠性的薄膜厚度测量仪器。品牌膜厚仪量大从优

白光扫描干涉法利用白光作为光源,通过压电陶瓷驱动参考镜进行扫描,将干涉条纹扫过被测面,并通过感知相干峰位置来获取表面形貌信息。测量原理如图1-5所示。然而,在对薄膜进行测量时,其上下表面的反射会导致提取出的白光干涉信号呈现双峰形式,变得更为复杂。此外,由于白光扫描干涉法需要进行扫描过程,因此测量时间较长,且易受外界干扰。基于图像分割技术的薄膜结构测试方法能够自动分离双峰干涉信号,从而实现对薄膜厚度的测量。品牌膜厚仪量大从优

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