RU2471146C1 - Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности - Google Patents
Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности Download PDFInfo
- Publication number
- RU2471146C1 RU2471146C1 RU2011140730/28A RU2011140730A RU2471146C1 RU 2471146 C1 RU2471146 C1 RU 2471146C1 RU 2011140730/28 A RU2011140730/28 A RU 2011140730/28A RU 2011140730 A RU2011140730 A RU 2011140730A RU 2471146 C1 RU2471146 C1 RU 2471146C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- dimensional image
- linearly structured
- image
- dependence
- feature
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области диагностики поверхности твердого тела, в частности к технологии тестирования рельефа сверхгладкой поверхности. Сущность: способ включает получение трехмерного изображения поверхности в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат. Для указанной зависимости осуществляют преобразование Радона с получением образа поверхности в пространстве Радона. Далее осуществляют вейвлет-фильтрацию образа поверхности в пространстве Радона с заданным пороговым условием, соответствующим выделяемой линейно структурированной особенности. Для отфильтрованного образа поверхности осуществляют обратное преобразование Радона с получением трехмерного изображения, содержащего, главным образом, выделенную линейно структурированную особенность. Технический результат: обеспечивается возможность выделения линейно структурированных особенностей рельефа поверхности независимо от характера их расположения. 2 з.п. ф-лы, 6 ил.
Description
Изобретение относится к области диагностики поверхности твердого тела, в частности к технологии тестирования рельефа сверхгладкой поверхности, и может быть использовано для контроля диэлектрических подложек и зеркал, предназначенных для кольцевых лазеров и интерферометров Фабри-Перо.
Применение кольцевых лазеров в качестве прецизионных датчиков угловых перемещений и угловых скоростей требует обеспечить комплектование их резонаторов зеркалами с полным интегральным рассеянием не более 30 ppm и амплитудным коэффициентом обратного рассеяния менее 1 ppm. Такие зеркала должны иметь исключительно гладкую отражающую поверхность, которая может быть выполнена при использовании передовых методов обработки и контроля.
Для совершенствования технологии изготовления зеркал важно не только располагать сведениями об общей шероховатости поверхности, но и иметь оценку характерных особенностей поверхности на разных масштабах. К таким характерным особенностям в порядке уменьшения масштаба следует отнести:
- локальную загрязненность поверхности и другие локальные дефекты;
- линейно структурированные объекты, например царапины от обрабатывающего инструмента в совокупности с хаотическим микрорельефом.
Информация о плотности неровностей на разных масштабах позволит сделать вывод об источниках рассеяния излучения и соответствующим образом скорректировать технологические процессы. Однако для более тонкой обработки имеется необходимость в оценке дефектов, создаваемых обрабатывающим инструментом, т.е. линейно структурированных объектов на фоне хаотического микрорельефа.
Известен способ выделения характерных особенностей рельефа поверхности, основанный на вейвлет-фильтрации ее трехмерного изображения, представленного в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат. Различные модификации данного способа раскрыты в публикациях JP 2007292772 A, G01B 21/30, 08.11.2007 и CN 101477022 A, G01N 13/10, 08.07.2009. Для реализации способа осуществляют вейвлет-разложение указанной зависимости, фильтрацию полученных коэффициентов в соответствии с заданными пороговыми условиями и синтез новой, наиболее близкой к выделяемой особенности зависимости в результате обратного вейвлет-преобразования. Однако пространственная локализация вейвлет-функций позволяет выделять характерные особенности рельефа на разных масштабах, не предоставляя возможности разделить линейно структурированные дефекты и хаотический микрорельеф, имеющие примерно один и тот же масштаб.
Наиболее близким к заявленному изобретению способом того же назначения является способ выделения характерных особенностей поверхности, связанных с наличием линейно структурированных дефектов (царапин) на фоне шероховатого хаотического микрорельефа (US 6700657 B1, G01B 11/30, 02.03.2004). Характерным признаком таких дефектов поверхности является анизотропия рассеянного излучения. Способ основан на перекрытии части углового поля зрения аппаратуры, регистрирующей рассеянное поверхностью монохроматическое оптическое излучение с целью выделения его анизотропной составляющей, на основании которой судят о расположении линейно структурированных объектов. Однако, если в пределах исследуемого участка поверхности ориентация царапин хаотична, выделение анизотропной составляющей из рассеянного оптического излучения не позволяет судить о наличии и характеристиках царапин.
Задачей заявленного изобретения является надежная идентификация линейно структурированных объектов на поверхности, рельеф которой характеризуется неровностями, имеющими различный масштаб, а также получение информации о хаотическом микрорельефе поверхности.
Для решения поставленной задачи предложен способ выделения линейно структурированной особенности рельефа поверхности, при котором получают трехмерное изображение поверхности в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат. Для указанной зависимости осуществляют преобразование Радона с получением образа поверхности в пространстве Радона. Далее осуществляют вейвлет-фильтрацию образа поверхности в пространстве Радона с заданным пороговым условием, соответствующим выделяемой линейно структурированной особенности. Для отфильтрованного образа поверхности осуществляют обратное преобразование Радона с получением трехмерного изображения, содержащего, главным образом, выделенную линейно структурированную особенность.
В частном случае изобретения в качестве трехмерного изображения поверхности используют исходное трехмерное изображение поверхности, полученное в результате непосредственного наблюдения.
В другом частном случае изобретения в качестве трехмерного изображения поверхности используют синтезированное трехмерное изображение, полученное в результате вейвлет-фильтрации исходного трехмерного изображения поверхности.
Технический результат, достигаемый изобретением, заключается в возможности выделения линейно структурированных особенностей рельефа поверхности независимо от характера их расположения.
Осуществление изобретения будет показано на примере, который наиболее полным образом иллюстрирует использование изобретения, однако при этом не является ограничивающим область использования изобретения.
Осуществление изобретения будет пояснено ссылками на фигуры:
фиг.1 - трехмерное изображение участка поверхности диэлектрической подложки, полученное с помощью атомно-силового микроскопа;
фиг.2 - соответствующий данному трехмерному изображению образ поверхности в пространстве Радона;
фиг.3 - образ поверхности в пространстве Радона с выделенными линейно структурированными объектами;
фиг.4 - образ поверхности в пространстве Радона с выделенным шероховатым хаотическим микрорельефом;
фиг.5 - трехмерное изображение поверхности, содержащее, главным образом, линейно структурированные объекты (царапины);
фиг.6 - трехмерное изображение поверхности, содержащее, главным образом, шероховатый хаотический микрорельеф.
Поверхность диэлектрической подложки, предназначенной для изготовления зеркала, сканируют при помощи атомно-силового микроскопа и получают ее исходное изображение в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат (фиг.1). Применение атомно-силового микроскопа является частным случаем, важно при этом, что исходное изображение поверхности получают в результате непосредственного наблюдения.
Для полученной зависимости осуществляют преобразование Радона по известному алгоритму, изложенному, например, в издании С.ХЕЛГАСОН. Преобразование Радона. - М., Мир, 1983, 152 с. Суть преобразования Радона заключается в интегрировании зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат вдоль прямых, расположенных на координатной плоскости. Образ поверхности в пространстве Радона представляет собой зависимость результата вышеуказанного интегрирования от двух параметров, определяющих положение прямой на координатной плоскости - смещения относительно начала координат и угла наклона. В случае ориентации выбранной прямой вдоль линейно структурированного объекта результат преобразования намного превышает фон, создаваемый хаотическим микрорельефом. Таким образом, царапина в пространстве Радона преобразуется в характерный уединенный выступ (фиг.2).
После этого осуществляют вейвлет-фильтрацию образа поверхности в пространстве Радона с заданным пороговым условием, соответствующим выделяемой линейно-структурированной особенности. Под вейвлет-фильтрацией в контексте данной заявки понимается способ анализа некой зависимости на предмет выделения заданной особенности. При этом вейвлет-фильтрация включает вейвлет-разложение, фильтрацию полученных коэффициентов в соответствии с заданными пороговыми условиями и синтез новой зависимости, наиболее близкой к выделяемой особенности. В результате вейвлет-фильтрации образа поверхности в пространстве Радона получают, по меньшей мере, два образа поверхности, один из которых содержит, главным образом, линейно структурированные объекты, а другой - хаотический микрорельеф (фиг.3 и фиг.4 соответственно).
Далее производят обратное преобразование Радона с получением трехмерных изображений, одно из которых содержит, главным образом, выделенную линейно структурированную особенность, в данном случае - царапины (фиг.5), а другое - хаотический микрорельеф (фиг.6). Под линейно структурированной особенностью поверхности в контексте данной заявки понимается совокупность однородных линейно структурированных объектов, например царапин.
Применение заявленного способа в отношении исходного трехмерного изображения поверхности является частным случаем изобретения. При наличии на поверхности локальных дефектов, имеющих существенно больший масштаб, например загрязненность, целесообразно предварительно произвести вейвлет-фильтрацию исходной зависимости. В таком случае в качестве трехмерного изображения поверхности для реализации способа будет использовано синтезированное трехмерное изображение поверхности.
Дальнейшая количественная характеристика полученных в результате реализации способа изображений может быть осуществлена с использованием известных методов статистического и вероятностного анализа.
Claims (3)
1. Способ выделения линейно структурированной особенности рельефа поверхности, отличающийся тем, что:
получают трехмерное изображение поверхности в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат,
для указанной зависимости осуществляют преобразование Радона с получением образа поверхности в пространстве Радона;
осуществляют вейвлет-фильтрацию образа поверхности в пространстве Радона с заданным пороговым условием, соответствующим выделяемой линейно структурированной особенности;
для отфильтрованного образа поверхности осуществляют обратное преобразование Радона с получением трехмерного изображения, содержащего, главным образом, выделенную линейно структурированную особенность.
получают трехмерное изображение поверхности в виде зависимости вертикальной координаты точек поверхности от их горизонтальных координат,
для указанной зависимости осуществляют преобразование Радона с получением образа поверхности в пространстве Радона;
осуществляют вейвлет-фильтрацию образа поверхности в пространстве Радона с заданным пороговым условием, соответствующим выделяемой линейно структурированной особенности;
для отфильтрованного образа поверхности осуществляют обратное преобразование Радона с получением трехмерного изображения, содержащего, главным образом, выделенную линейно структурированную особенность.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве трехмерного изображения поверхности используют исходное трехмерное изображение поверхности, полученное в результате непосредственного наблюдения.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что в качестве трехмерного изображения поверхности используют синтезированное трехмерное изображение, полученное в результате вейвлет-фильтрации исходного трехмерного изображения поверхности.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011140730/28A RU2471146C1 (ru) | 2011-10-07 | 2011-10-07 | Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2011140730/28A RU2471146C1 (ru) | 2011-10-07 | 2011-10-07 | Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2471146C1 true RU2471146C1 (ru) | 2012-12-27 |
Family
ID=49257538
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2011140730/28A RU2471146C1 (ru) | 2011-10-07 | 2011-10-07 | Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2471146C1 (ru) |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6700657B1 (en) * | 2002-05-10 | 2004-03-02 | Schmitt Measurement Systems, Inc. | System and method for detecting surface roughness |
JP2007292772A (ja) * | 2007-04-27 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置用部品の表面粗さ評価方法及び評価システム並びに切削加工方法及び切削加工システム |
RU2395158C1 (ru) * | 2009-02-19 | 2010-07-20 | Открытое акционерное общество "Информационные спутниковые системы" имени академика М.Ф. Решетнёва" | Способ цифровой фильтрации сигналов |
RU2429507C1 (ru) * | 2010-03-16 | 2011-09-20 | Сергей Петрович Алексеев | Способ восстановления рельефа морского дна при измерениях глубин посредством гидроакустических средств и устройство для его осуществления |
-
2011
- 2011-10-07 RU RU2011140730/28A patent/RU2471146C1/ru active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6700657B1 (en) * | 2002-05-10 | 2004-03-02 | Schmitt Measurement Systems, Inc. | System and method for detecting surface roughness |
JP2007292772A (ja) * | 2007-04-27 | 2007-11-08 | Ricoh Co Ltd | 画像形成装置用部品の表面粗さ評価方法及び評価システム並びに切削加工方法及び切削加工システム |
RU2395158C1 (ru) * | 2009-02-19 | 2010-07-20 | Открытое акционерное общество "Информационные спутниковые системы" имени академика М.Ф. Решетнёва" | Способ цифровой фильтрации сигналов |
RU2429507C1 (ru) * | 2010-03-16 | 2011-09-20 | Сергей Петрович Алексеев | Способ восстановления рельефа морского дна при измерениях глубин посредством гидроакустических средств и устройство для его осуществления |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Voyles et al. | Imaging individual atoms inside crystals with ADF-STEM | |
Kapłonek et al. | The use of focus-variation microscopy for the assessment of active surfaces of a new generation of coated abrasive tools | |
Leach et al. | Open questions in surface topography measurement: a roadmap | |
US6753972B1 (en) | Thin film thickness measuring method and apparatus, and method and apparatus for manufacturing a thin film device using the same | |
US9568442B2 (en) | Strain mapping in TEM using precession electron diffraction | |
JP2013224945A (ja) | 光学的に未処理の表面特徴の特性を測定する干渉計及び方法 | |
WO2013061976A1 (ja) | 形状検査方法およびその装置 | |
US20220373460A1 (en) | Method and apparatus for determining crystallographic orientation on crystalline surfaces | |
Hiersemenzel et al. | Areal texture and angle measurements of tilted surfaces using focus variation methods | |
Murugarajan et al. | Measurement, modeling and evaluation of surface parameter using capacitive-sensor-based measurement system | |
Lawrence. K et al. | An accurate and robust method for the honing angle evaluation of cylinder liner surface using machine vision | |
Lou et al. | Application of clustering filter for noise and outlier suppression in optical measurement of structured surfaces | |
Stępień et al. | An analysis of deviations of cylindrical surfaces with the use of wavelet transform | |
US8306760B1 (en) | Defect detection on optical fiber specimen using 3D surface data | |
RU2471146C1 (ru) | Способ выделения линейно структурированной особенности поверхности | |
Shi et al. | Measuring topographies from conventional SEM acquisitions | |
Zhang | Detection and monitoring of wear using imaging methods | |
Kruse et al. | Laser optical characterization of smooth surfaces with respect to roughness and defects in the micrometer range | |
KR101883748B1 (ko) | 일정 영역의 표면 정밀도의 정량 측정을 위한 방법 및 장치 | |
JP6607607B2 (ja) | 微粒子の3d位置特定装置及び特定方法 | |
Somthong et al. | Average surface roughness evaluation using 3-source photometric stereo technique | |
KR102518971B1 (ko) | 반도체 웨이퍼의 평가 방법 및 반도체 웨이퍼의 제조 방법 | |
Chen et al. | In-situ volumetric topography of IC chips for defect detection using infrared confocal measurement with active structured light | |
Lee et al. | Through-focus optical scanning microscopy for embedded defect detection and classification | |
JP4652370B2 (ja) | 欠陥検査装置およびその方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
TC4A | Change in inventorship |
Effective date: 20140828 |
|
PD4A | Correction of name of patent owner |