红外与激光工程
2024, 53(1): 20230444
塑料薄膜是我国塑料产品中占比五分之一的大宗类型, 在厂家生产时最重要的指标之一为塑料薄膜厚度, 如何准确、 快速、 方便地测量塑料薄膜厚度是一项具有重大经济价值的研究课题。 为验证X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的可行性, 制作了不同厚度的聚乙烯塑料薄膜实验样本, 设置30 kV的管电压以及1 μA的管电流激发X射线, 照射不同厚度的塑料薄膜样品, 用X射线探测器采集空白光谱数据和不同样本的原始X射线吸收光谱数据, 得到各光谱在256个通道中的光子强度。 在数据分析过程中, 为达到数据降维的效果, 选择主成分分析法处理所采集的数据; 再将维数降低后的新数据集分两次分析, 一次直接进行机器学习, 另一次进行归一化处理后再进行机器学习。 在机器学习中, 其中的70%作为训练集, 剩余的30%作为测试集, 输入数据为各组样本X射线吸收光谱, 输出数据为模型预测的塑料薄膜厚度。 同时, 为降低随机性导致的误差, 多次训练, 以平均的准确率来评价厚度估计的效果。 最后, 对比分析实验数据的结论是, 当误差包容度设置为50 μm时, 使用归一化处理后经机器学习的X射线吸收光谱法测量塑料薄膜厚度的准确率可以达到98.4%。 同时, 只要增加原始光谱数据的样本数, 并有效规划不同厚度的采样分布, 理论上可以大大提高该方法的精度, 而且可以推广到其他材料的测厚任务。 与市场上的其他测厚方式相比, X射线吸收光谱法测厚具备无损检测、 快速检测以及适用范围广的优势, 这对于丰富厂家生产线以及相关监管部门的塑料薄膜测厚技术、 提高测厚效率、 提升测量准确率具有较好的应用前景。
X射线吸收光谱 塑料薄膜厚度 主成分分析 机器学习 X-ray absorption spectroscopy Plastic film thickness measurement Principal component analysis Machine learning 光谱学与光谱分析
2023, 43(11): 3461
光学 精密工程
2022, 30(17): 2067
Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory of In-fiber Integrated Optics, Ministry of Education of China, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
2 College of Physics and Optoelectronic Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
3 Guangdong Provincial Key Laboratory of Information Photonics Technology (Guangdong University of Technology), Guangzhou 510006, China
4 School of Information Engineering, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510008, China
Film thickness measurement can be realized using white light interferometry, but it is challenging to guarantee high precision in a large range of thicknesses. Based on scanning white light interferometry, we propose a spectral-temporal demodulation scheme for large-range thickness measurement. The demodulation process remains unchanged for either coatings or substrate-free films, while some adjustments are made according to the estimated optical thickness. Experiments show that the single-point repeatabilities for 500 nm coating and 68 µm substrate-free Si film are no more than 0.70 nm and 1.22 nm, respectively. This method can be further developed for simultaneous measurement of surface profile and film thickness.
white light interferometry thickness measurement spectral-temporal demodulation thin film Chinese Optics Letters
2022, 20(9): 091201
1 复旦大学 工程与应用技术研究院,上海 200433
2 复旦大学 信息科学与工程学院,上海 200438
3 上海超精密光学制造工程技术研究中心,上海 200438
4 复旦大学 光电研究院,上海 200438
5 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所,四川 绵阳 621000
针对不透明非球面壳体翻转法测量厚度时,被测件翻转前后需要严格控制定中精度的问题,提出一种基于激光干涉的非接触定中测量技术。配合高精度中空气浮转台、调心调平机构,设计并搭建了一套双向激光干涉定中装置,分别采集翻转前后内外表面不同运动姿态的干涉图,并实时分析其动态特征。基于现代光电探测技术,提出对激光干涉条纹进行实时特征提取算法处理,大幅提高了激光干涉条纹的动态识别精度。对定中精度进行理论分析,并在实验中与确定精度的电感测微计比对验证,实验与理论结果一致,证明所提干涉定中装置及实时特征提取算法可以有效提高定中精度,其绝对误差可达0.424 μm。使用所提干涉定中装置和特征提取算法成功测量了不透明非球面壳体翻转前后相对于气浮转台旋转轴的定中偏差,满足定中要求,为翻转法厚度测量精度提供了定位保障,提高了轮廓及厚度测量数据的准确性。
干涉测量 特征提取 动态特征 实时分析 厚度测量 Interferometry Feature extraction Dynamic characteristics Real-time analysis Thickness measurement
红外与激光工程
2022, 51(2): 20210890
1 中国矿业大学信息与控制工程学院, 江苏 徐州 221000
2 中国矿业大学机电工程学院, 江苏 徐州 221000
3 北京航天计量测试技术研究所, 北京 100076
为实现基于太赫兹技术的多层涂层的快速与可靠测厚,提出了一种自适应教与学优化算法,改进了标准Kent混沌映射,提高了初始种群多样性;并基于步长调节优化和次优个体优化,改进了教阶段与学阶段,提高算法寻优精度和效率。将该算法与太赫兹波测量多层涂层厚度的理论模型结合,建立了涂层厚度求解方法。最后,制备了多层涂层样件,开展了太赫兹无损检测实验。实验结果表明:建立的涂层厚度求解方法相比于全局最优算法的效率提高了1倍,单次实验仅需50 s左右便可快速得到多层涂层的厚度、折射率和消光系数,测量所得的多层涂层厚度的相对误差在1.5%以内,且标准差最大不超过1.7 μm。基于太赫兹测量信号,所提方法可以高效、准确及可靠地计算多层涂层的厚度。
测量 太赫兹 厚度测量 多层涂层 教与学优化算法 理论模型
1 电子科技大学航空航天学院, 四川 成都 611731
2 中国空气动力研究与发展中心, 四川 绵阳 621000
基于紫外诱导荧光的油膜厚度测量方法已被广泛应用于风洞油流实验,但在动态风洞实验中,承载荧光油膜的模型的位姿变化将会影响油膜厚度测量的精度。在紫外激发光源一次照明与油膜直接成像场景中,对模型位姿变化带来的成像荧光强度误差进行了理论及实验分析。研究了当被测模型发生平移和倾斜时,模型表面的辐照特性、接收荧光强度及成像接收荧光强度的变化,并利用成像荧光强度误差来表征油膜厚度测量精度。分析结果表明,当模型平移时,油膜厚度测量误差与平移距离有关,平移距离越大,误差越大。当模型小角度(-4°~4°)倾斜时,油膜厚度测量的相对误差小于1%。
测量 紫外诱导荧光 荧光强度 油膜测厚 模型位姿变化 误差分析 光学学报
2021, 41(23): 2312004