脉冲处理的制作方法

文档序号:10569033阅读:375来源:国知局
脉冲处理的制作方法
【专利摘要】本发明涉及脉冲处理。本发明涉及用于分析包括随机间隔事件(301、302)的模拟信号(图3、400)的方法,所述事件具有事件高度,所述方法包括:·将信号转换成样本的序列S(t),其中t是采样的时刻,由此形成经采样的离散时间信号,·检测事件的存在,事件在t=T处被检测,·使用事件之前的数个样本和S(T)之后的数个样本来估计事件高度,所述方法还包括:·针对t=(T?Δ1)到t=(T+Δ2)使用模型(412、图5)来估计噪声贡献N(t),噪声贡献从t≤(T?Δ1)情况下的样本S(t)和/或t≥(T+Δ2)情况下的样本S(t)导出,其中Δ1和Δ2是预确定或预设定的时间段,Δ1具有使得事件对在(T?Δ1)之前所取得的样本具有可忽略贡献的值,并且Δ2具有使得事件对在(T+Δ2)之后所取得的样本具有可忽略贡献的值,·通过从(T?Δ1)到(T+Δ2)对样本的序列进行积分再减去针对所述样本的噪声贡献来估计事件高度E,。在本发明的重要方面中,经采样的信号经受导致所述事件在时间上被压缩的稀疏化操作。该方法对于在SEM中使用的诸如硅漂移检测器的X射线检测器尤其有用。通过估计对信号的噪声贡献来以改进的精度估计阶跃高度。本发明还描述了被用作模型的若干方法。
【专利说明】脉冲处理
[0001] 本发明涉及用于分析包括随机间隔事件的模拟信号的方法,该方法包括: ?将该信号转换成样本序列s(t),其中t是采样的时刻,由此形成经采样的离散时间 信号, ?检测事件的存在,该事件在t=T处检测, ?使用事件之前的数个样本和S(T)之后的数个样本来估计事件高度。
[0002] 本发明还涉及装配成执行该方法的装置。
[0003] 当X射线光子或电子撞击半导体检测器时,在检测器中生成数个电子-空穴对。通 过使检测器偏压,要么通过外部施加的电压要么通过由于半导体材料的掺杂所致的内建内 部电场,电子被吸引到阳极或者空穴被吸引到阴极。这导致脉冲。该脉冲可以被检测,优选 地在首先例如利用FET放大器放大信号之后。现在通过检测脉冲高度,可以确定X射线光子 或电子的能量。如技术人员所已知的,X射线光子的能量是发射所述光子的元素的指示。
[0004] 欧洲专利申请号EP2653892A1描述了一种用于分析硅漂移检测器(SDD)的信号以 用于带电粒子装置中的X射线检测的方法。分析信号以检测阶跃(step),从而估计每一个阶 跃之前和每一个阶跃之后的信号电平,并且使用这些估计,通过从彼此减去两个电平来估 计阶跃高度。通过随时间对信号进行平均(积分)来估计每一个阶跃之前的电平:平均得越 久,信号中的方差(variance)就越低。然而,限制最大积分时间以避免源于低频噪声、泄露 等的噪声贡献。
[0005] 要指出的是,阶跃是通过FET放大器对脉冲的(模拟)积分的结果。
[0006] 从美国专利号US 7,966,155B2已知另一种这样的方法。
[0007] 该美国专利描述一种方法,包括将信号转换成样本序列,检测阶跃的存在,通过通 过使用可切换积分器对信号进行滤波来估计阶跃之前和阶跃之后的信号,以及通过从彼此 减去两个电平来估计阶跃高度。两个积分器的积分时间是依赖于所述脉冲与之前和之后脉 冲之间的时间段而可选择的。
[0008]已知的是,X射线光子或电子可以例如在半导体设备中检测(假定光子或电子是能 量充沛的)。在欧洲专利申请中和在美国专利中描述的两种方法可以用于确定在半导体设 备(例如SDD)或Geiger=_ilter设备中所检测的X射线光子的能量,或者用于检测在半导体 检测器中所检测的电子的能量。
[0009]在欧洲专利申请中和在美国专利中描述的两种方法尝试尽可能良好地确定事件 之前和之后的信号电平。如果事件之间的时间很小,则事件之间的信号电平的估计的方差 由于信号对噪声问题而是高的。(FET)放大器的信号的噪声源可能是:串联噪声、并联噪声 和放大器输入处的1/f,并且在X射线和电子检测器的情况下,Fano噪声是由于在事件中生 成的电子(传入的光子或电子)的数目的非确定性所致的。
[0010] 在欧洲专利申请中和在美国专利中描述的两种方法针对当事件之间的时间减小 时的事件高度给出较不可靠的值。对于两种方法,以高计数速率进行操作因此耦合到针对 事件高度的较不可靠的值。
[0011] 存在针对允许以高计数速率对事件高度的更可靠估计的方法的需要。
[0012] 为此目的,根据本发明的方法的特征在于 ?针对t = (T-A:l)到t =(T+A2)使用模型来估计噪声贡献N(t),噪声贡献从t < (T-AJ情况下的样本S(t)和/或t 2 (T+A2)情况下的样本S(t)导出,其中AjPA2是预 确定或预设定的时间段,A :具有使得事件对在(T-AJ之前取得的样本具有可忽略贡献的 值,并且△ 2具有使得事件对在(T+A 2)之后取得的样本具有可忽略贡献的值。
[0013] ?通过从(T-A 〇到(T+A2)对样本序列进行积分再减去针对所述样本的噪声贡 献来估计事件高度E,
[0014] 本发明基于以下见解:事件发生的时间间隔期间的噪声可以至少部分地从事件之 前和/或之后的样本估计。通过在事件发生的时段之上对信号进行积分并且从其减去噪声 而做出对事件高度的更准确估计。换言之:本发明基于噪声中的相关性的(创造性的)使用。
[0015] 信号源的非穷尽列表为: ?用于检测X射线的硅x射线检测器(诸如PIN二极管或SSD), ?用于在粒子-光学装置中使用的电子检测器, ?用于检测例如音"爆"的声学检测器,诸如麦克风, ?用于检测例如来自诸如飞机的黑匣子之类的电子设备的"声脉冲(ping)"的水听 器, ?地震检测器, ?用于检测辐射的超导辐射热测量计, ?闪烁检测器。
[0016] 信号可以通过采样与保持设备进行采样以在使用桶组式延迟线的设备中处理,或 者通过使其经过模拟-数字转换器以用于在数字域中处理。
[0017] 在信号被采样之前,可以对其进行滤波。通过例如对信号进行差分来减少要采样 的信号的动态范围;作为结果,可以实现改进的信号表示。通过例如积分来避免混叠。在采 样之前的这样的操纵(例如利用模拟滤波器)可以被称为信号"整形"。
[0018] 在本发明的特别有利的实施例中,在将信号转换成样本序列之后,其经受使得所 述事件在时间上被压缩的稀疏化操作。通过以该方式压缩事件,其将横跨/占据较少样本 (样本窗口),从而允许在其边界内对噪声行为的更准确估计。本发明的这方面例如在图4中 图示,其中在块402中描绘了适当的线性(与能量成比例的)滤波操作一一其可以例如将事 件的时间跨度从宽度为ca. 1000个样本窗口减小成宽度为ca. 20个样本窗口级。应当指出 的是,这样的稀疏化是事件"拉伸"的对立面,例如如在US 5,307,299中所执行的那样,其中 事件被转换成延伸的阶跃,其中具有相关联噪声中的"随机游走"的随之而来的问题。其还 不同于W0 2003/040757 A2中的方案,其例如"照原本的样子"处理事件,而不尝试压缩或拉 伸它。实现创造性的稀疏化的一种方式是利用连续时间传递函数的离散时间变换对传入信 号进行滤波: 其中:%和%是被选择成最大化信号对噪声比(SNR)的时间常量,并且和>(其中解 指示频率,并且采用匹配的零极点离散化方法然后得出FIR(有限脉冲响应)滤波 器:
其中是采样周期,并且Z对应于离散化后的S。该滤波操作的输出得出诸如在图4的 块404中示出的结果,其中原始脉冲事件已经被压缩成与狄拉克S函数相似的形式。这是有 利的,在于: -(在脉冲内)要估计的样本数目减少; -同时,更多样本对于随后脉冲之间的估计目的而变得可用。
[0019] 事件可以例如是信号中的脉冲,或者信号上的阶跃(例如块的侧缘)、或者紧随有 衰减时间的边缘。如果已知的是信号为卷积信号,则信号可以在采样之前(使用例如电积分 器和/或差分器)或者通过使经采样的信号经过滤波器来去卷积。
[0020] 噪声预测模型可以包括:线性插值、外推、自回归建模(AR建模)、ARMA建模、或者基 于线性最优间隙插值(LOG I)的方法。
[0021] 建模可以是使用固定的参数集合的建模(例如使用针对A :和A 2的固定值),或者 可以使用可变的参数集合,例如使用依赖于较早噪声(在t=T之前的信号)的时间的针对A 1 和△ 2的值。
[0022] 要指出的是,样本数目可以依赖于之前或之后事件发生的时刻:当时段小时,仅使 用少数样本,而对于长时段,样本数目可以被限制为最大数目。
[0023] 在本发明的一方面中,装置被装配有X射线或次级电子检测器以及可编程处理器 以用于处理所述检测器的数据,处理器被编程为执行前述方法中的任一项。
[0024]该方面描述了一种带电粒子装置,例如扫描电子显微镜(SEM),或者使用X射线源 的装置,例如装配有SDD和处理器以用于处理由检测器产生的信号。
[0025]在实施例中,在其中样本被辐照的带电粒子装置是其中有能量电子的聚焦束辐照 样本的装置,响应于所述辐照,X射线和/或次级电子由样本发射而被检测器检测。
[0026]众所周知的是,样本的X射线分析可以使用例如10keV或更多的束能量在SEM中完 成。
[0027] 现在使用附图阐明本发明,其中相同的附图标记指代对应的特征。
[0028] 为此目的: ?图1A示意性示出SDD; ?图1B示意性示出图1A的细节; ?图2示意性示出SDD的FET放大器部分的电图解; ?图3示意性示出电荷放大器之后的SDD的输出信号; ?图4示意性示出根据方法的工作流; ?图5示意性示出ARMA模型的波特图;以及 ?图6a-6d示意性示出可以如何对信号进行插值。
[0029] 图1A示意性示出SDD。
[0030] SDD是硅晶片(或其部分)扭,其示出了高纯度的体积,或者至少示出了第一侧11与 第二侧丛之间的少许重组侧。侧11包括阳极16并且侧丛包括阴极19。在这两个侧之间的体 积中生成的任何电子/空穴对的电极将漂移至阳极并且空穴到(多个)阴极。侧11在第一侧 11处示出了形成FET的漏极的中心电极12。围绕中心电极的电极13形成FET的栅极,并且围 绕电极13的电极14形成FET的源极。FET通过围绕电极12、13和14的屏蔽电极15而从硅晶片 的其余部分屏蔽,均横向地并且在晶片"内部"。阳极连接到FET的栅极(在图1A中未示出连 接)。
[0031] 围绕阳极而形成数个同心电极17-i。这些同心电极中的最内者连接到接近阳极电 压的电压,接连的环17-i连接到从稍微高于针对这些电极中的最内者的阳极电压向接近或 等于针对最外电极的阴极电压的电压增加的电压。
[0032] 环电极17-i导致晶片内的电场,其将所有电子从电子/空穴对引导到阳极,阳极仅 是小结构并且因而仅示出相对于阴极的小电容。
[0033] 要指出的是,在工作中,在阳极与阴极之间施加电压差。据此,阳极相对于阴极的 电容减小。在工作中具有0.15pF的阳极电容的SDD在商业上是可用的。
[0034]图1B示意性示出图1A中所示的SDD的细节。图1B示出了从中心直到阳极的部分。此 处将FET的栅极与阳极16之间的连接示意性示出为金属化部21。侧18是对辐射灵敏的侧。在 该表面下方示出灵敏体积20。入射在灵敏表面上的X射线穿透到体积中并且在该体积中生 成数个电子/空穴对。电子/空穴对的数量依赖于光子的能量。在正常操作中,光子数目使得 可以单独地检测每一个事件,并且因而每事件(也就是说:每入射光子)的电子/空穴对的数 目。
[0035] 电荷在阳极上累积,从而促使阳极的电压变得越来越为负(相对于阴极)直到通过 利用例如重置(reset)二极管(未示出)重置阳极而引起阳极的重置。
[0036] 可替换地,从FET的漏极向其栅极的泄露电流可以用于补偿平均电荷累积。
[0037] 要指出的是,通常反馈电容器集成在SDD上,从而将阳极连接到输出,但是该电容 器也可以被置于SDD外。
[0038] 图2示意性示出SDD(的部分)的电子表示。
[0039]电子表不不出了在电荷放大器配置中使用的SDD。框200内的部分是如图1A和1B中 所示的SDD晶片的部分,其它部分在SDD晶片外部。
[0040] SDD包括阴极201和阳极202、栅极内部连接到阳极202的FET 203、一侧连接到阳极 202的反馈电容器205、以及采用阴极连接到阳极202的二极管204的形式的重置元件。连接 到SDD的输出的是其阴极、FET的源极和漏极、反馈电容器的未连接到阳极202的侧、以及重 置二极管的阳极。FET的源极和阴极201的外部连接一起结合到接地电势。FET的漏极连接到 放大器206。放大器的输出连接到SDD上的反馈电容器并且因而形成电荷放大器。另外的重 置逻辑207连接到放大器的输出,其向重置二极管的阳极产生脉冲,作为其结果,SDD被重 置。
[0041] 要提及的是,当FET被用作源极跟随器时,并且在漏极和栅极之间的电压V鄉变化 的情况下,检测器可以在所谓的"连续重置模式"下操作,在其中重置逻辑不是有效的,或者 甚至不存在,并且FET的漏极/栅极电压生成(电压依赖的)泄漏电流,其补偿所感应的(平 均)阳极/阴极电流。
[0042] 未示出但是对于操作检测器必需的是用于使阳极202、FET的漏极和同心环17-i偏 压的电子器件。要指出的是,用于同心环的电压可以从集成于SDD上在其阳极与其阴极之间 的电阻网络导出。
[0043] 要指出的是,放大器的输出连接到另外的电子器件和逻辑以确定由入射光子产生 的电荷放大器的脉冲高度。
[0044] 在应用注释AN-SDD-003 : Amptek娃漂移检测器(http : //www ? amptek ? com/pdf/ ansdd3.pdf)中,更具体地在图10及相关联的文本中,讨论了该电路的噪声。
[0045]图3示意性示出电荷放大器(图2中的206)之后的SDD的输出信号。
[0046]输出信号(典型地为电压)示出了数个阶跃,例如阶跃301和302,其通过例如间隔 303的间隔而分离。这些阶跃是光子撞击在二极管上的结果。阶跃的高度变化,并且是针对 光子能量的量度。清楚可见的是在阶跃之间的信号上的噪声具有峰到峰值304。进一步示出 的是,当信号超出预确定的电平时,电荷放大器被重置,从而导致信号305的降低。
[0047] 图4示意性示出根据本发明的方法。
[0048] 在示出水平轴和竖直轴的框中,水平轴示意性示出时间轴,并且竖直轴示意性示 出信号的幅度。
[0049] 框400示出在滤波(在该情况下为差分(高通滤波))之后的图3中所示的信号。滤波 使信号的动态范围降低成稍微大于一个阶跃(事件)的动态范围,并且因而降低对采样信号 的ADC的约束。
[0050] 框402示出(经采样的)信号的稀疏化,从而导致框404中示出的(时间上)经压缩的 信号。该具体稀疏化步骤一一在该具体情况下在时间上压缩信号的滤波操作一一导致算法 的改进性能。
[0051]框404示出在框402中所示的滤波动作之后经压缩的信号,信号被分成两个流:一 个流去往框406并且一个去往求和节点416。在该经压缩的信号中,脉冲清楚地可检测,在时 亥lJt=T处检测。
[0052]框406示意性示出其中删除围绕脉冲的数据部分(从t = (T-AJ到t =(T+A2)的 数据)的动作。
[0053]框408示意性示出在删除从t = (T-AJ到t =(T+A2)的数据之后的数据流。要指 出的是,该数据仅包括噪声,这是因为脉冲明显贡献于其的任何信号被删除(通过框406的 剪刀指示)。
[0054] 框410出于方便起见而示出与框408相同的框。
[0055]框412示意性示出以下动作:确定将什么数据用于间隙中的插值,使用所述数据查 找插值和/或外推的数据以用于插值和模型,以及然后利用由此找到的数据填充间隙。该框 示意性示出基于使用存在于使用在t = (T-AJ之前和/或在t =(T+A 2)之后采样的样本的 数据S(t)中的数据的模型的插值动作的结果。
[0056] 框414示出通过框412的动作所检索的数据的示例。因而,这是对间隙中的噪声贡 献N(t)的估计。
[0057] 框416示出针对t = (T-AJ到t =(T+A2)从信号S(t)减去噪声贡献N(t)。
[0058] 框418是减去的结果,并且表示框404的脉冲的估计减去框414中示出的噪声贡献。 [0059]框420示意性示出对框418的信号的滤波(积分)。
[0060]框422示出在框420的滤波之后的结果所得的信号。从该信号可以导出阶跃高度。
[0061]此处描述的方法是基于输入信号的变换使得其可以容易地分成信号分量(x射线 检测分量)和固定相关噪声分量。该相关噪声分量随后用于改进对x射线检测分量的能量内 容的预测。
[0062]此处描述的方法的关键和新颖之处在于经变换的信号是固定的。这与例如 EP2653892A1中描述的早先提及的方法、以上提及的脉冲处理器形成对照。这允许我们"训 练"固定模型(框412),其能够基于相邻噪声分量来做出存在于x射线检测分量中的噪声的 预测。从x射线检测分量减去所预测的噪声分量改进了 x射线频谱的分辨率。我们要指出的 是,因为基于系统特定数据来训练模型,所以包括噪声相关性的系统缺陷自动得以补偿。
[0063] 图5示意性示出ARMA模型的波特图,所述模型用于估计间隙中的噪声贡献。ARMA模 型可以利用脉冲发生之前的噪声信号来训练。优选地根据噪声的先验知识训练它,最优选 地离线地训练它。要指出的是,训练结果(要使用的模型)依赖于电子器件的噪声性质、信号 的动态(例如信号的宽度)等。因此,当针对每一个检测器并且使用尽可能代表真实信号的 信号来训练模型时,获得最佳结果(或者更好的:利用尽可能具有代表性的许多样本)。
[0064] 图6a_6b示意性示出可以如何对信号进行插值。
[0065] 使用该ARMA模型和围绕间隙的信号(在图6a中示出)来确定基于脉冲之前的数据 的估计(在图6a中示意性示出)和基于脉冲之后的数据的估计(在图6 b中示意性示出),并且 使用权重因子来对这两个估计求和以形成如图栌中所示的对噪声信号的估计。
[0066] 要指出的是,之前提及的ARMA建模因而可以导致其中模型恒定改变的方法,并且 因而模型可以为了最优性能而被训练。
[0067] 要进一步指出的是,之前提及的ARMA建模仅是可以使用的许多实现的一个示例。
[0068] 当针对噪声使用最优模型时,获得最佳结果。这通过"训练"模型直到找到所述最 优(或者接近于它的解决方案)而最佳地完成。发明人发现对于本发明尤其感兴趣的训练方 法:线性最优间隙插值(LOGIXLOGI使用不具有事件(阶跃)的信号,并且限定左部分、中间 部分和右部分。中间部分具有与在框408或图6 b中取出的部分相似的长度(时间或样本数 目)。诀窍现在是寻找以下解决方案:使用左部分和右部分来形成从实际中间部分尽可能少 地偏离的中间部分的重构。训练使用大量现实样本来最佳地完成。
[0069] 以数学方式,这如下那样表达: 假定(经采样的)信号被标注为分别表示左间隔、中间间隔和右间隔(部分/分段)的矢 量幻.^、^^..!^和xk+1。将矢量y标注为已知(级联)间隔,并且s为未知间隔,在最小均方意义 上的最优间隙插值淤是通过最小化下式而给出的(_^ *齡矩阵:
[0070] 使该等式相对于元素 W差分并且等于零,对该问题的解决方案满足:
[0071] 可以看出,I:是y的自相关矩阵并且Q是(m + n)*允矩阵,其使k个未知样本值中 的每一个与y中所包含的可用测量结果相关。利用Rn( Xl的自相关函数),两个矩阵的结构然 后扩展成:
[0072] 由此发现的估计量由噪声的动态和已知及未知间隔的长度来限定(依赖)。
[0073] 将矩阵I:用于公式的左部分并且将矩阵Q用于右部分,这简化为
[0074] 针对脉冲(事件)的插值通过以下给出(预测):
[0075] 要指出的是,尽管针对L0GI的存储器要求远高于针对ARMA建模的要求,但是所要 求的存储器可以通过数据的稀疏化而显著减少。
[0076] 要进一步指出的是,可以用于插值的其它方法/模型在诸如以下的手册中描述: ? Box, G?等人," Time Series Analysis: Forecasting & Control",4th edition, Wiley, ISBN. ISBN: 978-0-470-27284-8。
[0077] ? Hyndman, R.等人,(2014). "Forecasting: principles and practice", OTexts (October 17, 2013) ISBN-10: 0987507109。
【主权项】
1. 一种用于分析包括随机间隔事件(30U302)的模拟信号(图3、400)的方法,所述事件 具有事件高度,所述方法包括: ?将信号转换成样本的序列S(t),其中t是采样的时刻,由此形成经采样的离散时间 信号, ?检测事件的存在,事件在t=T处被检测, ?使用事件之前的数个样本和s(T)之后的数个样本来估计事件高度, 其特征在于,所述方法还包括: ?针对t = (Τ-ΔΟ到t =(Τ+Δ2)使用模型(412、图5)来估计噪声贡献N(t),噪声贡献 从t < (Τ-ΔΟ的情况下的样本S(t)和/或t 2 (Τ+Δ2)的情况下的样本S(t)导出,其中 A :和△ 2是预确定或预设定的时间段,△ i具有使得事件对在(T- △ 〇之前所取得的样本具 有可忽略贡献的值,并且A 2具有使得事件对在(T+△ 2)之后所取得的样本具有可忽略贡献 的值, ?通过从(^△1)到〇+42)对样本的序列进行积分再减去针对所述样本的噪声贡献 来估计事件高度E,2. 根据权利要求1的方法,其中事件是阶跃(301、302 )或脉冲(400 )。3. 根据权利要求1或2的方法,其中经采样的信号经受使得所述事件在时间上被压缩的 稀疏化操作。4. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中在将信号转换成样本的序列之前,对信 号进行滤波。5. 根据权利要求4的方法,其中对模拟信号的滤波包括差分和/或积分。6. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中信号的转换包括模拟到数字转换。7. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中预测噪声的模型(412)包括使用SU-AD 和S(T+ Δ 2)的插值、使用多于两个点的插值、自回归(AR)建模、使用针对t < (Τ- Δ :)和/或 t 2 (Τ+Δ2)的样本S(t)的ARMA建模、或线性最优间隙插值、或者其组合。8. 根据权利要求7的方法,其中模型(412)使用参数,并且参数根据脉冲时刻t=T之前的 信号而改变。9. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中基于事件和较早事件之间的时间和/ 或Δ 2基于事件的形式和/或随后事件和事件之间的时间来确定。10. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中随机间隔事件是由随机间隔脉冲的积 分产生的阶跃。11. 根据前述权利要求中的任一项的方法,其中信号是半导体X射线检测器、硅漂移检 测器(图1A)、声学检测器、水听器、闪烁检测器或超导辐射热测量计的信号。12. -种装配有X射线或次级电子检测器和可编程处理器以用于处理所述检测器的数 据的装置,所述处理器被编程为执行前述方法中的任一项。13. 根据权利要求12的装置,其中利用有能量电子的聚焦束来辐照样本,响应于其,X射 线和/或次级电子由样本发射而被检测器检测。
【文档编号】G01T1/17GK105929436SQ201610106051
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年2月26日
【发明人】N.康塔拉斯, B.J.詹斯森, C.S.库伊姆, D.G.T.安图内斯
【申请人】Fei 公司
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