检测与区分光滑表面和亚表面颗粒的激光偏振装置和方法与流程

本发明属于机器视觉检测技术领域，具体涉及一种检测与区分光滑表面和亚表面颗粒的激光偏振装置和方法。

背景技术：

颗粒检测是光学元件、晶圆等光滑表面质量控制的重要环节，在光学系统和半导体领域中，颗粒的存在都会造成严重的危害。目前，颗粒的自动化检测大部分都基于激光散射技术，它对微小的颗粒具有很高的灵敏度，可以快速、定量地检测出颗粒缺陷。然而，由于散射光的来源有很多，例如表面颗粒和亚表面颗粒等，这种技术无法对散射源进行准确的识别。在大多数情况下，表面颗粒是可清洗的，而亚表面颗粒带来的损伤却是致命的，两者的混淆会降低这些自动化检测系统的可靠性，严重制约他们在工业领域的进一步应用。光学偏振技术提供了识别不同散射源的能力，由于表面颗粒和亚表面颗粒具有完全不同的物理特性，它们对光线偏振态的调制作用是可区分的。本发明基于这一原理，结合激光散射和偏振测量技术，在收集颗粒散射光进行有效检测的同时，将部分散射光引入偏振测量通道，获取只与散射源偏振特性相关的偏振特征，实现表面颗粒和亚表面颗粒的准确区分。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种检测与区分光滑表面和亚表面颗粒的激光偏振装置和方法，其装置具体如下：

激光器(s1)发出的光线经过准直器(s2)、聚焦透镜(s3)、偏振态产生器(s4)后，获取偏振态，并从椭球反射镜(s5)上的一个小孔中以一定的角度斜照射并会聚在光滑表面(s6)上；光滑表面(s6)产生的反射光从椭球反射镜上的另一个对称小孔处射出，而当被照明处存在颗粒(s7)时，其引发的散射光会被椭球反射镜(s5)收集，会聚在上方的光电倍增管(s8)上并被探测，得到强度信号s0；在椭球反射镜(s5)的盲区，部分的散射光经过一个收集透镜(s9)和反射镜(s10)后，进入偏振测量通道；在该通道内，光线经过偏振态分析器(s11)后被一个偏振分光棱镜(s12)分成两束，分别被第一光电倍增管(s13)和第二光电倍增管(s14)探测，分别得到信号s1和s2，从这个两个信号中提取出只与颗粒偏振特性有关的偏振特征x0，即x0＝s1/(s1+s2)，偏振特征x0用来区分表面和亚表面颗粒；光滑表面(s6)被安装在一个旋转台(s15)和一个平移台(s16)上，使得整个表面能以螺旋线形轨迹被完整的扫描；偏振态产生器(s4)由偏振片(s17)和第一四分之一波片(s18)组成，偏振态分析器(s11)由第二四分之一波片(s19)组成，偏振片(s17)、第一四分之一波片(s18)和第二四分之一波片(s19)都能够绕着中心轴进行旋转，且中心轴与光路光轴(s20)重合，四分之一波片的工作波长与照明激光波长相同；令垂直纸面向内的方向为x轴，平行纸面向上的方向为y轴，在偏振态产生器(s4)和偏振态分析器(s11)中，线偏振片的通光轴(s21)、第一四分之一波片(s18)的快轴(s22)和第二四分之一波片(s19)的快轴(s22)与x轴的夹角分别用φ^g、θ^g、θ^a表示，这三个角度组成了偏振测量态，影响不同颗粒的偏振特征x0的值。

检测与区分的步骤如下：

步骤1、将装置调整至最优偏振测量态；

步骤2、利用旋转台s15和平移台s16扫描整个光滑表面，记录每一点的强度信号s0和偏振特征x0；

步骤3、根据强度信号s0的值判别每个扫描点是否存在颗粒；

步骤4、若存在颗粒，将偏振特征x0的值输入分类器，来区分表面颗粒和亚表面颗粒；

步骤1所述的最优偏振测量态，获取步骤具体如下：

步骤1-1、建立表面颗粒和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库；

步骤1-2、根据偏振理论，预测样本库中所有样本在任一偏振测量态下的偏振特征x0；

步骤1-3、用正态分布函数来拟合表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征x0值的分布，分别得到概率密度函数p0(x)和p1(x)；

步骤1-4、计算概率密度函数p0(x)和p1(x)之间的巴式距离，用来表征任一偏振测量态下，表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征的区分度；

步骤1-5、利用非线性优化算法搜索巴式距离的最大值，对应的偏振测量态即为最优偏振测量态。

步骤1-1所述的建立表面颗粒和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库，具体如下：

表面和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库通过两种方式来建立。第一种是理论仿真法，其根据颗粒散射的理论模型，通过数学仿真来计算不同类型颗粒的mueller矩阵，从而建立样本库；第二种是实验测量法，其基于本发明提出的装置，收集大量颗粒样本，利用偏振测量方法来实验测量颗粒的mueller矩阵，从而建立样本库。

步骤4所述的分类器，具体如下：

在最优测量偏振态下，利用步骤1-3所述的方法计算表面颗粒的概率密度函数p0(x)和亚表面颗粒的概率密度函数p1(x)，然后计算偏振特征x0对应的两个函数值，若p0(x0)＞p1(x0)，则颗粒被判定为表面颗粒，否则被判定为亚表面颗粒。

本发明结合了激光散射和偏振测量技术，首先，利用椭球反射镜以大立体角收集并探测颗粒引发的散射光，提高了装置对微小颗粒的检测灵敏度；同时，本发明将椭球反射镜收集盲区中的散射光引入偏振测量通道，获取只与散射源偏振特性相关的偏振特征，用来区分表面颗粒和亚表面颗粒。基于不同颗粒的偏振特性和非线性优化算法，装置中的偏振器件被调整至最优偏振测量态，使得表面颗粒和亚表面颗粒的区分度最高，从而提升分类准确度。本发明仅需要单次扫描，就可以实现整个光滑表面的颗粒的有效检测和准确区分。本发明解决了传统激光散射技术无法识别散射源的难题，不仅能推动缺陷自动化检测系统的发展和应用，更为提高先进光学元件、半导体晶圆的超精密加工技术、提高工业生产产量等提供有力手段。

附图说明

图1所示是激光散射偏振测量装置示意图。

图2所示是与图1对应的偏振器件psg和psa的示意图。

图3所示是颗粒检测和区分的流程图。

图4所示是获取最优偏振测量态的流程图。

图5所示是理论仿真法建立的样本库的归一化mueller矩阵值的分布图。

图6所示是最优测量偏振态下预测得到的表面和亚表面颗粒样本偏振特征值的分布图和对应的概率密度函数曲线。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

实施例1

下面，本发明的实施例1将用图1-6来详细描述。

如图1所示，其装置具体如下：激光器s1发出的光线经过准直器s2、聚焦透镜s3、偏振态产生器(psg)s4后，获取一定的偏振态，并从椭球反射镜s5上的一个小孔中以一定的角度斜照射(45°)并会聚在光滑表面s6上。光滑表面s6产生的反射光从椭球反射镜上的另一个对称小孔处射出，而当被照明处存在颗粒s7时(如表面颗粒或亚表面颗粒)，其引发的散射光会被椭球反射镜s5收集，会聚在上方的光电倍增管pmt(s8)上并被探测，得到强度信号s0。在椭球反射镜s5的盲区，少部分的散射光经过一个收集透镜s9和反射镜s10后，进入偏振测量通道。在该通道内，光线经过偏振态分析器(psa)s11后被一个偏振分光棱镜(pbs)s12分成两束，分别被两个pmt(s13、s14)探测，得到信号s1和s2，从这个两个信号中，可以提取出只与颗粒偏振特性有关的偏振特征，即x0＝s1/(s1+s2)，用来区分表面和亚表面颗粒。光滑表面被安装在一个旋转台s15和一个平移台s16上，使得整个表面能以螺旋线形的轨迹被完整的扫描。如图2所示，psg由一个偏振片s17和一个四分之一波片s18组成，psa由一个四分之一波片s19组成，这三个偏振器件都可以绕着中心轴进行旋转，且中心轴与光路光轴s20重合，四分之一波片的工作波长与照明激光波长相同，均为405nm。令垂直纸面向内的方向为x轴，平行纸面向上的方向为y轴，在psg和psa中，线偏振片的通光轴s21、四分之一波片的快轴s22与x轴的夹角分别用φ^g、θ^g、θ^a表示，这三个角度组成了偏振测量态，影响不同颗粒的偏振特征x0的值。当表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征的区分度最大时，对应的偏振测量态称为最优偏振测量态。

如图3所示，检测与区分的步骤如下：

步骤1、将装置调整至最优偏振测量态；

步骤2、利用旋转台s15和平移台s16扫描整个光滑表面，记录每一点的强度信号s0和偏振特征x0；

步骤3、根据强度信号s0的值判别每个扫描点是否存在颗粒；具体的判断方法为将s0的值与特定的阈值t0比较，若大则认为该点存在颗粒，否则认为该点不存在颗粒。阈值t0根据背景的噪声水平和颗粒的散射光强度来设定；

步骤4、若存在颗粒，将偏振特征x0的值输入分类器，来区分表面颗粒和亚表面颗粒；区分方法如下：若p0(x0)＞p1(x0)，则颗粒被判定为表面颗粒，否则被判定为亚表面颗粒，p0(x)和p1(x)是表面和亚表面颗粒的概率密度函数，会在后文进行详细的介绍；

如图4所示，步骤1所述的最优偏振测量态，获取步骤具体如下：

步骤1-1、建立表面颗粒和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库；

步骤1-2、根据偏振理论，预测样本库中所有样本在任一偏振测量态下的偏振特征x0；

步骤1-3、用正态分布函数来拟合表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征x0的值的分布，分别得到概率密度函数p0(x)和p1(x)，公式如下：

其中，μc和σc分别为样本库中偏振特征的均值和标准差。

步骤1-4、计算概率密度函数p0(x)和p1(x)之间的巴式距离，用来表征任一偏振测量态下，表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征的区分度；巴式距离的值越大，表示两个分布的差异越大，即表面颗粒和亚表面颗粒的偏振特征的区分度越高，定义如下：

步骤1-5、利用非线性优化算法搜索巴式距离的最大值，对应的偏振测量态即为最优偏振测量态。

步骤1-1所述的建立表面颗粒和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库，具体如下：

表面和亚表面颗粒的mueller矩阵样本库通过两种方式来建立。第一种是理论仿真法，其根据颗粒散射的理论模型，通过数学仿真来计算不同类型颗粒的mueller矩阵，从而建立样本库。第二种是实验测量法，其基于本发明提出的装置，收集大量颗粒样本，利用偏振测量方法来实验测量颗粒的mueller矩阵，从而建立样本库。第一种方法效率高，不需要进行繁琐耗时的数据采集过程，而第二种方法精度高，建立的样本库更加准确。图5给出了理论仿真法建立的样本库中表面颗粒和亚表面颗粒的归一化mueller矩阵值的分布，可以看出，两种颗粒在矩阵的几个元素上都具有很高的区分度，这也证明了基于偏振特性对表面和亚表面颗粒进行区分是可行的。

步骤4所述的分类器，具体如下：

在最优测量偏振态下，利用步骤1-3所述的方法计算表面颗粒的概率密度函数p0(x)和亚表面颗粒的概率密度函数p1(x)，然后计算偏振特征x0对应的两个函数值，若p0(x0)＞p1(x0)，则颗粒被判定为表面颗粒，否则被判定为亚表面颗粒。图6给出了在最优测量偏振态下预测得到的表面和亚表面颗粒样本偏振特征值的分布图和对应的概率密度函数曲线，可以看出，两类颗粒的偏振特征的分布差异较大，两条曲线的分离度也很高。经过计算，利用该得到的分类器对样本库中的样本进行分类的准确率达到99.98％。