Методы и средства измерения и контроля, применяемыми на рабочих местах

При этом при реализации метода возникают две возможности: а) если видеосигнал, фиксируемый в эксперименте, соответствует сфокусированному изображению, то расчетный целесообразно вычислять как свертку экспериментального с произвольной интегрируемой четной функцией; б) если экспериментально зафиксированный видеосигнал соответствует изображению при некоторой дефокусировке, то расчетный целесообразно вычислять через обращение свертки экспериментального видеосигнала с произвольной интегрируемой четной функцией.

И, наконец, наиболее важным свойством сверток является то обстоятельство, что значение свертки можно вычислить для любых координат, в том числе для тех их значений, которые математически точно отвечают координатам точек считывания исходного экспериментального видеосигнала.

Таким образом, точное наложение рассчитанной кривой на экспериментально зафиксированную кривую без каких-либо смещений в данном случае проблем не представляет. Последнее обстоятельство позволяет полностью исключить погрешности, обусловленные неточностью наложения двух экспериментальных сигналов, как это предусматривалось в прототипе и, тем самым, реализовать высокую точность измерений размеров.

Изобретение иллюстрируется чертежом, на котором представлены типичные экспериментальные видеосигналы и кривые, полученные расчетным путем, предусмотренным формулой настоящего предлагаемого изобретения: кривая 1 - сфокусированный сигнал, полученный экспериментально от образца в виде танталовой полоски шириной 4 микрометра на кремниевой подложке; кривая 2 - экспериментальный видеосигнал от этого же образца, но с измененной фокусировкой; кривая 3 - кривая, расчитанная в соответствии с формулой изобретения, имитирующая видеосигнал, характеризуемый экспериментальной кривой 2, и совпадающая с последней, кривая 4 - кривая, расчитанная в соответствии с формулой изобретения, но имитирующая видеосигнал, отличающийся от видеосигналов, соответствующих кривым 1 и 2. Видно, что расчетные кривые пересекают кривую 1 в тех же точках, что кривая 2, но характеризуются по сравнению с кривой 2 меньшими шумами, что является дополнительным преимуществом предлагаемого изобретения.

Практическая реализация способа осуществлена на базе растрового электронного микроскопа "Stereoscan-360" фирмы "Cambridge instruments", Англия. Способ формализован в виде пакета машинных программ для приданного компьютера. Значения сфокусированного видеосигнала из усилительного тракта микроскопа передаются в компьютер и там обрабатываются по алгоритмам, реализующим предлагаемый способ измерений. Действия оператора сводятся к выбору объекта измерений, его позиционированию, фокусировке изображения и его записи в память компьютера. Сама процедура измерений производится автоматически по приданным программам, что исключает возможность внесения субъективных ошибок оператора и повышает производительность измерений.

Адекватность способа проверена несколькими десятками тысяч измерений: путем измерений ширины немагнитного зазора головок записи-считывания для видеомагнитофона, а также путем измерений специальных щелевых мер ширины, разработанных в Институте Общей Физики Российской Академии Наук и аттестованных независимым методом.

Результаты измерений щелевых мер представлены в таблице.

Столь высокие метрологические характеристики способа: нижняя граница диапазона измерений менее 100 нанометров; максимальные расхождения с номиналом - менее 5 нанометров; малый разброс средних измеренных значений (менее 0,4 нанометров для среднего из 500 измерений) позволяют считать метод пригодным для прецизионных измерений в промышленности, где используются высокие технологии, а также в службах стандартизации метрологии и в научно-исследовательских учреждениях.

 

 

 

                                           ЭСКИЗ.    

 

 

 

 

 

 

                        d2                                                                      d3       d1

          

 

 

 

 

                   l2                   l3

 

                  l1 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

#	L1	L2	L3	D1	D2	D3	L1’	L1’’
525	40	20	10	40.05	15	15	39.58	40
538	40	20	10	39	15	15	39.60	40.05
535	40	20	10	39	15	15	40.15	41.01
533	39.9	20	10	39	15	15	39.60	40.05
532	40.1	20	9.99	39	15	15	40	40.07
531	40	20	10	39.02	15	15	40.1	40.05
528	39.9	20	10	39	15	15	40.11	40.06
527	40	20	10	39	15	15	40.1	40.06
536	40	20	10	39	15	15	40.11	40.09
520	40	20	10.01	39	15	15	39.62	40.07
521	39.98	20.01	10	39	15	15	40	40.05
514	40	20	10	39	15	15	40.07	40.03
513	40	20	10	40	15	15	40	40.04
510	40.08	20	10	40	15	15	40	40.02
539	40	20	10	40	15	15	39.60	40.04
534	39.8	20	10.01	39	15	15	40	40.11
530	39.7	20	10	40	15	15	39.60	40.07
522	40	20	10	40	15	15	40.11	40.08
516	40.01	20	10.01	40	15	15	40.11	40.01
511	39.99	20	10	40	15	15	40.11	40.09

 

 

 

 

 

 

 

4.

Математическое ожидание:

       n

М=(å хi)/n

           i=1

Cредне квадратичное отклонение:

s=(å(xi-M)2/(n(n-1))1/2

Плотность вероятности

Р=exp(-(xi-M)2/(2*s2))/( s*(2*p)1/2)

 

 

 

 

 

 

 

 

	M	s	P
L1’’	40.1025	0.0667	0.00086
			0.16277
			0
			0.16277
			0.9349
			0.16277
			0.2981
			0.2981
			0.8742
			0.9349
			0.16277
			0.0309
			0.0726
			0.0103
			0.0726
			1
			0.9349
			0.7145
			0
			0.8742

 

 

График рассеивания l1’’