作者简介： 金雯霞（1987），女，河南洛阳人，硕士研究生，主要从事物理激光精密测量方面的研究。
摘要： 主要研究基于表面等离子共振（SPR）技术的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频信号处理问题。由于CCD在动态连续采集图像的过程中会受到环境以及工作台旋转的影响，从而会随机地产生高斯白噪声和图像的扭曲现象，造成视频图像的模糊或者扭曲失效。通过对视频图像进行滑动平均滤波、小波分析以及动态补偿时域滤波的处理，消除了高斯白噪声和避免图像扭曲的发生，确保了CCD获取视频图像的有效性与清晰度，从而提高了从图像中获取的共振角度变化量的准确性，并进一步提高了金属薄膜厚度的测量精确度与可靠性。
关键词： SPR； 纳米级； 膜厚； 在线测量； 滑动平均滤波； 小波分析； 时域滤波
中图分类号： TH 744文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.1005
引言纳米级金属膜厚的在线精确测量主要是基于等离子体共振技术实现。当入射光以一定角度入射时，因金属对光具有吸收特性，而产生消逝波，使得发生反射现象时反射系数不为1，从而引发全内反射现象[1]。入射光与金属薄膜的表面的自由电子相互作用，在沿着金属介质界面上产生表面等离子振荡，又当入射光的波长与入射角度在一定范围内时，使得消逝波与金属介质表面所产生表面等离子震荡的频率与波矢相同，产生表面等离子体波共振[24]。根据共振角的变化可以得出10 nm以内的金属薄膜厚度，以达到精确测量的目的。本文所提出的在线测量系统主要利用表面等离子体共振（surface plasmon resonance，SPR）技术结合CCD进行动态的视频图像信息采集，以获得SPR共振角度的变化，反演计算金属薄膜厚度。由于整个系统是处于一个动态的工作环境，CCD在进行视频图像采集时容易因为测量环境以及工作台的转动而产生噪声以及图像的扭曲失真，使得获取的SPR共振角度变化信息不够精确而对膜厚测量结果造成干扰。本文提出利用滑动平均滤波与小波分析法对视频图像进行滤噪处理，增强图像的清晰度，以动态补偿时域滤波对视频图像进行动态补偿，以确保图像不会出现细节上的模糊扭曲造成失真，增强视频图像采集的可靠性，达到精确获取SPR共振角的变化量，精确测量纳米级金属膜厚的目的。
1.1Kretschmann结构模型及原理1970年德国物理学者Kretschmann E提出了Kretschmann结构模型[5]。该模型的工作原理是在特定棱镜的底部直接镀上一定厚度的某种金属薄膜，待测定的介质则在金属薄膜下方，倏逝波透过金属薄膜，与其在待测介质表面发生等离子体波共振。依据Kretschman型结构的等离子体波振荡原理，根据SPR的反射光强角度分布，可精确获得纳米级金属薄膜的厚度。Kretschman模型结构图如图1所示[5]。在图1中ε1、ε2、ε3分别为棱镜、金属薄膜以及真空的介电常数；kx1、kx3为激发表面等离子体振荡的光波在X轴方向的波矢分量；kz1、kz2、kz3为入射光在对应介质中垂直于分界面的波矢分量；λ为入射光的波长；d为金属薄膜的厚度；SPW表面等离子体波的波矢为kspr，
等：基于SPR原理的纳米级金属膜厚在线测量系统中的视频图像处理
1.2在线测量系统本文的SPR纳米级金属膜厚在线测量系统主要是利用棱镜适配临界角的典型Kretschman结构，当金属薄膜被大于临界角的光束照射时，在金属膜与真空的界面上将产生表面等离子体震荡，根据SPR反射曲线随着膜厚的变化而变化的原理，利用曲线匹配的方案最终实现金属薄膜厚度的实时在线测量。图2所示为整个系统在线测量的原理图。在图2所示的测量系统中，半导体激光器经过准直扩束之后的输出光，通过柱面透镜转化后，变为有效覆盖角度约为40～57°的较为理想的柱面光，该柱面光经过偏振片后得到P偏振光，P偏振光进入棱镜后，在金属薄膜表面激发等离子体波，形成衰减全反射。实验时以中低速旋转工作平台，可以获得产生等离子共振现象时的共振角。由前面的基本原理可知，当产生SPR现象时，反射光光强最小，该反射光经过成像透镜与CCD接收到的反射光强信号在纵轴方向的分量进行叠加，以消除散斑的影响。该系统中短天线目的是为了CCD接收到的信号与计算机之间的通信，利用短天线通信不仅免除了多线干扰，而且提高了系统的稳定性。在利用短天线进行通信时，考虑到外界其他信号对通信模拟信号的干扰，利用钟罩来避免。整个系统采用二维标准视频CCD，该CCD获取帧率为每秒25帧，在CCD采集到图像之后将其转换成数字信号通过短天线传输到计算机内进行分析和处理。计算机根据所采集的由系统角度自定位所标记的角度与光强数据建立一个供曲线匹配专用的数据库，可反演出CCD所采集的每一帧之间金属薄膜增量，从而达到精确控制膜厚的要求。
由于CCD在采集图像的过程中容易受到环境等因素的影响而随机产生高斯白噪声使得获取到的视频图像不清晰，而在动态采集图像过程中又由于工作台的中低速转动极易造成视频图像扭曲和拖尾，对获取共振角度的准确值造成影响，从而影响反演出的金属薄膜厚度的精确数值，因此需要对获取到的视频图像进行处理。
2视频图像处理在本文中所设计的在线测量纳米级膜厚精密测量系统中，在CCD采集到图像之后，通过短天线进行通信，并将其转换成数字信号传输到计算机内进行分析和处理这一过程中，在系统自定位角度进行标记与曲线进行匹配时，发现所采集到的视频信号会到噪声的影响而上下浮动。经过分析发现该噪声属于高频白噪声，因此需要对视频信号先进行滤波处理。鉴于本系统的特性，结合滑动平均滤波方法的特点，考虑采用该方法对视频信号先进行粗略的滤波处理，再利用小波分析得到平滑的信号。由于系统是一个动态测量过程为了避免由于运动“拖尾”造成影响，提出基于运动补偿的时域滤波方法，更好的保护视频细节。
2.3时域滤波由于本系统的数据采集是一个以中低速转动获取数据的动态过程，而视频信号所带的噪声是随机产生的，因而在某些特定时刻会发生运动图像的扭曲及失真现象造成“拖尾”。为了解决在视频信号采集过程中对静止部分的去噪有效性，以及尽量消除运动图像的失真和扭曲产生的“拖尾”所带来的影响，采用基于运动补偿的时域滤波方法。该方法主要利用运动补偿技术，在时域上跟踪并提取视频信号中的噪声，并沿着物体的运动运动轨迹进行滤波，W表示滤波器的滤波强度，其流程图见图6[9]：
运动补偿时域滤波通过空间的相关性和图像序列在时间维上的相关性，不会引入各帧图像在细节上的模糊，并克服了由于运动所引起的时域非平稳方式，利用运动估计与运动补偿技术保证整个滤波过程始终沿着像素运动轨迹进行。
图7中，为某一时刻所采集的视频图像经过滑动平均滤波与小波分析进行除噪处理之后，发现该图像由于运动采集的影响，出现了细节上的模糊。利用运动补偿时域滤波进行图像恢复，实验证明，该方法能够克服由于图像动态采集所引起的图像失真，并能保证视频图像的清晰性与完整性。
所采集的视频图像信息传输至计算机进行图像滤波处理之后，将视频图像信号利用AD转换成离散数据点，通过归一化处理以及Y方向上的数据叠加，进行反射光强峰值点（最高点a）和谐振吸收峰值点（最低点b）的标记，并与计算机内的原始数据库进行数据比对和曲线匹配，从而反演出金属膜层厚度。图8反映的是在三组不同厚度（1 nm、5 nm、10 nm）情况下，入射角度与反射率关系曲线图。随着入射角度的逐步增大，反射光强亦随之增大，当反射光强增至峰值点时，继续增大入射角，反射光强反而降低，增至一定角度时，反射光强最弱，此时所对应的入射角即为SPR共振角。在理论上，所得的关系曲线是平滑的，但在实测中发现，由于CCD的非线性光电响应引起光强误差、金属薄膜在蒸镀上的粗糙、角度定位以及标记点所引起的角度误差导致实测数据曲线会在理论曲线上下浮动。由于金属薄膜较为粗糙，使得所获精度是通过与理论曲线进行对比而得的平均精度，平均误差不超过0.5 nm。在未进行滤波处理前，所对应的实测曲线相对理论曲线浮动较大。滤波之后，可以明显看出实测曲线相对滤波前更为接近理论曲线，同时测量精度有所提升，平均误差不超过0.3 nm。3结论本文研究了基于Kretschmann结构模型的测量10 nm以内的金属膜厚的在线精密测量系统，通过CCD进行动态连续性图像采集，以获取在每一帧之间共振角度的变化量，从而反演出金属薄膜的厚度。但在这个视频图像数据采集过程中，会因工件架转动而随机造成图像扭曲失真现象，以及由于环境等因素而随机产生高斯白噪声造成的图像不清晰的现象，均会造成测量上获取数据的不准确。文章研究了利用滑动平均滤波与小波分析2种方式相结合对所采集的视频图像进行滤波处理，以获得清晰图像，同时，利用运动补偿时域滤波有效地避免了在视频图像采集过程中的图像扭曲，保证图像的有效性。利用三种方式进行视频图像的滤波处理之后，增强了获取共振角变化量的准确性，提高了厚度测量的精确度。
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