Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird ein scannendes, ereignisbasiertes Weißlichtinterferometriemesssystem (eCSI) in Verbindung mit der Nanomess- und Positioniermaschine NPMM-200 vorgestellt. Die scannende Kurzkohärenzinterferometrie wird in der Forschung und Industrie zur Vermessung von Form und Strukturen mit einer interferometrischen Auflösung und einem hohen Messbereich durch die Bestimmung der interferometrischen Streifenordnung aus der Kohärenzfunktion verwendet. In herkömmlichen Systemen wird zur Scanbewegung ein Piezoaktuator verwendet, der den Referenzspiegel oder das Objektiv relativ zum Prüfling verschiebt. In diesem System wird der Piezoaktuator durch die NPMM-200 ersetzt, was einen Scanbereich von 200 × 200 × 25 mm3 ermöglicht. Um den anfallenden großen Datenmengen in diesen Scanbewegungen entgegenzuwirken, wird das neuartige Konzept eCSI verwendet. Dabei wird im Vergleich zu einem herkömmlichen Kurzkohärenzinterferometer ein ereignisbasierter Sensor verwendet. Dieser registriert anstatt eines Frames einen kontinuierlichen Informationsstrom über die Änderungen der Intensitäten an den jeweiligen Pixeln. Bleibt die Intensität konstant, liefert der Sensor keine neuen Signale, was eine effizientere Ausnutzung der Bandbreite ermöglicht. Zu Beginn des Beitrags wird das Messsystem in Verbindung mit der NPMM-200 beschrieben. Dann wird die Signalgenerierung unter Verwendung einer ereignisbasierten Kamera erläutert. Im Anschluss daran werden experimentelle Ergebnisse an einem Tiefeneinstellnormal und einem Silizium-Kalibriertarget gezeigt und analysiert. Diese zeigen eine exzellente Übereinstimmung mit den kalibrierten Werten.
Abstract
In this article an event-based coherence scanning interferometry (eCSI) measurement system based on the nanopositioning and nanomeasuring machine NPMM-200 is presented. Coherence scanning interferometry is widely used in research and industry for measuring surface shape and features with interferometric precision and a large measurement range based on the coherence function. In common systems a piezo actuator is used for the coherence scanning, which has a limited range. In this system the NPMNM-200 is used for scanning in all three dimensions with a measurement volume of 200 × 200 × 25 mm3. Large scale measurements generate a huge amount of data. To attack this problem an event-based sensor is used instead of the commonly used CCD/CMOS chip. The event-based sensor asynchronously detects the change of intensity at each pixel. If there is no intensity change at a pixel, no data is generated. This leads to a much better usage of the bandwidth in coherence scanning measurements. In the first part of this contribution we introduce the coherence scanning interferometry system based on the NPMM-200. Then, the signal generation with an event-based sensor is described. Measurements of a depth normal and a silica calibration sample show an excellent agreement with conventional focus sensor measurements and the calibrated values.
Funding source: Deutsche Forschungsgemeinschaft
Award Identifier / Grant number: Os 111/44-1
Funding statement: Wir danken der Deutschen Forschungsgemeinschaft für die Förderung im Projekt Os 111/44-1.
Über die Autoren
Christian Schober studierte Photonic Engineering an der Universität Stuttgart und ist seit 2019 wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Technische Optik in der Gruppe „Interferometrie und Diffraktive Optik“.
Christof Pruss leitet seit 2002 die Gruppe „Interferometrie und Diffraktive Optik“ am Institut für Technische Optik.
Alois Herkommer ist seit 2011 Professor für Optikdesign und Simulation am Institut für Technische Optik der Universität Stuttgart.
Literatur
1. B. S. Lee und T. C. Strand, „Profilometry with a coherence scanning microscope,“ Appl. Opt. 29, pp. 3784–3788, 1990.10.1364/AO.29.003784Search in Google Scholar PubMed
2. P. de Groot und L. Deck, „Surface profiling by analysis of white-light interferograms in the spatial frequency domain,“ Journal of Modern Optics, pp. 389–401, 1995.10.1080/09500349514550341Search in Google Scholar
3. J. Rolland, M. Davies, T. Suleski, C. Evans, A. Bauer, J. Lambropoulos und K. Falaggis, „Freeform optics for imaging,“ Optica 8, pp. 161–176, 2021.10.1364/OPTICA.413762Search in Google Scholar
4. P. de Groot, „Principles of interference microscopy for the measurement of surface topography,“ Advances in Optics and Photonics, 2015.10.1364/AOP.7.000001Search in Google Scholar
5. G. Jäger, E. Manske, T. Hausotte, A. Müller und F. Balzer, „Nanopositioning and nanomeasuring machine NPMM-200—a new powerful tool for large-range micro- and nanotechnology,“ Surface Topography: Metrology and Properties, 2016.10.1088/2051-672X/4/3/034004Search in Google Scholar
6. E. Manske, T. Fröhlich, R. Füßl, R. Mastylo, U. Blumröder, P. Köchert, O. Birli, I. Ortlepp, C. Pruß, F. Schwesinger und A. Meister, „Scale spanning subnanometer metrology up to ten decades,“ in Proc. SPIE 11056, Optical Measurement Systems for Industrial Inspection X, 2019.10.1117/12.2526076Search in Google Scholar
7. C. Schober, C. Pruss, A. Faulhaber und A. Herkommer, „Event based coherence scanning interferometry,“ Optics Letters, 2021.10.1364/OL.437489Search in Google Scholar PubMed
8. C. Schober, C. Pruss und A. Herkommer, „Integriertes Messkonzept zur Registrierung von Weißlichtinterferometriesignalen für Nanometrologie in großen Messvolumina,“ in DGAO-Proceedings, 2021.Search in Google Scholar
9. C. Posch, T. Serano-Gotarredona, B. Linares-Barranco und T. Delbruck, „Retinomorphic Event-BasedVision Sensors: Bioinspired Cameras With Spiking Output,“ in Proceedings of the IEEE, 2014.10.1109/JPROC.2014.2346153Search in Google Scholar
10. P. Lichtensteiner, C. Posch und T. Delbruck, „A 128 × 128 20 dB 15 µs Latency Asynchronous Temporal Contrast Vision SensorPatrick Lichtsteiner,“ IEEE JOURNAL OF SOLID-STATE CIRCUITS, 2008.10.1109/JSSC.2007.914337Search in Google Scholar
11. C. Posch, D. Matolin und R. Wohlgenannt, „An Asynchronous Time-based Image Sensor,“ in IEEE International Symposium on Circuits and Systems, 2008.10.1109/ISCAS.2008.4541871Search in Google Scholar
12. Prophesee, [Online]. Available: https://www.prophesee.ai/. [Zugriff am 03 12 2021].Search in Google Scholar
13. G. Gallego, T. Delbruck, G. Orchard, C. Bartolozzi, B. Taba, A. Censi, S. Leutenegger, A. J. Davison, J. Conradt, K. Danilidis und D. Scaramuzza, „Event-based Vision: A Survey,“ in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2020.Search in Google Scholar
14. F. Kong, A. Lambert, D. Joubert und G. Cohen, „Shack-Hartmann wavefront sensing using spatial-temporal data from an event-based image sensor,“ Optics Express, 2020.10.1364/OE.409682Search in Google Scholar PubMed
15. Z. Ge, N. Meng, L. Song und E. Y. Lam, „Dynamic laser speckle analysis using the event sensor,“ Applied Optics, 2021.10.1364/AO.412601Search in Google Scholar PubMed
16. X. Huang, Y. Zhang und Z. Xiong, „High-speed structured light based 3D scanning using an event camera,“ Optics Express, 2021.10.1364/OE.437944Search in Google Scholar PubMed
17. „Event-based vision camera,“ CenturyArks Co., Ltd, [Online]. Available: https://centuryarks.com/en/silkyevcam/. [Zugriff am 03 12 2021].Search in Google Scholar
18. M. Fleischer, R. Windecker und H. J. Tiziani, „Fast algorithms for data reduction in modern optical three-dimensional profile measurement systems with MMX technology,“ Applied Optics, pp. 1290–1297, 2000.10.1364/AO.39.001290Search in Google Scholar
19. M. L. Gödecke, K. Frenner und W. Osten, „Model-based characterisation of complex periodic nanostructures by white-light Mueller-matrix Fourier scatterometry,“ Ligth: Advanced Manufacturing, 2021.10.37188/lam.2021.018Search in Google Scholar
20. T. Finateu, A. Niwa, D. Matolin, K. Tsuchimoto, A. Mascheroni, E. Reynaud, P. Mostafalu, F. Brady, L. Chotard, F. LeGoff, H. Takahashi, H. Wakabayashi, Y. Oike und C. Posch, „5.10 A 1280×720 Back-Illuminated Stacked Temporal Contrast Event-Based Vision Sensor with 4.86 µm Pixels, 1.066GEPS Readout, Programmable Event-Rate Controller and Compressive Data-Formatting Pipeline,“ in 2020 IEEE International Solid-State Circuits Conference – (ISSCC), 2020.10.1109/ISSCC19947.2020.9063149Search in Google Scholar
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