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傅里叶变换是白光频域解调方法中一种低精度的信号解调方法。早是由G.F.Fernando和T.Liu等人提出，用于低精度光纤法布里-珀罗传感器的解调。因此，该解调方案的原理是通过傅里叶变换得到频域的峰值频率从而获得光程差，进而得到待测物理量的信息。傅里叶变换解调方案的优点是解调速度较快，受干扰信号的影响较小。但是其测量精度较低。根据数字信号处理FFT（快速傅里叶变换）理论，若输入光源波长范围为[]λ1,λ2，则所测光程差的理论小分辨率为λ1λ2/(λ2−λ1)，所以此方法主要应用于对解调精度要求不高的场合。傅里叶变换白光干涉法是对傅里叶变换法的改进。该方法总结起来就是对采集到的光谱信号做傅里叶变换，然后滤波、提取主频信号后进行逆傅里叶变换，然后做对数运算，并取其虚部做相位反包裹运算，由获得的相位得到干涉仪的光程差。该方法经过实验证明其测量精度比傅里叶变换高。白光干涉膜厚测量技术可以实现对薄膜的在线检测和控制。品牌膜厚仪推荐
目前，应用的显微干涉方式主要有Mirau显微干涉和Michelson显微干涉两张方式。在Mirau型显微干涉结构，在该结构中物镜和被测样品之间有两块平板，一个是涂覆有高反射膜的平板作为参考镜，另一块涂覆半透半反射膜的平板作为分光棱镜，由于参考镜位于物镜和被测样品之间，从而使物镜外壳更加紧凑，工作距离相对而言短一些，其倍率一般为10-50倍，Mirau显微干涉物镜参考端使用与测量端相同显微物镜，因此没有额外的光程差。是常用的方法之一。纳米级膜厚仪安装操作注意事项白光干涉膜厚测量技术可以应用于激光加工中的薄膜吸收率测量。
由于不同性质和形态的薄膜对系统的测量量程和精度的需求不相同，因而多种测量方法各有优缺，难以一概而论。将各测量特点总结所示，按照薄膜厚度的增加，适用的测量方式分别为椭圆偏振法、分光光度法、共聚焦法和干涉法。对于小于1μm的较薄薄膜，白光干涉轮廓仪的测量精度较低，分光光度法和椭圆偏振法较适合。而对于小于200nm的薄膜，由于透过率曲线缺少峰谷值，椭圆偏振法结果更加可靠。基于白光干涉原理的光学薄膜厚度测量方案目前主要集中于测量透明或者半透明薄膜，通过使用不同的解调技术处理白光干涉的图样，得到待测薄膜厚度。本章在详细研究白光干涉测量技术的常用解调方案、解调原理及其局限性的基础上，分析得到了常用的基于两个相邻干涉峰的白光干涉解调方案不适用于极短光程差测量的结论。在此基础上，我们提出了基于干涉光谱单峰值波长移动的白光干涉测量解调技术。
本文温所研究的锗膜厚度约300nm，导致其白光干涉输出光谱只有一个干涉峰，此时常规基于相邻干涉峰间距解调的方案（如峰峰值法等）将不再适用。为此，我们提出了一种基于单峰值波长移动的白光干涉测量方案，并设计搭建了膜厚测量系统。温度测量实验结果表明，峰值波长与温度变化之间具有良好的线性关系。利用该测量方案，我们测得实验用锗膜的厚度为338.8nm，实验误差主要来自于温度控制误差和光源波长漂移。通过对纳米级薄膜厚度的测量方案研究，实现了对锗膜和金膜的厚度测量。本文主要的创新点是提出了白光干涉单峰值波长移动的解调方案，并将其应用于极短光程差的测量。白光干涉膜厚测量技术可以在不同环境下进行测量。
常用白光垂直扫描干涉系统的原理：入射的白光光束通过半反半透镜进入到显微干涉物镜后，被分光镜分成两部分，一个部分入射到固定的参考镜，一部分入射到样品表面，当参考镜表面和样品表面的反射光通过分光镜后，再次汇聚产生干涉条纹，干涉光通过透镜后，利用电荷耦合器(CCD)可探测整个视场内双白光光束的干涉图像。利用Z向精密位移台带动干涉镜头或样品台Z向扫描，可获得一系列的干涉图像。根据干涉图像序列中对应点的光强随光程差变化曲线，可得该点的Z向相对位移；然后，由CCD图像中每个像素点光强最大值对应的Z向位置获得被测样品表面的三维形貌。白光干涉膜厚测量技术可以应用于太阳能电池中的薄膜光学参数测量。微米级膜厚仪供货
白光干涉膜厚测量技术可以应用于生物医学中的薄膜生物学特性分析。品牌膜厚仪推荐
白光干涉光谱分析是目前白光干涉测量的一个重要方向，此项技术主要是利用光谱仪将对条纹的测量转变成为对不同波长光谱的测量。通过分析被测物体的光谱特性，就能够得到相应的长度信息和形貌信息。相比于白光扫描干涉术，它不需要大量的扫描过程，因此提高了测量效率，而且也减小了环境对它的影响。此项技术能够测量距离、位移、块状材料的群折射率以及多层薄膜厚度。白干干涉光谱法是基于频域干涉的理论，采用白光作为宽波段光源，经过分光棱镜，被分成两束光，这两束光分别入射到参考镜和被测物体，反射回来后经过分光棱镜合成后，由色散元件分光至探测器，记录频域上的干涉信号。此光谱信号包含了被测表面的信息，如果此时被测物体是薄膜，则薄膜的厚度也包含在这光谱信号当中。这样就把白光干涉的精度和光谱测量的速度结合起来，形成了一种精度高而且速度快的测量方法。品牌膜厚仪推荐