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国家自然科学基金(50675138)

作品数:3 被引量:3H指数:1
相关作者:郭瑞鹏陶正苏张楠更多>>
相关机构:上海交通大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:金属学及工艺自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇金属学及工艺
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇散射
  • 3篇面粗糙度
  • 3篇光散射
  • 3篇表面粗糙度
  • 3篇粗糙度
  • 2篇光学
  • 2篇光学检测
  • 1篇在线检测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇实时检测
  • 1篇理论和实验研...
  • 1篇晶圆
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇表面特性

机构

  • 3篇上海交通大学

作者

  • 3篇陶正苏
  • 3篇郭瑞鹏
  • 1篇张楠

传媒

  • 1篇光电子.激光
  • 1篇传感器与微系...
  • 1篇电子设计工程

年份

  • 2篇2010
  • 1篇2009
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于光散射原理在线测量晶圆表面质量的方法被引量:1
2009年
在半导体工业中,晶圆表面质量的检测占据着重要的地位。选择粗糙度参数轮廓算术平均偏差R。作为衡量表面质量的参数,根据晶圆的一般粗糙度范围(Rα为0.01—0.8μm),构建了一种基于光散射原理的视觉系统测量装置。通过分析光散射强度分布图像,提取出一些参数来表征Rα,达到检测晶圆表面质量的目的。给出了初步的实验结果,说明了此方案是可行的。
张楠陶正苏郭瑞鹏
关键词:表面粗糙度光散射晶圆
基于神经网络的磨削工件表面质量的在线检测被引量:1
2010年
精密磨削加工过程中,冷却液的使用给表面质量的在线检测带来了困难。借助特制的"透明窗"装置,可以创造出一块透明测量区域解决此问题。通过采集透明测量区域内的表面散射图像,提取特征参数,建立BP神经网络,预测表面粗糙度,从而实现表面质量的在线测量。网络的输入为表面散射光带主方向上的散射特征参数、散射光带长轴和短轴上灰度分布的标准差、散射图像灰度特征和透明流体层的液体流速,输出是粗糙度。使用训练好的神经网络对已知粗糙度数值的标准样块进行预测,预测的平均误差为1.018%。由此推断出,选择的输入参数和建立的神经网络是有效的,能够用来实现表面质量的在线检测。
郭瑞鹏陶正苏
关键词:神经网络光学检测光散射表面粗糙度
表面特性光学实时检测的理论和实验研究被引量:1
2010年
针对精密磨削加工中冷却液的使用使得工件表面的光学实时检测非常困难这一问题,提出了一种在冷却液环境下借助特制"透明窗"装置的光学方法。此方法使被测表面上方出现附加层,分别对附加层中的液体处于静止和流动状态时的情况进行了理论分析和实验研究。对于静态液体,利用修改的B-K(Beckmann-Kirch-hoff)散射模型,从采集到的散射光强分布图中提取出一比值参数,通过参数拟合得到表面粗糙度和比值参数间的关系曲线。对于动态液体,分析光束在流体层中的传播特性,计算通过流动液体层的光束偏移量。结果表明:静态液体时,垂直于散射光带主方向的比值参数能够用来衡量表面轮廓算术平均偏差粗糙度,它们之间可以用explinear函数拟合;动态液体时,通过流体层的光束偏移量非常小,只有0.494×10-5μm。可见,液体的流动对于光学实时检测的影响非常小,液体处于静止状态时的测量结果可以作为表面特性实时检测的最终结果。
郭瑞鹏陶正苏
关键词:光学检测光散射表面粗糙度
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