外差干涉椭偏测量技术中的非线性误差研究

本项目利用椭偏测量原理和激光外差干涉法，分别采用横向塞曼激光器和声光调制器设计全对称的Mach-Zehnder型干涉仪，实现反射和透射式外差干涉椭偏测量，以解决纳米级厚度薄膜动态、在线测量的问题。针对系统中存在的膜厚测量非线性误差，拟研究激光源、偏振器件、接收电路等环节引入的非线性误差，以及这些误差项之间的相互作用机理和漂移规律，从而进一步完善外差干涉椭偏测量系统的优化设计理论。在此基础上，拟探索采用神经网络补偿非线性误差的方法：采集不同厚度薄膜的实验数据作为学习样本，以温度的变化作为非目标扰动量，采用模糊预测算法离线训练神经网络，使之逼近系统非线性误差综合模型，并利用训练成功后的神经网络权值等参数实现非线性误差的在线补偿。结合其它先进算法，从神经网络类型、结构、学习规则等角度，研究如何提高非线性误差补偿实时性能的方法。

本项目利用椭偏测量原理和激光外差干涉法，分别采用横向塞曼激光器和声光调制器设计全对称的Mach-Zehnder型干涉仪，实现反射和透射式外差干涉椭偏测量，以解决纳米级厚度薄膜动态、在线测量的问题。针对系统中存在的膜厚测量非线性误差，研究了激光源、偏振分光镜、金属反射镜、非偏振分光镜等偏振器件引入的非线性误差，以及这些误差项之间的相互作用机理。明确了主要偏振器件需要达到的性能指标，首次建立了非偏振分光镜的非线性误差模型，完善了外差干涉椭偏测量系统的设计理论。对准精度对非线性误差影响很大，方位角误差一般需要控制在0.01°量级。这些误差项之间是互相耦合的，不能通过常见的误差合成方法，计算膜厚测量总体误差。激光源输出偏振态的不稳定是非线性误差漂移的主要原因。针对空间光路结构的外差干涉椭偏测量系统的不足，本项目还初步研究了基于模间干涉的全光纤结构Mach–Zehnder干涉仪，以提高系统抗干扰能力和稳定性。