Microimaging Elliptical Devicer là một công cụ kết hợp hình ảnh hiển vi quang học với công nghệ Elliptical Devicer. Nó chủ yếu được sử dụng để đo độ dày màng, chỉ số khúc xạ, hệ số hấp thụ và các thông số khác, và để có được sự phân bố hình dạng ba chiều của bề mặt mẫu.
Máy thiên vị hình ảnh vi mô dựa trên nguyên lý phân cực hình bầu dục, bằng cách phân tích sự thay đổi trạng thái phân cực của ánh sáng phân cực tới sau khi phản xạ hoặc truyền mẫu, kết hợp với công nghệ hình ảnh vi mô quang học, thu được sự phân bố hình dạng ba chiều của bề mặt mẫu và độ dày màng, chiết suất và các thông số quang học khác.
Quy trình bao gồm:
Nguồn sáng và điều khiển phân cực: Ánh sáng phát ra từ nguồn sáng trở thành ánh sáng phân cực tuyến tính thông qua bộ khởi động và sau đó được điều chỉnh thông qua bộ bù để một trạng thái phân cực cụ thể (chẳng hạn như ánh sáng phân cực hình bầu dục).
Tương tác mẫu: Ánh sáng phân cực đi vào bề mặt mẫu, phản xạ hoặc truyền với mẫu, trạng thái phân cực thay đổi do đặc tính của mẫu (ví dụ: độ dày màng, chỉ số khúc xạ).
Phát hiện và phân tích: Bộ kiểm tra độ lệch đo trạng thái phân cực của ánh sáng phản xạ hoặc truyền qua (thường được mô tả bằng độ lệch elliptic Ψ và Δ), kết hợp với sự đảo ngược của mô hình vật lý (ví dụ như lý thuyết quang học màng mỏng) để tính toán độ dày của mẫu, chiết suất và các thông số khác. Đồng thời, hệ thống hình ảnh CCD thu được các tham số elliptical ở các vị trí khác nhau trên bề mặt mẫu, tạo thành hình dạng ba chiều và hình ảnh phân bố độ dày.
Cân nhắc hoạt động
Chuẩn bị mẫu:
Bề mặt mẫu cần phẳng, sạch sẽ để tránh bụi hoặc vết trầy xước ảnh hưởng đến phản xạ phân cực.
Đối với các mẫu màng nhiều lớp, một mô hình vật lý hợp lý cần được thiết lập để cải thiện độ chính xác của phép đo.
Kiểm soát môi trường: Các yếu tố môi trường (chẳng hạn như nhiệt độ, rung động, loạn thị) có thể ảnh hưởng đến độ ổn định đo lường và cần được vận hành trên nền tảng quang học có nhiệt độ không đổi, chống sốc.
Xử lý dữ liệu:
Sử dụng các thuật toán tích hợp để phù hợp với dữ liệu thực nghiệm và mô hình lý thuyết, tính toán các thông số mẫu và hình dung kết quả.
Đối với các mẫu phức tạp, cần kết hợp nhiều kỹ thuật phân tích để có kết quả chính xác hơn.