【摘 要】
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三维微纳米台阶光学显微测量信息为多维形貌数据,其数据量庞大复杂、多维相关性低、表征难度大,且通常存在测量坏点影响关键尺寸表征精度.本文提出了一种三维微纳米台阶高精度光学显微测量量化表征方法.首先,针对三维微纳米台阶的结构特征选取测量系统并设计测量方法,获取其三维形貌点云数据信息;其次,建立三维形貌实测数据维度重构方法,将复杂的多维面形数据降维至有序二维空间;基于K-means聚类算法和数据映射,创建台阶高度参数量化表征模型,实现识别离群值的同时将二维数据点集中的质心距离映射为台阶高度值;最后,通过迭代收敛
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海200444;中国计量大学计量测试工程学院,浙江杭州310018
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三维微纳米台阶光学显微测量信息为多维形貌数据,其数据量庞大复杂、多维相关性低、表征难度大,且通常存在测量坏点影响关键尺寸表征精度.本文提出了一种三维微纳米台阶高精度光学显微测量量化表征方法.首先,针对三维微纳米台阶的结构特征选取测量系统并设计测量方法,获取其三维形貌点云数据信息;其次,建立三维形貌实测数据维度重构方法,将复杂的多维面形数据降维至有序二维空间;基于K-means聚类算法和数据映射,创建台阶高度参数量化表征模型,实现识别离群值的同时将二维数据点集中的质心距离映射为台阶高度值;最后,通过迭代收敛设计,进一步提高算法表征的准确度和鲁棒性.对两种微纳台阶标准物质进行实验,结果表明,在测量存在离群值等坏点情况下,本方法能够高精度表征出台阶高度参数,与校准值比对,误差小于1.5%.
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