15815

МЕТОДЫ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОКРЫТИЙ

Научная статья

Физика

МЕТОДЫ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОКРЫТИЙ При решении задач проектирования и изготовления тонкопленочных оптических интерференционных покрытий особое внимание уделяется исследованию воспроизводимости их спектральных характеристик [17]. ...

Русский

2013-06-18

3.56 MB

12 чел.

МЕТОДЫ АНАЛИЗА УСТОЙЧИВОСТИ ОПТИЧЕСКИХ ИНТЕРФЕРЕНЦИОННЫХ ПОКРЫТИЙ

При решении задач проектирования и изготовления тонкопленочных оптических интерференционных покрытий особое внимание уделяется исследованию воспроизводимости их спектральных характеристик [1-7].

В общем случае, задача синтеза покрытий принадлежит к классу некорректно поставленных [8]. Поэтому решению подобного рода задач с требуемой точностью удовлетворяют несколько комбинаций. Однако успешная реализация на практике различных интерференционных структур, имеющих сходные спектральные характеристики, как правило, не всегда возможна. В первую очередь, это связано с устойчивостью характеристик покрытий по отношению к ошибкам в толщинах пленок, возникающих при их изготовлении.  

В работе на примере узкополосного интерференционного фильтра для среднего инфракрасного диапазона спектра исследованы различные методы анализа воспроизводимости спектральных характеристик интерференционных покрытий.

В сравнении на устойчивость были использованы 2 тонкопленочных покрытия, обладающие сходными спектральными характеристиками и образующие узкополосный интерференционный фильтр с максимумом пропускания λmax = 7.90 мкм, полушириной Δ λ0.5Тmax  = 1100 нм. Структуры покрытий, сформированные на подложке из германия и состоящие из слоев PbTe (nPbTe = 5.4) и ZnS (nZnS = 2.1), представлены на рис. 1, а их спектральные характеристики, рассчитанные для случая полубесконечной подложки из Ge, изображены на рис. 2.   

    

Рис. 1. Профиль показателя преломления структур узкополосного фильтра

а) – 15-ти слойная структура 1

б) – 17-ти слойная структура 2

Рис. 2. Расчетные спектры покрытий

1 – 15-ти слойная структура 1

2 – 17-ти слойная структура 2

3- целевая функция

Анализ устойчивости рассматриваемых структур был проведен с использованием 3-х различных методов.

Первый метод основан на анализе вторых частных производных функции качества оптимизированной структуры [1-3]. Этот подход позволяет определять в структуре покрытия наиболее чувствительные к ошибкам слои, а также количественно охарактеризовать устойчивость структуры в целом.

Функция качества, характеризующая среднеквадратичное приближение, может быть определена на дискретном множестве L в виде:

 ,

где T(,λi) – текущее спектральное значение коэффициента отражения, - целевая функция – заданное значение коэффициента пропускания.

Критерием устойчивости является величина введенной специальным образом функции устойчивости , вычисляемая для каждой отдельной структуры покрытия. Величины вычисленных вторых производных функции качества по толщинам слоев  для рассматриваемых структур покрытий представлены на рис. 3. Соответствующее этому значение функции устойчивости для первой 15-ти слойной структуры составляет
S = 0.698, для второй 17-ти слойной структуры S = 0.481. Из этого следует, что лучшей устойчивостью обладает вторая 17-ти слойная структура [1, 2].

     

Рис. 3. Гистограмма величин вторых производных функции качества

1 – 15-ти слойная структура 1

2 – 17-ти слойная структура 2

Рис. 4. Зависимость функции качества
от дисперсии σ

1 – 15-ти слойная структура 1

2 – 17-ти слойная структура 2

В основе второго метода анализа лежит статистический подход, основанный на исследовании зависимости функции качества  от величины случайных ошибок в толщинах слоев покрытия. По аналогии с работой [4] ошибки в толщинах слоев формировались генератором псевдослучайных чисел с нормальным (гауссовым) распределением с функцией плотности распределения:

,

где µ - математическое ожидание случайной величины, σ – дисперсия.

Для каждого значения дисперсии σ формировалось 100 структур. Далее для каждой структуры определялась функция качества . Усредненное по массиву из 100 величин значение функции качества для текущего значения σ вычислялось как среднее арифметическое. Зависимости усредненных значений функций качества от величины дисперсии σ для двух рассматриваемых интерференционных структур представлены на
рис. 4.

Меньшим значениям функции качества соответствует лучшее приближение текущей спектральной характеристики покрытия к целевой функции, вид которой представлен на рис. 2. Таким образом, по результатам исследований, полученных с применением методики, основанной на статическом подходе, можно заключить, что лучшей устойчивостью обладает 15-ти слойная структура 1.

Кроме этого, интересно отметить следующие особенности кривых, изображенных на рис. 4. Во-первых, обращает на себя внимание близкая к линейной зависимость величины функции качества от дисперсии при σ > 0.03. Это обстоятельство, например, можно использовать при прогнозировании качества спектральных характеристик проектируемых покрытий, если заранее известен диапазон изменения толщины слоев относительно исходных значений, т.е. дисперсия σ. Во-вторых, сходные значения функции качества при σ ≈ 0.01 свидетельствуют о том, что по качеству спектральных характеристик рассматриваемые структуры не отличаются друг от друга. В этом случае для реализации предпочтительней выбирать тот вариант, который наиболее удобен с точки зрения изготовления на практике.

Третий метод исследования устойчивости базируется на основе так называемого предпроизводственного анализа [5-7]. Основная идея такого подхода заключается в том, что для каждой анализируемой структуры проводятся серии вычислительных экспериментов, моделирующих реальный процесс напыления многослойного покрытия. В качестве входных данных для моделирования указываются стратегия контроля и точностные характеристики применяемой системы контроля, флуктуации скорости осаждения, а также ряд других параметров, отражающих реальный процесс вакуумного осаждения оптических покрытий [6, 7]. Выходными параметрами являются ожидаемые ошибки в толщинах слоев покрытия. Далее с применением установленного критерия пригодности делается заключение об устойчивости структуры исследуемого покрытия к сымитированным вариациям параметров структуры.

Для проведения вычислительных экспериментов в работе использовалась специально составленная программа, моделирующая реальный процесс напыления оптических покрытий с использованием спектральной системы IRIS 1017 для контроля толщин слоев [7].

В результате проведения подобных виртуальных напылений были установлены величины ожидаемых ошибок в слоях покрытия по отношению к исходным структурам. На рис. 5. представлены значения функции качества для рассматриваемых структур, полученные при проведении серии из 5-ти вычислительных экспериментов.    

За критерий оценки устойчивости структуры в работе выбиралась величина функции качества. Меньшим значениям функции качества по-прежнему соответствует лучшее приближение текущей спектральной характеристики покрытия к целевой функции. По результатам исследований, полученных с применением методики, основанной на моделировании процесса напыления, можно заключить, что наиболее устойчивой является 15-ти слойная структура 1, обладающая лучшим приближением (рис. 5).

     

   

Рис. 5. Значения функции качества

1 – 15-ти слойная структура 1

2 – 17-ти слойная структура 2

Рис. 6. Экспериментальные спектры покрытий

1 – 15-ти слойная структура 1

2 – 17-ти слойная структура 2

Результаты исследования устойчивости спектральных характеристик рассматриваемых структур, полученные с использованием различных методов анализа, находятся в некотором противоречии друг с другом. С одной стороны, первый метод, основанный на анализе вторых производных функции качества, указывает на лучшую устойчивость 17-ти слойной структуры 2, по отношению к структуре 1. С другой стороны, остальные 2 метода анализа дают обратные результаты, т.е. лучшей устойчивостью обладает 15-ти слойная структура 1.

Для разрешения этого противоречия были проведены натурные эксперименты по изготовлению покрытий с рассматриваемыми структурами. На  рис. 6. представлены спектральные характеристики покрытий, сформированных на подложках из германия с просветляющим покрытием, предварительно нанесенным на обратную сторону образцов. Очевидно, что успешным можно признать только изготовление покрытия с
15-ти слойной структурой 1.

Таким образом, в работе на примере проектирования и изготовления инфракрасного узкополосного фильтра, продемонстрированы возможности различных методов анализа устойчивости тонкопленочных интерференционных структур. Установлено, что метод, основанный на анализе вторых производных функции качества, хотя и позволяет установить наиболее чувствительные к ошибкам слои в структуре покрытия, оказывается малоприменим для анализа устойчивости структуры покрытия в целом. Это обстоятельство, по всей видимости, связано с локальностью метода, в то время, когда на практике относительные ошибки слоях покрытий могут достигать нескольких процентов и более.

Анализ устойчивости спектральных характеристик многослойных интерференционных покрытий позволяет обосновать практическую реализацию той или иной спроектированной структуры. В каждом конкретном случае выбор определяется, в том числе, уровнем развития применяемых технологий получения оптических покрытий.

Библиографический список

  1.  Котликов, Е. Н. Критерий устойчивости спектральных характеристик многослойных интерференционных покрытий /  Е. Н.  Котликов, А. Н. Тропин // Оптический журнал. – 2009. – Т. 76.  –  № 3. – С. 60–64.
  2.  Котликов, Е. Н. Анализ устойчивости спектральных характеристик многослойных оптических покрытий / Е. Н. Котликов, В. А. Иванов, Е. В. Моцарь, Ю. А. Новикова, А. Н. Тропин // Оптика и спектроскопия. – 2011 – Т. 111, № 3. – С. 525–531.
  3.  Котликов, Е. Н. Анализ устойчивости интерференционных покрытий / Е. Н. Котликов, Ю. А. Новикова А. Н. Тропин // Известия ГУАП №3. Аэрокосмическое приборостроение: Науч. журнал. - СПб. 2012 г.
  4.  Синтез и исследование стабильности спектроделительных  покрытий для среднего ИК-диапазона спектра /
    А. Н. Тропин // Научно-технический вестник. Вып. 49. Оптотехника и оптические материалы. СПбГУ ИТМО, СПб. – 2008. – С. 7–11.
  5.  Tikhonravov, A. Virtual deposition plant / A. Tikhonravov // Proc. SPIE. Advances of Thin-Film Coatings for Optical Applications II. 2005. Vol. 5870. P. 1.
  6.  Tikhonravov, A. Computational manufacturing as a bridge between design and production / Tikhonravov A.V., Trubetskov M.K. // Appl. Opt. 2005. Vol. 44. P. 6877.
  7.  Котликов, Е.Н. Особенности применения спектровизоров для изготовления многослойных оптических покрытий / Е. Н. Котликов, В. А. Иванов, А. Н. Тропин, И. Д. Троянов //  Научная сессия ГУАП: сб. докл.: в 3 ч. Ч. I. Технические науки / СПбГУАП, СПб. – 2011. – С. 157–163.
  8.  Тихонов, А. Н.  Методы решения некорректных задач / А. Н. Тихонов, В. Я. Арсенин //
    М.: Наука, 1986. 288 с.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

84878. Subsequent Training Sessions 29.5 KB
  For several training sessions, the same process should be followed, with the length of track steadily increased. By the time the track is between 20 and 50 yards long, the dog will probably no longer be able to find the glove by sight alone.
84879. Aging and Blind Tracks 30 KB
  Once your dog can complete a three-turn track 200 yards in length (50 yards for each of four legs), then use only the single track at each training session. As tracks have been getting longer, they have naturally been aging for a few minutes.
84880. Additional Motivation 29 KB
  These include food, double-laid tracks, interspersing short, easy tracks and walks in the field. I discovered the latter technique a few years ago, and have found it to be the most productive method...
84881. Before You Finish TD. Tracking Philosophy 50 KB
  Your goal might be to work on multiple articles for one session. It might be to work crosstracks in another. Often, your goal might just be to create an easy workout for the dog for motivation after a tough previous workout. A goal might be to lay off a week or two.
84882. Teaching turns or Overshooting corners 36.5 KB
  I lay my dogs a normal track but about 6-10 feet before I make a corner I shorten my step to make at clear to the dog something has changed. the corner I lay very well after after the corner I place a tidbit, most of my dogs when they came to a strong change like this they slowed checked it out more...
84884. Tracking Dog Training Into the Wind 33 KB
  Bring the dog into the sent pad with the wind to it’s back until he figures out that the damaged ground contains the food. After a couple weeks start bringing the dog to the sent pad at different angles according to the wind.
84885. Tracking to fast 31.5 KB
  I was on the road to correcting this problem working with YYY. Like I mentioned, suggestions such as more food, incredibly tasty food, pinch, double lines, butt strap, more intricate corners, tiny articles, etc., etc. came from some very accomplished trainers.
84886. Article Indication by Dennis Helms 296 KB
  The proper way for a dog to indicate an article when found is for the dog to lie down in a straight line with the track. The article should be between the dog’s front feet and he should touch it with his chin.