遗传算法在薄膜特性参量测量中的应用

利用遗传算法,将光学常量作为参量建立全局优化模型.通过遗传变异进行迭代计算从而优化解.它不但避免了接触式测量对样品的破坏,而且相对于其它算法简单清晰,在保证准确度的同时,具有良好的稳定性.实验结果与理想模型误差在1 nm以内,实际样品与台阶仪的测量结果误差控制在20 nm以内.

静态多通道编码孔径光谱仪研究

在传统的单狭缝光谱仪基础上得到了系统方程.介绍和分析了哈达玛变换光谱仪的工作原理以及优缺点,并对其加以改进,提出通过增加探测器和入射面维数获得多通道信息.在此基础上对系统方程进行变换,并导出利用二维静态多通道编码板代替传统一维狭缝的光谱仪理论模型,该模型避免了哈达玛等光谱仪复杂的光学机构以及机械移动结构,使系统小型紧凑.理论分析和模拟实验表明,系统在保证分辨率的基础上可以大幅度提高光通量从而提高系统的信噪比,实现了分辨率和通光量的双增益.针对具体编码板,设计了实际的光学系统并进行模拟,得到的实验结果与理论分析一致,证明了该系统的可行性.

基于遗传退火算法的多层薄膜厚度测量

根据薄膜光学计算理论和最优化理论,本文提出了一种测量多层薄膜厚度的新的全局优化算法。首先利用遗传的种群性去寻找多个局部极值,然后将较优和较差的种群按一定概率接收并作为模拟退火的初值进行搜索。最后结合共轭梯度算法来提高收敛速度,使整体搜索效率进一步提高。这种遗传退火算法有效地提高了算法的稳定性,减少了算法对膜厚搜索范围的限制。文章最后以3层和4层光学薄膜为例,利用该算法在10nm至5μm的大范围内搜索,所取得的结果,其测量误差小于1%。

基于编码孔径的一维光谱压缩方法研究

在研究现有光谱压缩概念和方法的基础上,提出一种新型的压缩方法。不同于各种基于软件算法的光谱压缩,提出一种利用编码孔径的硬件实现方法。在光学系统中加入编码孔径对光谱进行光学压缩,可以实现光谱数据的瞬时编码,经编码孔径压缩的光谱可以通过与编码形式对应的解码算法重建。在此基础上研究了编码解码的具体形式。提出基于小波变换和缺陷矩阵理论的两种编码板形式,以及基于小波逆变换和稀疏矩阵梯度投影的迭代算法的解码重建算法。用实物光谱进行模拟,比较不同的编码形式的压缩比和保真度。提出存在采用低采样频率压缩编码还原具体光谱信息的可能性,并总结了压缩编码的一般原则。