一种基于模型的激光超声测量光源参数优化方法及设备

1.本发明属于激光超声检测相关技术领域，更具体地，涉及一种基于模型的激光超声测量光源参数优化方法及设备。


背景技术：

2.激光超声技术是利用激光光源在样品内部激发超声信号并对其进行检测，从而开展声信号传播以及样品物理特性等进行研究和量测的一种新型无损超声检测技术。由于作为光源的激光脉冲宽度直接决定了所产生的超声信号的频率与对应的波长，以超短脉冲激光作为光源的激光超声信号通常在ghz～thz的频率范围内，从而决定了该技术拥有着传统超声检测技术所不具备的极高的空间分辨率。因此激光超声测量技术被广泛应用于半导体制备过程中的厚度测量、缺陷检测、物性表征以及在位检测等关键环节。然而，对于拥有着不同物理特性的样本材料，其对于激光光源的吸收系数、所产生的超声信号强度以及激光损伤阈值等测量过程中的关键参数都各不相同，因此在具体测量过程中，针对不同样本材料进行激光参数调整和优化从而得到良好的测量结果是非常关键的。当前针对不同样本材料的激光参数选取多为通过进行大量实验获得相应的经验参数，该过程相对繁杂而低效，并且针对无对应经验参数的新材料需要进行大量的前期实验和数据积累，极大地降低了超声测量过程的整体效率。
3.以激光超声技术在半导体制备过程中的应用为例，使用该技术针对两种典型的金属材料薄膜cu与alcu进行薄膜厚度测量，两种薄膜厚度均约为500nm，所使用的激光光源波长为920nm。在此种条件下，金属cu薄膜对于激光光源的吸收率为0.033(垂直入射)，对应的激光损伤阈值为6.187x10
12 w/cm2，在损伤阈值下金属薄膜表面电子温度为7300k，表面晶格温度为420k；对应的alcu薄膜的激光光源的吸收率为0.096(垂直入射)，对应的激光损伤阈值为5.335x10
10 w/cm2，在损伤阈值下金属薄膜表面电子温度为1280k，表面晶格温度为332k。由此可见不同材料在测量过程中的关键参数相差巨大，激光超声测量需要针对每种样本材料进行参数优化方能达到理想的测量精度。
4.总而言之，在激光超声测量过程中，由于拥有不同物理特性的样本材料的对于激光光源参数(激光波长、激光脉宽、激光能量密度)的要求差异巨大，且现有的参数调整方法多为通过大量实验和数据积累获取经验参数，导致时间以及物料成本过高，不利于该技术的进一步发展与应用。


技术实现要素：

5.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于模型的激光超声测量光源参数优化方法及设备，其使得激光超声测量技术在面向不同物理特性的样本材料时能够快速对激光光源参数进行优化并改善测量信号质量，避免了大量实验所导致的时间及物料成本的损耗，提高了该技术在实际应用中的测量效率。
6.为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种基于模型的激光超声测量
光源参数优化方法，所述方法主要包括以下步骤：
7.(1)基于激光超声测量的物理过程构建出对应的理论模型，该激光超声测量模型包括光热激发模型、热声转换模型及声光测量模型；
8.(2)光热激发模型描述了超快激光光束辐照样本材料表面，材料吸收光束能量转化为热能并导致其近表面产生不均匀温度场的物理过程，基于所述光热激发模型及材料物理特性参数，采用不同的激光光源参数计算得到激光辐照下样本材料内部的温度随时间的分布；
9.(3)热声转换模型描述了样本材料近表面不均匀温度场诱发热应变并将应力应变以超声信号形式传输扩散的物理过程，基于样本材料内部的温度随时间的分布及所述热声转换模型计算得到样本材料内部的声信号随时间的分布；
10.(4)声光测量模型描述了所激发的超声信号在反射传播回样本材料近表面处时引发介电常数的变化，并最终导致样本材料对探测光的反射率发生变化的物理过程，基于样本材料内部的声信号分布、激光光源参数及所述声光测量模型计算得到样本材料表面对探测光的反射率随时间的分布，即为最终预测的针对该样本材料的超声测量信号；
11.(5)基于得到的不同激光光源参数下的超声测量信号分析激光光源参数对样本材料的影响规律，继而得到样本材料的最优激光光源参数。
12.进一步地，所述光热激发模型的表达式为：
[0013][0014][0015][0016]
式中，q为热分布项，β为常数，δ为样本材料对激光光源的吸收率，j0为激光光源的单脉冲能量，t
p
为激光光源的脉宽，zs为样本材料对激光光源的吸收深度，ce、c
l
分别为样本材料的电子热容与晶格热容，te、t
l
分别为样本材料的电子温度与晶格温度，g为样本材料的电子-声子耦合系数。
[0017]
进一步地，所述热声转换模型的表达式为：
[0018][0019]
式中，uz为纵向位移项，ρ为样本材料的密度，b为样本材料的体积模量，υ为样本材料的泊松比，α为样本材料的热膨胀系数，t
l
为样本材料晶格温度分布。
[0020]
进一步地，所述声光测量模型的表达式为：
[0021][0022]
式中，δr为反射率时域信号，ε
zz
为张量项，f(z)为对样本材料不同介电常数下求解麦克斯韦方程所得式。
[0023]
进一步地，步骤(3)中，基于样本材料内部的温度随时间的分布及所述热声转换模型计算得到样本材料内部应力、应变及声信号随时间的分布。
[0024]
进一步地，材料物理特性参数包括材料的密度、杨氏模量、剪切模量、泊松比、热膨胀系数、导热系数、费米温度、电声耦合系数、电子热容以及晶格热容。
[0025]
进一步地，厚度为500nm的alcu材料对应的激光发光光源最佳参数为：激发光波长选择520nm，激发光功率选择320mw，激发光脉宽选择270fs。
[0026]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所述处理器实现如上所述的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法。
[0027]
本发明还提供了一种激光超声测量光源参数优化系统，所述系统包括存储器及处理器，所述存储器储存有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行如上所述的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法。
[0028]
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，本发明提供的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法及设备主要具有以下
[0029]
有益效果：
[0030]
1.本发明基于模型来针对具有不同物理特性的样本材料进行激光超声测量过程中的激光光源参数优化，改善了测量信号的质量，优化过程快速高效，且节约了大量时间与物料成本，有助于激光超声测量的进一步发展与应用。
[0031]
2.本发明构建了超快激光超声测量理论模型，该模型包括了光热激发模型、热声转换模型以及声光测量模型，进而基于该模型实现激光超声光源参数优化，无需实际试验及数据积累来获取经验参数，适用性较好，灵活性较高。
[0032]
3.本发明基于所构建的激光超声测量理论模型，能够针对激光光源的关键参数分析其对于超声测量物理过程中一些关键但难以测量的参数(样品电子温度、样品晶格温度、样品内部最大等效应力等)进行计算和预测，将不同激光光源下的测量物理过程可视化，有助于科研人员对激光超声测量理论进行更为深入的探究。
[0033]
4.本发明所构建的激光超声测量理论模型，引入了大量被测样本材料的物理特性参数，根据模型的预测结果能够快速筛选出适合于该测量方法的材料并对测量结果进行预测；同样的，在针对某一或特定几种样本材料进行激光超声测量时，本发明所构建的理论模型也可以为测量平台的关键元器件选型及光路设计提供相应的理论指导。
附图说明
[0034]
图1是本发明提供的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法的流程示意图；
[0035]
图2中的(a)、(b)分别是计算所得样本材料内部的温度分布图；
[0036]
图3是计算所得样本材料内部声信号分布图；
[0037]
图4是计算所得样本材料表面发射率时域图。
具体实施方式
[0038]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0039]
本发明提供了一种基于模型的激光超声测量光源参数优化方法，所述方法主要包括以下步骤：
[0040]
步骤一，构建激光超声测量模型，该激光超声测量模型包括光热激发模型、热声转换模型及声光测量模型。
[0041]
其中，所述光热激发模型的表达式为：
[0042][0043][0044][0045]
式中，q为热分布项，β为常数，δ为样本材料对激光光源的吸收率，j0为激光光源的单脉冲能量，t
p
为激光光源的脉宽，zs为样本材料对激光光源的吸收深度，ce、c
l
分别为样本材料的电子热容与晶格热容，te、t
l
分别为样本材料的电子温度与晶格温度，g为样本材料的电子-声子耦合系数。
[0046]
所述热声转换模型的表达式为：
[0047][0048]
式中，uz为纵向(z轴)位移项，ρ为样本材料的密度，b为样本材料的体积模量，υ为样本材料的泊松比，α为样本材料的热膨胀系数，t
l
为样本材料晶格温度分布。
[0049]
所述声光测量模型的表达式为：
[0050][0051]
式中，δr为反射率时域信号，ε
zz
为张量项，f(z)为对样本材料不同介电常数下求解麦克斯韦方程所得式。
[0052]
步骤二，基于所述光热激发模型及材料物理特性参数，采用不同的激光光源参数计算得到激光辐照下样本材料内部的温度随时间的分布。
[0053]
步骤三，基于样本材料内部的温度随时间的分布及所述热声转换模型计算得到样本材料内部应力、应变及声信号随时间的分布。其中，该计算过程中还用到了样本材料的材料物理特性参数。
[0054]
步骤四，基于样本材料内部的声信号分布、激光光源参数及所述声光测量模型计算得到样本材料表面对探测光的反射率随时间的分布，即为最终预测的针对该样本材料的超声测量信号。
[0055]
步骤五，基于得到的不同激光光源参数下的超声测量信号分析激光光源参数对样本材料的影响规律，继而得到样本材料的最优激光光源参数。其中，分析激光光源参数对样本材料的影响规律并结合实际测量中的环境及仪器条件来得到样本材料对应的最优激光参数。
[0056]
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有机器可执行指令，所述机器可执行指令在被处理器调用和执行时，所述机器可执行指令促使所
述处理器实现如上所述的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法。
[0057]
本发明还提供了一种激光超声测量光源参数优化系统，所述系统包括存储器及处理器，所述存储器储存有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时执行如上所述的基于模型的激光超声测量光源参数优化方法。
[0058]
以下以具体实施例来对本发明进行进一步的详细说明。
[0059]
请参阅图1，本实施例提供了一种基于模型的激光超声测量光源参数优化方法，包括以下步骤：
[0060]
(1)本实施例选取厚度为500nm的alcu薄膜作为样本材料，可选激光光源波长为920nm与520nm，可选激光功率为0～650mw，可选激发光脉宽为107fs与270fs。基于上述激发光参数建立超快激光超声测量理论模型，该模型包括了光热激发模型、热声转换模型以及声光测量模型；
[0061]
(2)采用不同的激光光源参数，基于步骤(1)中建立的光热激发模型，计算得到激光辐照下样本材料内部的电子温度以及晶格温度随时间的分布(如图2)，该光热激发模型表示如下：
[0062][0063][0064][0065]
式中，q为热分布项，β为常数，δ为样本材料对激光光源的吸收率，j0为激光光源的单脉冲能量，t
p
为激光光源的脉宽，zs为样本材料对激光光源的吸收深度，ce、c
l
分别为样本材料的电子热容与晶格热容，te、t
l
分别为样本材料的电子温度与晶格温度，g为样本材料的电子-声子耦合系数。
[0066]
(3)根据步骤(2)中得到的样本材料内部的温度分布，基于步骤(1)中建立的热声转换模型，计算得到样本材料内部声信号的随时间分布(如图3)。该热声转换模型表示如下：
[0067][0068]
式中，uz为纵向(z轴)位移项，σ为样本材料的密度，b为样本材料的体积模量，υ为样本材料的泊松比，α为样本材料的热膨胀系数，t
l
为样本材料晶格温度分布。
[0069]
(4)根据步骤(3)中得到的样本材料内部的声信号分布，基于步骤(1)中建立的声光测量模型，计算得到样本材料表面对探测光的反射率随时间的分布(如图4)。该热声转换模型表示如下：
[0070][0071]
式中，δr为反射率时域信号，ε
zz
为张量项，f(z)为对样本材料不同介电常数下求解麦克斯韦方程所得式
[0072]
根据步骤(4)中得到的不同激光光源参数下的超声测量信号的预测结果，分析激
光参数对于该样本材料的影响规律并结合实际测量中的环境以及仪器条件，得到针对厚度为500nm的alcu材料的激发光源最佳参数为：激发光波长选择520nm，激发光功率选择320mw，激发光脉宽选择270fs。
[0073]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。