CC BY
58
МЕТОД ИЗМЕРЕНИЯ МИКРОКАНАЛОВ,
СФОРМИРОВАННЫХ ФЕМТОСЕКУНДНЫМ ЛАЗЕРОМ НА ОПТИЧЕСКИ ПРОЗРАЧНЫХ МАТЕРИАЛАХ
Виктор Павлович Бессмельцев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН (ИАиЭ СО РАН), 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Акад. Коптюга, 1, кандидат технических наук, зав. лабораторией, тел. (383)335-64-87, e-mail: [email protected]
Евгений Дмитриевич Булушев
Институт автоматики и электрометрии СО РАН (ИАиЭ СО РАН), 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Акад. Коптюга, 1, аспирант, тел. (383)335-64-87, e-mail: [email protected]
Исследованы методы восстановления 3D геометрии объектов, полученных в процессе фемтосекундной лазерной записи на оптически прозрачных материалах, и измерения их геометрических параметров. Для измерений используется конфокальная лазерная сканирующая микроскопия, при этом объект предварительно покрывается тонким слоем флуорофора. Для восстановления 3D геометрии по стеку изображений оптического среза разработан адаптивный пороговый алгоритм на основе метода центра масс. Для определения ширины и шероховатости микроканалов разработан адаптивный статистический алгоритм.
Ключевые слова: конфокальная микроскопия, флуоресцентная микроскопия, фемтосекундная лазерная микрообработка, обработка изображений.
METHOD FOR MEASURING OF MICROCHANNELS FORMED BY FEMTOSECOND LASER ON OPTICALLY TRANSPORANT MATERIALS
Victor P. Bessmeltsev
Institute of Automation and Electrometry SB RAS, 630090, Novosibirsk, 1 Acad Koptyuga Pr., Ph. D., head of laboratory, tel. (383)335-64-87, e-mail: [email protected]
Evgeny D. Bulushev
Institute of Automation and Electrometry SB RAS, 630090, Novosibirsk, 1 Acad Koptyuga Pr., Ph. D. student, tel. (383)335-64-87, e-mail: [email protected]
Methods for 3D reconstruction and measurement of micro objects, formed by femtosecond laser on optically transparent materials, have been investigated. We found that covering substrate with thin layer of fluorophore and measuring it with confocal laser scanning microscope gives promising results. The adaptive threshold algorithm based on center mass method was developed for 3D reconstruction of topography of objects from images of optical sections. For obtaining width and roughness of microchannels the adaptive statistical algorithm was developed.
Key words: confocal microscopy, fluorescence microscopy, femtosecond laser
micromachining, image processing.
Фемтосекундная лазерная микромодификация оптически прозрачных материалов позволяет создавать микроструктуры с измененными
1
физическими свойствами на поверхности и в объеме прозрачных диэлектриков [1; 2]. В отличие от обработки наносекундными и
пикосекундными импульсами фемтосекундная поверхностная микрообработка позволяет удалять материал без плавления с незначительной тепловой модификацией вещества вне зоны обработки. При оптимальных режимах обработки данная технология позволяет создавать микроканалы на поверхности стекла с минимальными сколами вещества на границе зоны лазерного воздействия. На рис. 1 приведено изображение структуры, полученной при неоптимальном задании режима обработки, видны сколы, что определяет высокую шероховатость границы (> 1 мкм). Целью настоящей работы является разработка программно-аппаратных решений для оперативного измерения микроканалов: ширины и шероховатости их границ, что позволит оптимизировать режим лазерной микрообработки.
Рис. 1. Слева, тестовый объект (100*100 мкм), сформированный лазером, справа - центральная часть объекта; видны сколы и неровность границ
(микроскоп Leica объектив 40х)
Измерение профиля таких объектов с субмикронным разрешением и высокой производительностью (1-5 мин.) является достаточно сложной задачей. Контактный профилометр может повредить поверхность материала и более того не позволяет измерять микровпадины меньше диаметра кончика иглы (обычно 1-5 мкм). Оптические методы могут обеспечить требуемое разрешение и производительность без разрушения поверхности, однако, вследствие ограничения входной апертуры не позволяют измерять структуры с большими локальными углами наклона (при КА = 0.95 больше 70 градусов), а вследствие ограничения диапазона чувствительности фотосенсора, требуют специальных программных средств при измерении объектов с высокими контрастными характеристиками [3]. Интерферометрические методы могут обеспечить высокое аксиальное разрешение (10-100 нм), однако недостаточно эффективны при измерении рассеивающих поверхностей и областей с большими локальными углами наклона, вследствие высокой плотности интерференционной картины в таких
2
областях. Кроме того поскольку интерферометрические методы обычно работают с источником белого света, то латеральное разрешение не превышает 0.5 мкм, как и у стандартных оптических микроскопов.
Наиболее подходящим методом измерения таких объектов, на наш взгляд, является конфокальная лазерная сканирующая микроскопия. Производительность сканирования достигает нескольких млн. точек в секунду; латеральное разрешение - выше 0.15 мкм, аксиальное для гладких поверхностей - 10 нм. Изображения большой площади (> 0.1 *0.1 мм) формируются за счет механического сдвига объекта и программной сшивки изображений. В конфокальной микроскопии при восстановлении 3D геометрии по стеку изображений оптического среза для каждой точки сначала строится кривая аксиального отклика (интенсивность от аксиального смещения), а затем по дискретным отчетам кривой вычисляется положение максимума с субпиксельной точностью. В [4; 5] применяются алгоритмы центра масс, аппроксимации полиномами и Гауссовой кривой. При вычислении максимума используется либо все дискретные отчёты, в которых проведены измерения, либо наперед заданное небольшое число отчетов (3, 5, 7) вокруг максимума. В первом случае восстанавливаемый профиль структуры получается гладким, однако, в реальных задачах метод не обеспечивает точного определения высоты в точке, вследствие низкого соотношения сигнал-шум на концах кривой отклика. Во втором случае, вследствие использования небольшого числа отчетов, восстанавливаемый профиль сильнее зашумлен, однако среднее значение восстанавливаемой высоты точнее, чем в первом случае.
Для восстановления 3D геометрии мы реализовали адаптивный алгоритм центра масс. Для каждой кривой аксиального отклика высота вычисляется по дискретным отчетам, яркость которых выше порога равного 20% от максимального значения яркости. Предложенный алгоритм при восстановлении карты высот использует большое число точек вокруг максимума и не использует значения яркости на концах распределения, что делает его устойчивым к шумам измерений.
Мы исследовали эффективность конфокальной лазерной сканирующей микроскопии и разработанного алгоритма для измерения микроканалов, сформированных на стекле на установке Pharos 6W (Light Conversion LTD., X = 1026 нм, максимальная энергия импульса 200 мкДж, частота до 200 кГц, длительность импульса 232 фс). Тестовым объектом является структура, состоящая из двух направленных отрезков, пересекающихся под прямым углом. Измерения проведены на микроскопе Carl Zeiss LSM 700. На рис. 2 слева приведена карта высот структуры, восстановленная предложенным алгоритмом, и два соседних профиля микроканала в перпендикулярном направлении (смещение по направлению канала 0.5 мкм) в режиме отраженного света (X = 488 нм, объектив 40х 0.95 NA, стек оптических срезов получен с аксиальным шагом 0.32 мкм). Анализ профилей соседних рядов карты высот показывает, что профиль имеет множество статистических
выбросов и не соответствует реальной 3D геометрии микроканала. Важно отметить, что стандартные алгоритмы восстановления 3D геометрии, встроенные в программное обеспечение микроскопа, также не позволяют извлечь достоверные данные о глубине из исходных данных измерений, что определяет тот факт, что конфокальная лазерная сканирующая микроскопия в режиме отраженного света неэффективна при измерении таких объектов.
Рис. 2. Карта высот структуры, восстановленная предложенным алгоритмом, и два профиля микроканала в перпендикулярном направлении (смещение по направлению канала 0.5 мкм)
Для улучшения чувствительности метода мы нанесли на поверхность стекла тонкий слой флуорофора (< 1 мкм) и провели измерение
флуоресцентного излучения. Использовался водный раствор флуоресцина, возбуждение флуоресценции проводилось лазерным излучением с X = 488 нм, перед ФЭУ установлен низкочастотный фильтр, не пропускающий излучение с длиной волны меньше 490 нм. Получен стеку изображений оптического среза с шагом 0.13 мкм. На рис. 3 приведена 3D геометрия микроканала, восстановленная предложенным нами алгоритмом, и два соседних профиля микроканала в перпендикулярном направлении (смещение по направлению канала 0.5 мкм). Анализ профиля микроканалов показывает, что профиль гладкий и лучше соответствует Г ауссовой модели распределения интенсивности пучка; т.е. боковые стенки измеряются точнее, чем в режиме отраженного света.
35
Рис. 3. Карта высот структуры, восстановленная предложенным алгоритмом,
по стеку флуоресцентных изображений, и профиль микроканала в перпендикулярном направлении (смещение по направлению канала 0.5 мкм)
После восстановления 3D геометрии микроструктуры для каждого микроканала может быть автоматически извлечены данные о ширине зоны воздействия и шероховатости границ. Для измерения отклонения полученных результатов от CAD-модели, мы разработали адаптивный статистический алгоритм выделения границ. За основу взят алгоритм [6], однако в отличие от оригинального алгоритма, в котором для выделения границ использовались совмещение с CAD-моделью и одномерный детектор границ, в данной работе мы используем пороговый критерий. Для каждой точки канала на изображении в перпендикулярном направлении строится профиль (как показано, например, на рис. 3 справа), после чего по профилю определяется средняя глубина и стандартное отклонение глубины необработанной поверхности (о). После этого точки профиля, в которых отклонение глубины превышает 3о считаются точками канала. Выполнение данной операции для всех точек канала позволяет определить среднюю ширину зоны лазерного воздействия и шероховатость границ.
Таким образом, в результате работы установлено, что использование флуорофора повышает точность измерений оптически прозрачных образцов, обработанных фемтосекундным лазером, с помощью конфокальной лазерной сканирующей микроскопии. Предложен пороговый алгоритм для восстановления 3D геометрии по стеку изображений оптического среза и адаптивный статистический алгоритм для определения ширины зоны воздействия и средней ширины микроканалов.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Osellame R., Cerullo G., Ramponi R. Femtosecond Laser Micromachining: Photonic and Microfluidic Devices in Transparent Materials, 2012. 483 с.
2. Gattass R., Mazur E. Femtosecond laser micromachining in transparent materials // Nat. Photonics. - 2008 - 2(4), С. 219-225.
3. Artigas R. Imaging Confocal Microscopy // Optical Measurement of Surface Topography/ под. ред. R Leach., 2011. Гл. 11. С. 237-286.
5
4. Fisher R. A comparison of algorithms for subpixel peak detection // Image Technology, Advances in Image Processing, Multimedia and Machine Vision: сборник науч. трудов. -1996. - С. 385-404.
5. Guo H. A simple algorithm for fitting gaussian function // IEEE Signal Process. Mag. -2011. - Т. 28(5) - С. 134-137.
6. Bessmeltsev V.P., Bulushev E.D., Goloshevsky N. V. Method for Localizing and Measuring Structures Formed under Laser Microprocessing // Pattern Recognit. Image Anal. Adv. Math. Theory Appl. - 2011 - Т. 21(3) - С. 373-376.
© В. П. Бессмельцев, Е. Д. Булушев, 2014
