L'hardware ad alte prestazioni consente naturalmente di effettuare misure rapide. Nella serie smartWLI, tuttavia, la potenza di calcolo disponibile non viene sfruttata solo per aumentare la velocità, ma anche per valutare in modo specifico la qualità dei dati di misura. Di conseguenza, oltre ai dati topografici e di imaging, viene generato un ulteriore livello informativo che fornisce una valutazione puntuale dell'affidabilità della misura.
Questo concetto costituisce la base dell'Advanced Quality Control (AQC). Il suo obiettivo è identificare in modo affidabile valori anomali e artefatti senza eliminare informazioni di misura significative. In questo modo, non solo accelera il processo di misura, ma garantisce anche che l'analisi dei dati risultanti sia più robusta e affidabile.
L'importanza della qualità dei dati nell'interferometria CSI/WLI
Nell'interferometria a luce bianca (WLI), nota anche come interferometria a scansione di coerenza (CSI), l'obiettivo viene spostato verticalmente attraverso la regione focale della superficie. All'interno di questo intervallo vengono generati e acquisiti segnali di interferenza per ciascun pixel della telecamera sotto forma di correlogramma. Tradizionalmente, l'altezza della superficie viene determinata direttamente a partire da questo segnale.
Con smartWLI, il correlogramma viene utilizzato anche per valutare la qualità di ogni singolo punto di misura. Mediante un'analisi basata sulla Trasformata Rapida di Fourier (FFT), il segnale viene esaminato nel dominio delle frequenze per determinare se un punto di misura contiene un segnale di interferenza valido oppure se è influenzato da disturbi locali, artefatti o valori anomali (outlier).
Un vantaggio fondamentale di questo approccio è la valutazione puntuale. A ogni punto di misura viene associato un indicatore di affidabilità, che consente di identificare le aree critiche senza fare affidamento su ipotesi globali o stime ottenute tramite post-elaborazione.
Valutazione della qualità in tempo reale grazie all’accelerazione GPU
Questa analisi avanzata si basa sull’elevata potenza di calcolo delle moderne GPU NVIDIA. L’analisi basata su FFT applicata a ciascun singolo correlogramma genera una quantità di dati estremamente elevata, rendendo impraticabile l’elaborazione con sistemi tradizionali basati su CPU, soprattutto quando si gestisce l’elevato throughput di dati delle moderne telecamere PCIe.
Sfruttando l’accelerazione GPU, questa analisi viene notevolmente velocizzata, consentendo una valutazione in tempo reale della qualità dei dati. Di conseguenza, le informazioni sulla qualità non sono più disponibili solo dopo la misura, ma vengono generate direttamente durante l’acquisizione dei dati.
Questo approccio offre diversi vantaggi chiave:
Le aree di misura estese possono essere elaborate in modo più efficiente
I tempi di attesa post-acquisizione vengono ridotti al minimo
Viene creato in parallelo un livello dedicato alla qualità, pronto per l’utilizzo nell’AQC, nella rilevazione degli outlier e nei successivi processi di valutazione
Esempio Chirp Standard C5: evidenziare i limiti del segnale
Un esempio rappresentativo è fornito dalle misure eseguite su un Chirp Standard C5. In questo campione, le caratteristiche strutturali diminuiscono progressivamente di dimensione mentre le pendenze locali della superficie diventano sempre più accentuate. È proprio in queste regioni che emergono chiaramente i limiti della valutazione del segnale.
La visualizzazione combina un dataset 3D con una mappa di qualità sovrapposta, insieme a una vista ingrandita di una regione critica della superficie. Le aree che presentano una qualità dei dati ridotta si trovano principalmente lungo i fianchi ripidi, dove le forti pendenze locali rendono più complessa l’interpretazione del segnale CSI/WLI.
Nonostante ciò, i risultati indicano che oltre il 99% dei punti di misura mantiene una qualità dei dati molto elevata e può quindi essere utilizzato con grande affidabilità nelle analisi successive. I punti con affidabilità inferiore possono essere esclusi oppure trattati selettivamente tramite ulteriori fasi di filtraggio e valutazione che tengano conto anche dei dati circostanti.
Dal punto di vista metrologico, questa distinzione è fondamentale. I punti isolati mancanti hanno tipicamente un impatto minimo sul risultato complessivo, mentre gli outlier possono alterarlo in modo significativo. L’introduzione di un livello di qualità consente l’identificazione precisa di questi punti critici, supportando così risultati di misura più affidabili e robusti.
La corretta selezione dell’obiettivo rimane un aspetto fondamentale
Ecco l’HTML ripulito (rimosso attributi `data-*`, corretto il “2” iniziale, mantenuta struttura semantica): ```html id="c8v4q2"
L’AQC è efficace nella valutazione della qualità dei dati di misura e nella soppressione di outlier altamente disturbanti. Tuttavia, non può compensare una configurazione di sistema inadeguata. Nel caso del Chirp Standard C5, le strutture più piccole presentano una lunghezza d’onda di 9,4 µm che, per strutture sinusoidali, corrisponde a una lunghezza di autocorrelazione (Ral o Sal) di circa 2 µm.
Secondo il criterio DLIM < Ral, la configurazione del sistema selezionata deve garantire un limite di periodo laterale inferiore a tale lunghezza di autocorrelazione. Ad esempio, l’utilizzo di uno smartWLI compact dotato di un obiettivo 10× e di un DLIM di circa 4 µm non consente di acquisire in modo affidabile l’altezza reale della struttura. In uno scenario di questo tipo, l’AQC può principalmente mitigare l’influenza di forti outlier, ma non è in grado di ricostruire correttamente le informazioni di profilo. Per misurare con precisione l’altezza reale della struttura è necessario un obiettivo con risoluzione laterale superiore.
Questo requisito è ulteriormente supportato dal Good Practice Guide on the Selection of Instrumentation for Optical Roughness Measurements with CM, CSI, and FV, sviluppato nell’ambito del progetto europeo TracOptic, che coinvolge importanti istituti di metrologia e partner industriali come PTB, INRiM, CEM, DFM, RISE, VTT e GBS Metrology.
```
Silicio nero: un benchmark impegnativo per la metrologia ottica 3D
Le misure sul silicio nero rappresentano una sfida ancora più complessa. Questo tipo di superficie è caratterizzato da strutture estremamente fini, pendenze molto ripide e un comportamento del segnale particolarmente complesso, rendendolo un caso di test impegnativo per molti sistemi di misura ottica 3D.
Senza una valutazione della qualità basata su FFT, queste caratteristiche possono facilmente generare dati di altezza rumorosi o fuorvianti. Questa difficoltà non deriva solo dalla morfologia della superficie, ma anche dalla complessità dell’interpretazione dei segnali di interferenza locali.
Lo smartWLI nanoscan, equipaggiato con una sorgente di luce blu e un obiettivo interferenziale Olympus con apertura numerica 0,8, è particolarmente adatto alla misura di strutture così fini e ad alto rapporto d’aspetto. Attraverso un’analisi basata su FFT, è possibile isolare le componenti rilevanti del segnale, distinguendo in modo affidabile i punti di misura validi da artefatti e outlier. L’AQC utilizza poi queste informazioni di qualità per garantire che solo i dati affidabili contribuiscano al risultato finale.
Questo approccio consente misure 3D robuste e affidabili anche su superfici che si avvicinano ai limiti fondamentali della metrologia ottica.
Oltre la topografia: il livello di qualità come dimensione informativa aggiuntiva
L’introduzione di un livello di qualità migliora la CSI/WLI fornendo una dimensione informativa aggiuntiva che va oltre i dati topografici convenzionali. Accanto alle informazioni di altezza e di immagine, esso offre una valutazione puntuale dell’affidabilità della misura.
Queste informazioni di qualità vengono elaborate direttamente all’interno del sistema e possono anche essere esportate dagli utenti di smartWLI, consentendo casi d’uso specifici come il monitoraggio dei processi, il filtraggio selettivo dei punti critici e l’analisi di regioni superficiali particolarmente complesse.
Di conseguenza, ciò che un tempo era una misura puramente topografica si evolve in un processo più completo, che combina acquisizione della superficie, valutazione della qualità del segnale, identificazione degli outlier e la generazione di una base affidabile per decisioni informate e robuste.
Le prestazioni delle GPU ampliano le capacità delle applicazioni CSI/WLI
L’integrazione delle moderne GPU NVIDIA trasforma in modo fondamentale l’utilizzo pratico dei sistemi CSI/WLI. Le loro elevate capacità di elaborazione parallela consentono la gestione in tempo reale di grandi volumi di dati, una rapida analisi del segnale basata su FFT e una valutazione immediata della qualità senza la necessità di lunghi processi di post-elaborazione.
Di conseguenza, il campo applicativo dell’interferometria a luce bianca si amplia significativamente. Superfici complesse — caratterizzate da pendenze elevate, microstrutture fini o proprietà dei materiali difficili — possono essere analizzate con maggiore affidabilità rispetto ai sistemi convenzionali privi di analisi della qualità accelerata da GPU.
L’idea della CSI/WLI come tecnica puramente dedicata alla misura dell’altezza sta diventando ormai superata. La metrologia ottica 3D odierna non si basa solo su ottiche ad alte prestazioni e su una progettazione meccanica precisa, ma anche su un’elaborazione del segnale avanzata, rapida e consapevole della qualità, per garantire risultati accurati e affidabili.
Conclusione
Il livello di qualità basato su FFT implementato nella serie smartWLI rende la qualità dei dati sia visibile sia utilizzabile in modo operativo. Consente il rilevamento degli outlier, fornisce una valutazione puntuale dell’affidabilità della misura e costituisce la base dell’Advanced Quality Control.
Integrato con l’accelerazione GPU NVIDIA, questo approccio definisce un framework potente per la metrologia ottica 3D moderna, garantendo misure più rapide, risultati più robusti e affidabili e un campo applicativo significativamente più ampio per la CSI/WLI, in particolare nel caso di superfici complesse in cui i metodi di valutazione convenzionali raggiungono i propri limiti.
Ridefinire gli standard nell’interferometria a luce bianca: portare alla luce la qualità dei dati
Notizia/Articolo divulgativo
L'hardware ad alte prestazioni consente naturalmente di effettuare misure rapide. Nella serie smartWLI, tuttavia, la potenza di calcolo disponibile non viene sfruttata solo per aumentare la velocità, ma anche per valutare in modo specifico la qualità dei dati di misura. Di conseguenza, oltre ai dati topografici e di imaging, viene generato un ulteriore livello informativo che fornisce una valutazione puntuale dell'affidabilità della misura.
Questo concetto costituisce la base dell'Advanced Quality Control (AQC). Il suo obiettivo è identificare in modo affidabile valori anomali e artefatti senza eliminare informazioni di misura significative. In questo modo, non solo accelera il processo di misura, ma garantisce anche che l'analisi dei dati risultanti sia più robusta e affidabile.
Nell'interferometria a luce bianca (WLI), nota anche come interferometria a scansione di coerenza (CSI), l'obiettivo viene spostato verticalmente attraverso la regione focale della superficie. All'interno di questo intervallo vengono generati e acquisiti segnali di interferenza per ciascun pixel della telecamera sotto forma di correlogramma. Tradizionalmente, l'altezza della superficie viene determinata direttamente a partire da questo segnale.
Con smartWLI, il correlogramma viene utilizzato anche per valutare la qualità di ogni singolo punto di misura. Mediante un'analisi basata sulla Trasformata Rapida di Fourier (FFT), il segnale viene esaminato nel dominio delle frequenze per determinare se un punto di misura contiene un segnale di interferenza valido oppure se è influenzato da disturbi locali, artefatti o valori anomali (outlier).
Un vantaggio fondamentale di questo approccio è la valutazione puntuale. A ogni punto di misura viene associato un indicatore di affidabilità, che consente di identificare le aree critiche senza fare affidamento su ipotesi globali o stime ottenute tramite post-elaborazione.
Questa analisi avanzata si basa sull’elevata potenza di calcolo delle moderne GPU NVIDIA. L’analisi basata su FFT applicata a ciascun singolo correlogramma genera una quantità di dati estremamente elevata, rendendo impraticabile l’elaborazione con sistemi tradizionali basati su CPU, soprattutto quando si gestisce l’elevato throughput di dati delle moderne telecamere PCIe.
Sfruttando l’accelerazione GPU, questa analisi viene notevolmente velocizzata, consentendo una valutazione in tempo reale della qualità dei dati. Di conseguenza, le informazioni sulla qualità non sono più disponibili solo dopo la misura, ma vengono generate direttamente durante l’acquisizione dei dati.
Questo approccio offre diversi vantaggi chiave:
Un esempio rappresentativo è fornito dalle misure eseguite su un Chirp Standard C5. In questo campione, le caratteristiche strutturali diminuiscono progressivamente di dimensione mentre le pendenze locali della superficie diventano sempre più accentuate. È proprio in queste regioni che emergono chiaramente i limiti della valutazione del segnale.
La visualizzazione combina un dataset 3D con una mappa di qualità sovrapposta, insieme a una vista ingrandita di una regione critica della superficie. Le aree che presentano una qualità dei dati ridotta si trovano principalmente lungo i fianchi ripidi, dove le forti pendenze locali rendono più complessa l’interpretazione del segnale CSI/WLI.
Nonostante ciò, i risultati indicano che oltre il 99% dei punti di misura mantiene una qualità dei dati molto elevata e può quindi essere utilizzato con grande affidabilità nelle analisi successive. I punti con affidabilità inferiore possono essere esclusi oppure trattati selettivamente tramite ulteriori fasi di filtraggio e valutazione che tengano conto anche dei dati circostanti.
Dal punto di vista metrologico, questa distinzione è fondamentale. I punti isolati mancanti hanno tipicamente un impatto minimo sul risultato complessivo, mentre gli outlier possono alterarlo in modo significativo. L’introduzione di un livello di qualità consente l’identificazione precisa di questi punti critici, supportando così risultati di misura più affidabili e robusti.
Ecco l’HTML ripulito (rimosso attributi `data-*`, corretto il “2” iniziale, mantenuta struttura semantica): ```html id="c8v4q2"
L’AQC è efficace nella valutazione della qualità dei dati di misura e nella soppressione di outlier altamente disturbanti. Tuttavia, non può compensare una configurazione di sistema inadeguata. Nel caso del Chirp Standard C5, le strutture più piccole presentano una lunghezza d’onda di 9,4 µm che, per strutture sinusoidali, corrisponde a una lunghezza di autocorrelazione (Ral o Sal) di circa 2 µm.
Secondo il criterio DLIM < Ral, la configurazione del sistema selezionata deve garantire un limite di periodo laterale inferiore a tale lunghezza di autocorrelazione. Ad esempio, l’utilizzo di uno smartWLI compact dotato di un obiettivo 10× e di un DLIM di circa 4 µm non consente di acquisire in modo affidabile l’altezza reale della struttura. In uno scenario di questo tipo, l’AQC può principalmente mitigare l’influenza di forti outlier, ma non è in grado di ricostruire correttamente le informazioni di profilo. Per misurare con precisione l’altezza reale della struttura è necessario un obiettivo con risoluzione laterale superiore.
Questo requisito è ulteriormente supportato dal Good Practice Guide on the Selection of Instrumentation for Optical Roughness Measurements with CM, CSI, and FV, sviluppato nell’ambito del progetto europeo TracOptic, che coinvolge importanti istituti di metrologia e partner industriali come PTB, INRiM, CEM, DFM, RISE, VTT e GBS Metrology.
```
Le misure sul silicio nero rappresentano una sfida ancora più complessa. Questo tipo di superficie è caratterizzato da strutture estremamente fini, pendenze molto ripide e un comportamento del segnale particolarmente complesso, rendendolo un caso di test impegnativo per molti sistemi di misura ottica 3D.
Senza una valutazione della qualità basata su FFT, queste caratteristiche possono facilmente generare dati di altezza rumorosi o fuorvianti. Questa difficoltà non deriva solo dalla morfologia della superficie, ma anche dalla complessità dell’interpretazione dei segnali di interferenza locali.
Lo smartWLI nanoscan, equipaggiato con una sorgente di luce blu e un obiettivo interferenziale Olympus con apertura numerica 0,8, è particolarmente adatto alla misura di strutture così fini e ad alto rapporto d’aspetto. Attraverso un’analisi basata su FFT, è possibile isolare le componenti rilevanti del segnale, distinguendo in modo affidabile i punti di misura validi da artefatti e outlier. L’AQC utilizza poi queste informazioni di qualità per garantire che solo i dati affidabili contribuiscano al risultato finale.
Questo approccio consente misure 3D robuste e affidabili anche su superfici che si avvicinano ai limiti fondamentali della metrologia ottica.
L’introduzione di un livello di qualità migliora la CSI/WLI fornendo una dimensione informativa aggiuntiva che va oltre i dati topografici convenzionali. Accanto alle informazioni di altezza e di immagine, esso offre una valutazione puntuale dell’affidabilità della misura.
Queste informazioni di qualità vengono elaborate direttamente all’interno del sistema e possono anche essere esportate dagli utenti di smartWLI, consentendo casi d’uso specifici come il monitoraggio dei processi, il filtraggio selettivo dei punti critici e l’analisi di regioni superficiali particolarmente complesse.
Di conseguenza, ciò che un tempo era una misura puramente topografica si evolve in un processo più completo, che combina acquisizione della superficie, valutazione della qualità del segnale, identificazione degli outlier e la generazione di una base affidabile per decisioni informate e robuste.
L’integrazione delle moderne GPU NVIDIA trasforma in modo fondamentale l’utilizzo pratico dei sistemi CSI/WLI. Le loro elevate capacità di elaborazione parallela consentono la gestione in tempo reale di grandi volumi di dati, una rapida analisi del segnale basata su FFT e una valutazione immediata della qualità senza la necessità di lunghi processi di post-elaborazione.
Di conseguenza, il campo applicativo dell’interferometria a luce bianca si amplia significativamente. Superfici complesse — caratterizzate da pendenze elevate, microstrutture fini o proprietà dei materiali difficili — possono essere analizzate con maggiore affidabilità rispetto ai sistemi convenzionali privi di analisi della qualità accelerata da GPU.
L’idea della CSI/WLI come tecnica puramente dedicata alla misura dell’altezza sta diventando ormai superata. La metrologia ottica 3D odierna non si basa solo su ottiche ad alte prestazioni e su una progettazione meccanica precisa, ma anche su un’elaborazione del segnale avanzata, rapida e consapevole della qualità, per garantire risultati accurati e affidabili.
Il livello di qualità basato su FFT implementato nella serie smartWLI rende la qualità dei dati sia visibile sia utilizzabile in modo operativo. Consente il rilevamento degli outlier, fornisce una valutazione puntuale dell’affidabilità della misura e costituisce la base dell’Advanced Quality Control.
Integrato con l’accelerazione GPU NVIDIA, questo approccio definisce un framework potente per la metrologia ottica 3D moderna, garantendo misure più rapide, risultati più robusti e affidabili e un campo applicativo significativamente più ampio per la CSI/WLI, in particolare nel caso di superfici complesse in cui i metodi di valutazione convenzionali raggiungono i propri limiti.
Prodotti correlati
smartWLI nanoscan
Partner
GBS-Ilmenau GmbH
Categorie correlate
Profilometri Ottici 3D Non-contatto da banco
Profilometri Ottici 3D non contatto - Teste di misura integrabili in linea