Bayesian estimation for white light interferometry

Viac o knihe

In dieser Dissertation wird ein neues Verfahren zur Rekonstruktion von Höhenkarten aus der scannenden Weißlicht-Interferometrie vorgestellt, das die konventionellen Schritte der Vor- und Nachverarbeitung in einem Bayes'schen Ansatz kombiniert. Bei geschickter Wahl des Priors kann die Höhenkarte direkt berechnet werden, wodurch Monte-Carlo-Methoden entfallen. In den bekannten Verfahren zur Bestimmung der Oberfläche eines Objekts wird zunächst pixelweise eine erste Höhenkarte erstellt, aus der in der Nachverarbeitung Ausreißer und andere Messartefakte entfernt werden müssen. Zu diesen Schritten werden sowohl bekannte als auch neue Verfahren diskutiert. Anschließend werden Bayes'sche Verfahren aus der 2-D-Bildverarbeitung vorgestellt, die die Grundlage für das neue Schätzverfahren bilden. Hierbei wird die Lokalisierung des Interferenzmusters durch eine Likelihood-Funktion sowie das Vorwissen über die Oberflächengestalt in Form eines lokalen Priors integriert. Das Verfahren berücksichtigt den vollständigen 3-D-Datensatz und das Vorwissen, um eine optimale Oberflächenrekonstruktion im Sinne des MPM (maximale lokale Randverteilung)-Schätzers zu bestimmen. Zudem wird eine quantitative Methode zur vergleichenden Analyse von Höhenkarten entwickelt und zur Bewertung der Leistungsfähigkeit verschiedener Nachverarbeitungsverfahren herangezogen.