Automatisierung eines metrologischen Rasterkraftmikroskops für großflächige Messungen

URN urn:nbn:de:gbv:705-opus-29421
URL
Dokumentart: Dissertation
Institut: Meß- und Informationstechnik / Prof. Dr. Rothe
Fakultät: Fakultät Maschinenbau
Hauptberichter: Rothe, Hendrik (Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil.)
Sprache: Deutsch
Tag der mündlichen Prüfung: 06.07.2011
Erstellungsjahr: 2011
Publikationsdatum:
SWD-Schlagwörter: Rasterkraftmikroskop
Freie Schlagwörter (Deutsch): Nanometrologie
DDC-Sachgruppe: Ingenieurwissenschaften

Kurzfassung auf Deutsch:

Rasterkraftmikroskope sind wichtige Werkzeuge einer sich entwickelnden Nanometrologie. Die Optimierung der Messeigenschaften von Rasterkraftmikroskopen ist trotz deren 25-jähriger Anwendungsgeschichte ein Gegenstand aktueller Forschung. In der vorliegenden Arbeit werden die Regelung und Messdynamik eines Rasterkraftmikroskops eingehend untersucht. Durch eine Optimierung des Systems können bestehende Messartefakte im Kontaktmodus vollständig unterdrückt werden. Im Rahmen einer Automatisierung der Messabläufe des Rasterkraftmikroskops mittels Methoden der digitalen Bildverarbeitung wird eine vollständige Kette von Algorithmen zur automatisierten Steuerung des Rasterkraftmikroskops entwickelt. Die eingesetzten Verfahren schließen Methoden zur Generierung von Messplänen auf Basis von Vorwissen, die markerbasierte Orientierung auf großflächigen Proben und eine automatisierte Messung von Messelementen ein. Hauptfaktoren der Messunsicherheit des Rasterkraftmikroskops werden im Rahmen einer Grundkalibrierung des Systems eingeschätzt. Gängige Kalibrierverfahren werden mittels der erarbeiteten Methoden automatisiert. Für die automatisierte Kalibrierung und die Untersuchung der Nichtlinearität des metrologischen Sensors des Rasterkraftmikroskops wird eine neues Kalibrierverfahren vorgestellt. Anhand einer Fallstudie, werden die in der Arbeit entwickelten Methoden zur Automatisierung von Messungen zur Charakterisierung von Nanofiltrationsmembranen eingesetzt. Innerhalb dieser Untersuchung werden neue Messstrategien für die Charakterisierung großflächiger Proben mit nanoskaligen Merkmalen entwickelt.

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