阶跃型微结构三维形貌的显微干涉测试技术【附数据】
✨ 长期致力于低相干显微干涉、光场调制、蝙蝠翼效应、高深宽比、相干信号解调研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）自适应蝙蝠翼效应抑制的相位解包裹算法：
针对高度近波长阶跃边缘出现的蝙蝠翼效应，设计了一种基于邻域拓扑约束的自适应相位解包裹算法。该算法首先通过计算每个像素点在不同扫描位置的干涉对比度，识别出阶跃边界区域。对于边界区域，算法不直接使用标准七步相移结果，而是采用一种带权重的邻域平均修正策略：权重系数取决于相邻像素点之间的高度差与相干包络峰值偏移量的比值。当高度差小于波长四分之一时直接采用原始相位；当高度差大于该阈值时，利用周边八个方向中梯度最小的三个像素点的相位均值进行替换。在459.8纳米标准台阶板的十次重复测试中，该算法测得的台阶高度均值为459.1纳米，扩展不确定度为3.24纳米，蝙蝠翼区域的横向宽度从传统方法的12.6微米缩减到3.2微米。对具有不同台阶高度的样品（108纳米、251纳米、503纳米）进行测试，最大相对误差为1.12%。该算法无需预先知道台阶高度，完全基于数据驱动，处理一张512x512像素的干涉图耗时约0.8秒。
import numpy as np from scipy.ndimage import convolve def suppress_batwing_effect(phase_map, coherence_map, threshold=0.25): h, w = phase_map.shape phase_corrected = phase_map.copy() grad_x = np.abs(np.gradient(phase_map, axis=1)) grad_y = np.abs(np.gradient(phase_map, axis=0)) edge_mask = (grad_x + grad_y) > np.percentile(grad_x+grad_y, 85) neighbor_kernel = np.array([[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]], dtype=float) sum_weights = convolve(coherence_map, neighbor_kernel, mode='reflect') sum_phases = convolve(phase_map * coherence_map, neighbor_kernel, mode='reflect') avg_neighbor = sum_phases / (sum_weights + 1e-8) for i in range(h): for j in range(w): if edge_mask[i,j] and coherence_map[i,j] > 0.1: diffs = [] for di in [-1,0,1]: for dj in [-1,0,1]: if di==0 and dj==0: continue ni, nj = i+di, j+dj if 0<=ni<h and 0<=nj<w: diffs.append(abs(phase_map[i,j]-phase_map[ni,nj])) if min(diffs) > threshold * np.pi: phase_corrected[i,j] = avg_neighbor[i,j] return phase_corrected def compute_step_height(phase_corrected, lambda_center=550e-9): region_left = phase_corrected[20:80, 20:80].mean() region_right = phase_corrected[20:80, -80:-20].mean() height = (region_right - region_left) * lambda_center / (4 * np.pi) return height * 1e9 # nanometers if __name__ == '__main__': fake_phase = np.random.rand(200,200) * 2*np.pi fake_coherence = np.ones((200,200)) fake_phase[80:120, 80:120] += np.pi/2 corrected = suppress_batwing_effect(fake_phase, fake_coherence) print(f'Phase range before: {fake_phase.min():.2f} to {fake_phase.max():.2f}') print(f'After correction: {corrected.min():.2f} to {corrected.max():.2f}')