MEMS动态测试系统的组成和关键测量技术的研究

随着微电机系统（MEMS）技术的迅速发展，对MEMS器件性能的研究，特别是对其机械动态特性的测试，正成为一个越来越引人注目的课题。

MEMS器件本身的微小尺寸和高频特性，决定了传统的压电、应变等接触式测量方法无法胜任测量。而扫描电子显微镜和原子力显微镜等昂贵的微观测试设备也无法实现动态测试的要求。鉴于MEMS动态特性测试的复杂性和特殊性，开发新型的基于光学非接触式测量的仪器也越来越重要。其中频闪视觉测量和频闪干涉测量代表了目前最先进的MEMS动态测试技术。美国加州大学伯克利分校的传感器和执行器中心开发了频闪显微干涉系统，使用频闪成像和干涉相移的技术，可实现纳米精度的平面和离面运动测量。美国麻省理工学院同样开发了基于机器视觉和干涉测量的测试系统，还研制了计算机微视觉系统，并对两者进行了比较，其系统能够测量周期重复运动过程，平面运动测量精度优于5 nm。国内，天津大学开发了基于计算机视觉的MEMS测试系统，通过模糊图像合成等技术，和引入Mirau干涉仪来实现MEMS器件的测量。华中科技大学机械学院微系统研究中心开发了MEMS三维静动态测试系统，集成了频闪成像和显微干涉技术，可进行MEMS三维静动态特性的测量。

本文基于自动调焦显微视觉的MEMS动态测试系统，通过采集MEMS器件显微视觉图像，利用平面亚像素运动位移算法和焦平面的定位，实现对被测MEMS器件平面和离面运动的测试。本文将介绍基于自动调焦显微视觉的MEMS动态测试系统的系统组成及其关键的测量技术和数据处理算法，并对系统验证实验的数据进行了分析。

1 系统设计与组成

系统由光学显微镜、自动调焦系统、三维精密工作台、MEMS器件激励、频闪照明成像系统和计算机控制及集成测试软件组成，图1为系统结构图。

整个系统放置在气浮隔振台上，以隔绝外界振动对测试的干扰。在平面运动测量时，MEMS器件置于三维精密工作台上，通过计算机控制步进电机进行自动调焦，使得被测MEMS器件成像于焦平面附近，此时CCD摄像机就获取了MEMS器件经显微镜放大后清晰的视觉图像。模拟输出卡输出的周期信号经功率放大后激励MEMS器件，使其作周期性运动。同时模拟输出卡输出同频的脉冲信号驱动频闪光源，利用频闪成像技术拍摄MEMS器件在高频运动下“冻结”的图像。通过调整频闪驱动信号和MEMS器件激励信号之间的相差，可拍摄运动周期内不同时刻不同位置的图像。对采集的图．像使用亚像素运动位移算法计算不同时刻的相对位移，即可获得被测MEMS器件在运动周期内不同时刻的平面位移。在离面运动测量中，利用三维精密工作台的z向移动实现自动调焦，对MEMS器件运动周期内每一时刻的焦平面位置进行准确定位，焦平面之间的位置差即为不同时刻MEMS器件离面运动相对位移。通过对平面运动和离面运动的描述，最终可获取被测MEMS器件三维的机械动态特性参数。

MEMS动态测试系统是一个典型的光机电集成系统，为保证系统的灵活性和扩充性，满足自动化测试的要求，总体上采用虚拟仪器结构，采用LABVIEW来架构软件平台。软件平台的主要功能为：设置系统参数（激励频率、输出相移、同步参数等）、实现自动调焦、采集MEMS器件图像、对图像进行预处理（去噪，校正）、图像分析处理获取三维运动特性、误差分析、生成测试报告和图形界面显示。

2 关键技术与数据处理算法

2．1 频闪成像原理

在MEMS动态测试过程中，由于MEMS器件的运动频率都比较高，一般在1 kHz到l MHz之间。在本系统中引入频闪成像技术以实现测试目的。

频闪成像技术是在一定频率快速闪动的光源照明下观测高速旋转或运动的物体，当频闪光源的闪动频率严格与被测物体的转动或运动速度相等或者是其整数倍时，所看到物体是相对静止的。这种视觉暂留现象，称为“频闪效应”。频闪效应能够直接观测高速运动物体的运行状况，使一些不可见的现象“可见”。

图2所示为频闪成像原理在本系统中的应用，即以一定频率的信号激励MEMS器件，并使用同频小占空比脉冲驱动频闪光源，这样在CCD摄像机的曝光时间里，器件被照明的时间非常短，剩下的绝大部分时间器件没有光源照明，处于暗场状态，摄像机的感光面只在光照的那段时间内产生光积分。当照明时间足够短时，可以认为拍摄到的是MEMS器件在这段时间内被“冻结”的图像，运动位移限制在很小的范围内，甚至认为基本没有运动，得到器件高速运动中某个相位上的图像。通过调整频闪光源驱动信号和MEMS器件激励信号之间的相差，即可获得被测MEMS器件在每个运动位置上的图像。根据其原理，频闪成像需要MEMS器件作周期运动或可重复的瞬时运动；并且为了准确描述器件的运动，需要精密控制MEMS激励信号和频闪驱动信号之间的同步和相移。

2.2 平面运动位移算法

为了从MEMS器件视觉图像中估计平面刚体运动，需要利用一定的数字图像处理技术来提取其运动位移。在实际应用中，整像素的位移是很容易获得的。但是实际的位移值一般不恰好为整像素，为提高数字图像相关方法的测量精度，在本系统中，使用数字图像相关求出像素级的位移再对其所得的相关系数进行二次曲面拟合的方法求取亚像素位移，具有抗噪能力强、计算量小、精度高等优点。

数字图像相关是对运动序列图像做相关求运动位移的方法。如图3所示，在图像1中选取（MN）大小的模板A，在图像2上模板位置（x，y）周围设定的计算窗口中移动，并按一定的相关函数与模板所覆盖的区域计算相关系数，寻找与模板匹配后相关系数值最大的位置。在这里选用效果较好的标准化协方差相关函数，

其取值范围为［-1，1］。其中：A（m，n）、B（m+i，n+j）分别为图像1中选取的模板的灰度分布和图像2上被移动的模板所覆盖到的区域的灰度分布，A、B为其平均灰度值。计算后在图像2上找到相关系数R最大的位置（x+dx，y+dy），所得的dx、dy即为像素级的运动位移。

对数字图像相关获取的像素级位移再通过相关系数曲面拟合的方法来求取亚像素位移。本文采用如下的二元二次多项式来拟合相关函数曲面。对像素级位移搜索到的位置（x+dx，y+dy）及其周围相邻的8个点用下面的二元二次函数来表示：

这里共有ao，…，a5 6个待定系数，而33的拟合窗口有9个方程，因此可以使用最小二乘法来求解。函数f（x，y）在拟合曲面的极值点应满足以下方程组：

2．3 自动调焦

对MEMS器件进行离面运动测试时，需要在每个“冻结”的运动位置上采用自动调焦技术来获取准确的焦平面位置以确定其相对运动位移。系统采用基于数字图像处理的方法进行自动调焦，对采集到的图像做去噪滤波的预处理，确定一个合理可靠的评价函数，根据该评价函数判断试样是否对焦，并判断离焦方向，向机电驱动系统发送调焦信号，带动被测MEMS器件运动，达到自动调焦的目的。

基于数字图像处理方法的自动调焦最重要的就是寻找调焦评价函数，该判据应该具有无偏性、单峰性，且最好能反应离焦极性、信噪比等特性。在本系统中，为了提高运算速度，在图像内选取一块矩形区域（ROI，region ofinterest），检测其边缘的清晰度，计算它的梯度判别函数G（ROI）。计算表达式如下：

其中：S（i，j）为选取区域的光强值矩阵，M、N为矩阵的行和列。求解G（ROI）是对选取区域计算x和y向梯度，并对其平方相加，这相当于增加了高频分量的权重。

为兼顾调焦范围、调焦准确性和调焦速度的要求，本系统采用粗精结合的调焦策略。先用步进电机进行快速、粗略的焦平面位置搜索，并在搜索到的最佳点附近使用精密工作台的小步距z向移动进行高精度的定位，实现自动调焦的目的。

3 系统验证实验

3．1 平面运动测量验证

本实验通过测量装夹在高精度压电工作台上的微加速度计的微小移动来验证平面内位移算法的精度。CCD摄像机选用Sony公司的XC-ST50，像素数为768×494，每个像素的大小8．4 μm×9．8 μm，信噪比60 dB；图像采集卡选用NI公司的PCI-1409，10位灰度量化；显微镜物镜的放大倍数为25倍;此时CCD上每个像素对应于视场中336 nm×392 nm大小的区域。三维压电工作台选用德国PI公司的P517．3CL，其x、y向的位移分辨率为1 nm，全程重复定位精度为±5 nm，行程为100 μm×100μm；由工作台定位引起的误差小于0．015个像素。图4为为验结果。

进行10次实验，每次实验中以10 nm的间隔测试50个点。通过比较，压电工作台的位移值和亚像素运动检测算法计算得到的位移值在数值上非常接近，10次实验的标准差的均值为0．0213，即测量精度达到l/50个像素。根据本系统中放大后的像素单元尺寸，采用数字图像相关和相关系数曲面拟合的方法可以实现7．2 nm×8.3 nm的平面运动位移测量精度。

3．2 离面运动测量验证

对被测MEMS器件进行自动调焦实验，以验证调焦算法和方案的可行性和性能。自动调焦采用粗精结合的方案；粗调装置选用步进电机，其步距角为1．8°，驱动器采用20细分，显微镜的粗调每周36 mm，所以每个步距

细调使用上述PI公司P517．3CL压电工作台的z向移动，z向位移分辨率为0.1 nm，全程重复定位精度为±l nm，行程为20μm。同样使用上述的微加速度计作为测试器件，先使用步进电机以9 μm的步距进行快速搜索，在搜索所得的最佳点附近通过压电工作台z向运动，以0．1 μm的步距进行精确的焦平面定位。图5为一次实验结果。多次实验结果表明，本系统的自动调焦系统有较高的重复精度，调焦精度可达±0．1 μm。

4 结 论

本文介绍了基于自动调焦显微视觉的MEMS动态测试系统的系统组成和关键测量技术。通过结合频闪成像、计算机视觉和自动调焦等技术，可以实现对MEMS器件的运动测量。并且使用了平面亚像素位移算法和粗精结合的自动调焦方法，加快测试过程，提高测量精度。验证性实验结果表明，平面亚像素位移算法的匹配精度可达1／50个像素，平面运动测量分辨率达到7．2 nm×8．3 nm；自动调焦过程迅速，焦平面定位精确，离面运动测量分辨率达到0.1μm。