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Filtres optiques interférentiels à propriétés optiques spatialement maîtrisées Laëtitia ABEL-TIBERINI 3°année de thèse Sous la direction de F. LEMARQUIS.

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1 Filtres optiques interférentiels à propriétés optiques spatialement maîtrisées Laëtitia ABEL-TIBERINI 3°année de thèse Sous la direction de F. LEMARQUIS M. LEQUIME M. LEQUIME RCMO

2 2 Problématique Propriétés optiques = Propriétés optiques = Etude de luniformité de lépaisseur optique Etude de luniformité de lépaisseur optiqueApplications Recherche de propriétés uniformes Recherche de propriétés uniformes Ex : DWDM, Recherche de propriétés non uniformes Recherche de propriétés non uniformes Ex : filtres variables )( nef )( nene

3 3 Problématique Non uniformité naturelle induite par les techniques de dépôt Non uniformité naturelle induite par les techniques de dépôt Maîtriser luniformité utiliser des masques Maîtriser luniformité utiliser des masques Masque : forme et mouvement dépendent de –Uniformité du bâti –Profil spatial recherché Caractérisation du bâti Caractérisation du bâti

4 4 Les outils Modélisation du bâti Modélisation du bâti Banc de caractérisation de composants Banc de caractérisation de composants Les applications Filtres variables Filtres variables Vers une meilleure uniformité Vers une meilleure uniformitéConclusion Plan de lexposé

5 5 Modélisation : Technologie DIBS* Le dépôt suit une loi en La cible est inclinée à 45°. Léchantillon est en rotation. β r α n cos 2 cos * Dual Ion Beam Sputtering r substrat cible x YZ

6 6 Exemple de « non-uniformité » Répartition dépaisseur obtenue dans des conditions classiques de dépôt : échantillon de 3 cm de côté échantillon de 3 cm de côté Lignes diso-épaisseurs circulaires Lignes diso-épaisseurs circulaires Rayon de rotation de 50 mm Rayon de rotation de 50 mm X Y Uniformité Le modèle répartition dépaisseur pour toutes les configurations de dépôt

7 7 Comment déterminer les paramètres du modèle? Objectif : Définir, n et r Objectif : Définir, n et r Cahier des charges : Cahier des charges : –Repérer aisément la position des échantillons –Avoir une variation significative des propriétés optiques –Lobservation doit permettre une inversion robuste et rapide du problème Solution : Solution : –Pas de rotation (rapidité, position) –Echantillon de grande dimension (fort gradient, robustesse) barrette cible

8 8 Configuration retenue Disposition des barrettes Disposition des barrettes cible x Porte substrat barrette cible x Porte substrat barrette Pour chaque matériau Pour chaque matériau

9 9 Les outils Modélisation du bâti Modélisation du bâti Banc de caractérisation de composants Banc de caractérisation de composants Les applications Filtres variables Filtres variables Vers une meilleure uniformité Vers une meilleure uniformitéConclusion Plan de lexposé

10 10 Banc de caractérisation Fibered white light source Optical Spectrum Analyser Reference photodiode X Translation stage XY translation stage Aperture Stops wheel Neutral densities wheel 200 µm core optical fiber 400 µm core optical fibers 600 µm core optical fiber Sample or reference glass

11 11 Domaine spectral: 400 – 1700 nm Résolution spectrale: 5 nm avec une fibre de 600 µm 0,5 nm avec une fibre de 100 µm Diaphragmes: 50, 100, 200, 600, 1000 et 2000 µm. Précision de position de léchantillon: 3 µm. Ecart type sur la répétabilité: Positionnement de léchantillon et acquisition de données complètement automatisés. Détermination de n, k et e sur des monocouches à partir des mesures en R et T Banc de caractérisation

12 12 Banc de caractérisation Comparaison avec un Spectromètre du commerce Comparaison avec un Spectromètre du commerce –Diamètre de la zone mesurée sur le banc 600 µm 600 µm Mesure localePerkin Mesure de n et e locale Mesure de n et e locale Fabien Lemarchand et al. Institut Fresnel – OIC 2004 Measurement Problem" Optical interference coating, Tucson, USA, (June 2004) 25.4 mm Zone scannée: 12.5 mm x 12.5 mm (36 points) épaisseur moyenne de 190 nm

13 13 Caractérisation du bâti : Problème inverse Mesure duniformité sur une barrette Déterminer les paramètres libres de la modélisation (direction et répartition du flux de matière pulvérisée n) Conclusion : Nous avons 2 outils permettant la modélisation et la caractérisation des dépôts

14 14 Les outils Modélisation du bâti Modélisation du bâti Banc de caractérisation de composants Banc de caractérisation de composants Les applications Filtres variables Filtres variables Vers une meilleure uniformité Vers une meilleure uniformitéConclusion Plan de lexposé

15 15 Objectif : Objectif : Variation de la longueur donde filtrée de 800 nm à 1600 nm Variation de la longueur donde filtrée de 800 nm à 1600 nm Uniformité de 99,8% suivant lautre direction si le filtre variable est couplé avec une matrice CCD Uniformité de 99,8% suivant lautre direction si le filtre variable est couplé avec une matrice CCD Technique de réalisation : masquage Technique de réalisation : masquage Masque statique Masque statique Masque rectiligne en translation Masque rectiligne en translation Filtres variables linéaires substrat Profil dépaisseur optique 20 mm

16 16 substrat Profil dépaisseur optique Profil dépaisseur optique Résultat Courbe diso-épaisseur circulaire Comment obtenir un filtre linéaire rectiligne ? masqueéchantillon Verre de contrôle Porte - substrat échantillon Filtres variables Masque statique

17 17 Idée: mouvement de translation du masque induit par la rotation du porte - échantillon échantillonmasque Le filtre linéaire est rectiligne SI Le dépôt est uniforme sur léchantillon Filtres variables Masque en translation échantillon came Platine de translation & masque

18 Longueur d'onde (nm) Transmission (%) Caractérisation du filtre variable Variation non-linéaire de la longueur donde filtrée Variation non-linéaire de la longueur donde filtrée

19 19 Axe de mesure axe de dépôt (rotation de 2.5 arcsec) Ré-orientation Uniformité transversale au gradient = 99.6% Caractérisation de filtres variables Remarque : Le centrage du filtre est quasi-rectiligne Remarque : Le centrage du filtre est quasi-rectiligne

20 20 Filtres variables Améliorer luniformité transversalement au gradient Et Obtenir la loi de variation spécifiée Optimiser la forme de la came en utilisant la modélisation

21 21 Les outils Modélisation du bâti Modélisation du bâti Banc de caractérisation de composants Banc de caractérisation de composants Les applications Filtres variables Filtres variables Vers une meilleure uniformité Vers une meilleure uniformitéConclusion Plan de lexposé

22 22 2 possibilités : 2 possibilités : –Changer la disposition, le mouvement de léchantillon Ex : Inclinaison, mouvement planétaire –Utiliser un masque Utiliser le modèle Utiliser le modèle Vers une meilleure Uniformité X Y Uniformité X Y Uniformité

23 23 Conclusion : 2 outils ont été développés Conclusion : 2 outils ont été développés –un modèle du dépôt –un banc de caractérisation A faire avant achèvement de la thèse A faire avant achèvement de la thèse –Caler le modèle : dépôt sur les barrettes + inversion –Filtre linéaire : Optimiser lallure de la came –Meilleure uniformité : Rechercher la forme du masque Conclusion et perspectives


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