捏造一个数组的形式。一个主要问题是时间成本大面积检查;探测器包含多个传感器的形式均匀阵列可以大大减少检查时间。除了加快扫描,阵列探测器可用于更复杂的模式——一个阵列探测器捕获图像。模式识别技术可以用来区分图像,从而提高技术来识别缺陷的能力和特定的空间特征。材料科学和制造技术的进步使得传感器阵列包括印刷线圈制作在柔性衬底上,以便符合曲面。模型增强检查复杂的检验问题涉及多个测量和几何参数表现出合理的变化,测量和参数变化相关的矩阵方程难以转化直观方程式1和2(见上图)。正如前面所讨论的那样,校准是不可取的因为需要校准标本的数量为每个不同类型的检验和结构。然而,对于许多标本,如那些基于分层结构,检验过程可以准确地通过一个二维模型来表示。模型可以用来计算系统矩阵(M0从方程(2)相关的几何参数测量,从而可以计算参数变化的测量变化。这里的基本哲学是利用所有可用的信息通过封装模型。大多数检测方法忽略信息,如标本几何、材料特性和电磁理论,但所有这些信息可以帮助最大化可以估计参数值的准确性。这个概念是图7所示的多频检测。传统的仪器连接到PC,测量数据可上传至PC仪器设置,可以控制通过PC机上的所有已知信息对样品和探针的特点是进入PC上的应用程序,然后运行模型的背景。该仪器可以在常规的方式经营的运营,而PC计算模型和表现增强的结果。优化模型增强的相关优点是潜力优化仪器设置,以减少可能的错误计算参数。考虑标本的检验与几何参数升空,顶板厚度、间隙厚度、底板厚度,如图4所示。这些参数可以使用两个频率原则上确定。可能错误的每个参数的值取决于设置——在这种情况下,两个频率。选择错误的值会导致大的错误。多参数系统很难直观地最佳频率。例如,图8所示的图表说明了可能的底板厚度误差取决于频率越低。很容易出错。(这是一个模拟)。当你考虑所有的参数和的设置问题是一个多维最优化。在模型增强的情况下,可以使用这个模型。
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