As informações de medição óptica microscópica tridimensional de degraus micro-nano são dados morfológicos multidimensionais, com grande volume de dados complexo, baixa correlação multidimensional, alta dificuldade de caracterização, e geralmente existem pontos defeituosos de medição que afetam a precisão da caracterização das dimensões críticas. Este artigo propõe um método de caracterização quantitativa de medição óptica microscópica tridimensional de degraus micro-nano de alta precisão. Primeiro, com base nas características estruturais dos degraus micro-nano tridimensionais, é selecionado o sistema de medição e o método de medição é projetado para obter dados de nuvem de pontos da morfologia tridimensional; em seguida, é estabelecido um método de reconstrução dimensional dos dados medidos da morfologia tridimensional, reduzindo os dados superficiais multidimensionais complexos para um espaço bidimensional ordenado; com base no algoritmo de agrupamento K-means e mapeamento de dados, um modelo de caracterização quantitativa do parâmetro de altura do degrau é criado, permitindo identificar valores atípicos enquanto a distância do centróide do conjunto de pontos bidimensionais é mapeada como valor da altura do degrau; finalmente, por meio de um projeto iterativo convergente, a precisão e a robustez da caracterização algorítmica são ainda mais aprimoradas. Experimentos com dois materiais padrão de degraus micro-nano foram realizados, e os resultados mostraram que, mesmo na presença de valores atípicos e pontos defeituosos na medição, este método pode caracterizar com alta precisão o parâmetro da altura do degrau, com erro inferior a 1,5% em comparação com valores calibrados.

estrutura nanométrica tridimensional; altura do degrau; medição óptica microscópica; caracterização paramétrica; morfologia tridimensional