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Développement d'un AFM virtuel pour l'évaluation du bilan d'incertitude de l'AFM métrologique du LNE / Development of a Virtuel AFM to evaluate the uncertainty budget of the LNE's metrological AFM

À l'heure où les nanotechnologies sont en plein essor, la précision des mesures réalisées à l'échelle nanométrique devient un défi essentiel pour améliorer les performances et la qualité des produits intégrant des nano. Pour répondre aux besoins sous-jacents en nanométrologie dimensionnelle, le Laboratoire National de métrologie et d'Essais (LNE) a conçu intégralement un Microscope à Force Atomique métrologique (mAFM). Son objectif principal est d'assurer la traçabilité au mètre défini par le Système International d'unités (SI) pour les mesures à l'échelle nanométrique. Pour cela, le mAFM utilise quatre interféromètres différentiels qui mesurent en temps réel le déplacement relatif de la pointe par rapport à l'échantillon. Cet instrument de référence est destiné à l'étalonnage d'étalons de transfert couramment utilisés en microscopie à champ proche (SPM) et en microscopie électronique à balayage (SEM). Lors de ce processus, une incertitude de mesure est évaluée. Elle détermine un niveau de confiance de l'étalonnage réalisé par le mAFM. Cette incertitude est généralement évaluée grâce à des mesures expérimentales permettant de déterminer l'impact de certaines sources d'erreur qui dégradent les mesures à l'échelle du nanomètre. Pour d'autres sources d'erreur, leur évaluation reste complexe ou expérimentalement impossible. Pour surmonter cette difficulté, le travail de thèse a consisté à mettre en place un modèle numérique de l'instrument nommé " AFM virtuel ". Il permet de prévoir l'incertitude de mesure du mAFM du LNE en ciblant les sources critiques d'erreur grâce à l'utilisation d'outils statistiques tels que la Méthode de Monte Carlo (MCM), les plans de Morris et les indices de Sobol. Le modèle utilise essentiellement la programmation orientée objet afin de prendre en compte un maximum d'interactions parmi les 140 paramètres d'entrée, en intégrant des sources jusqu'ici négligées ou surestimées par manque d'informations. / At present where nanotechnology applications are growing fast and nano products spreading worldwide, measurement accuracy at nanometer scale becomes an essential challenge to improve the performance and the quality of products integrating nano. To meet the specific needs in the field of dimensional nanometrology, LNE (French metrology institute) integrally designed a metrological Atomic Force Microscope (mAFM). Its main objective is to ensure the traceability of nanoscale measurements to the meter as defined by the International System of Units (SI). The mAFM uses four differential interferometers which measure the tip to sample relative position. This instrument will be devoted to the calibration of transfer standards commonly used in scanning probe microscopy (SPM) and scanning electron microscopy (SEM). During this process, a measurement uncertainty is evaluated to determine a confidence level of the calibration realized by the mAFM. This uncertainty is usually evaluated thanks to experimental measurements which determine the impact of some error sources which degrade measurements at the nanoscale. For other components, their evaluation can be more complex and sometimes impossible to estimate experimentally. To overcome this difficulty, the thesis work consisted in the development of a numerical model called "Virtual AFM". It allows producting the measurement uncertainty of the LNE's mAFM and to identify the critical components by using statistic tools such as Monte Carlo Method (MCM), Morris' design and Sobol' indices. The model uses essentially oriented-object programming to take into account a maximum of interactions from about 140 input quantities. It allowed integrating components previously neglected or overestimated due to a lack of information.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2017TOU30119
Date05 July 2017
CreatorsCeria, Paul
ContributorsToulouse 3, Gauthier, Sébastien, Bouju, Xavier
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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