椭偏仪的在位装置首先要满足透光，其次是保证工作电极易于调节入射光和出射光在同一光平面，需考虑溶液的光程，原则上越小越好，这样可以减小光的衰减，更易得到沉积薄膜的信息。因此需要根据系统进行设计。
椭偏仪在位表征电化学沉积的系统搭建（九）- 光学模型的建立与数据的提取
4.3在位测试装置
目前的在位椭偏仪监测电化学沉积的关键在于系统的集成。实验室的椭偏仪光源为氙灯，可以进行全谱的测试，但是这也导致单波长的光强度较弱，因此装置设计中的光路设计尤为重要，另外是光斑的大小问题，光斑大小会随着测试角度的变化而变化。另外其设计需要满足电化学薄膜沉积的需求，又要同时满足椭偏仪测试的需求。如作为电解池它需要满足容电解液充足，且可以放置好工作电极、对电极和参比电极。椭偏仪的在位装置首先要满足透光，其次是保证工作电极易于调节入射光和出射光在同一光平面，需考虑溶液的光程，原则上越小越好，这样可以减小光的衰减，更易得到沉积薄膜的信息。因此需要根据系统进行设计。
4.4光学模型的建立与数据的提取
在位椭偏仪测试的另外一个挑战在于数据的分析。通过椭偏光谱的在位监测可以获得(ψ，Δ)值，利用这些光谱，需要进行建模从而获取其光学参数。表1-1总结了在位椭偏仪数据分析常用的分析方法。
线性回归分析（LRA） | 全局误差zui小化（GEM） | 虚拟衬底近似（VSA） | |
解析条件 | 介电函数是已知 | 介电函数与厚度无关 | 薄膜和衬底吸光 |
难易程度 | 容易 | 困难 | 中等 |
介电函数 | 必要 | 非必要 | 必要 |
透明材料分析 | 可以 | 可以 | 不可以 |
梯度层分析 | 困难 | 困难 | 可行 |
实时控制 | 可以 | 不可以 | 可以 |
表1-1在位椭偏仪数据分析方法
表1-1所示的线性回归分析(LRA)必须知道样品所有的介电函数，通过拟合得到误差的zui小值来确定光学常数和薄膜结构。当样品中有未知的介电函数时，需要进行介电函数建模，使用数值反演法可以提取样品的介电函数。图1-17是用LRA椭偏仪数据分析的流程图，可以看出椭偏仪数据提取与分析的步骤为：(1)建立适合的光学模型；(2)确定每一层的介电常数；(3)对椭偏谱谱(ψ，Δ)进行拟合；(4)误差计算。通过不断重复以上四个步骤得到zui小误差，然后进行(5)光学常数和厚度的测定及(6)结果可靠性判断。
图1-17椭偏光谱法数据分析程序流程图
表1-1中的全局误差zui小化法(GEM)是Collins团队开发的数据分析方法，该方法使我们能够同时确定样品的介电函数和结构。因此，当样品的介电函数未知时，GEM是一种相当强大的分析方法。
图1-18展示了GEM的数据分析过程。图1-18(a)为椭偏谱的光学模型。在这个模型中，
和
分别表示表面粗糙度层、本体层和基底的介电函数。在分析过程中，先要确定本体层、基底层的介电常数。通常基底层介电函数可以从薄膜沉积前的(ψ,Δ)光谱使用数值反演法得到。表面粗糙度层的
由EMA计算。如图1-18(b)所示，该光学模型中的未知参数为体积层的介电函数
表面粗糙度层厚度ds，和本体层厚度db。如果
随时间的变化可知，则ds和db可以直接从测量的光谱(ψ,Δ)使用数值反演得到。然后用线性回归分析，可以确定测量层的光学常数和厚度，如图1-18(b)和(c)所示。不断重复以上步骤使得误差小zui，从而得到材料的光学常数和厚度，zui后进行结果的可靠性判断完成整个分析过程。
图1-18全局误差zui小化(GEM)法数据分析步骤
表1-1中的虚拟衬底近似法(VSA)，是1993年Aspnes开发的，其要求薄膜和衬底表现出相对较大的光吸收。VSA常用于半导体衬底上形成的半导体层。VSA可以描述介电函数在厚度方向上连续变化的梯度层。将VSA应用于成分梯度层的分析，则可以确定每一层的成分。从VSA中也可以看出晶体体积分数在生长方向上的变化。然而，与LRA和GEM相比，VSA不能应用于光吸收较低的样品。
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