纳米尺度光学设备制造工业自动化

光学设备制造商知道围绕自动化成本节约的成熟工业化工艺的重要性。这些过程使得在许多速度和带宽敏感市场中经济地制造了光学装置，例如数据通信，电信和商业传感。进入这些设备的技术不断发展，以满足这些市场的未来需求，这迫使产品制造实践效仿。

颠覆性技术，包括芯片级光学功能的进步和设备互连的小型化，已经强制采用批量生产环境中的新的和未经证实的制造过程。在数十微米中测量的组件组件和对准公差现在就纳米计仔细筛选。例如，基于芯片的光子，通常设计有具有几百纳米宽的波导，并且可以对可以是10纳米的外部部件或纤维具有对准公差。在组装过程中没有实现这些公差，导致影响设备功能的衰减和信号损耗。光学研究实验室已经在纳米尺度上进行了许多过程进步，但采取了相同的技术并将其应用于工业自动化过程并不小的任务并带有大量风险。幸运的是，通过选择合适的自动化设备，可以减轻开发具有足够稳健性和吞吐量的生产平台的风险。

为什么纳米规模的制造造成新的挑战

诸如光学对准，组件放置和自动化测试的过程纳米级上的新障碍主要是因为与其前身微米工艺相比，外部影响在纳米水平上更加明显。自动化硬件的有限机械刚度，自动化和工艺工具之间的紧密协调要求，以及各种控制系统组件引起的电噪声全部加剧纳米级寄生误差。此外，生产环境将诱导理想的实验室环境中未看到的更多环境挑战。与共存机械，温度变化和苛刻机吞吐量需求的振动包括振动的生产相关影响是毫无疑问地抵消纳米级的难以抵消。

目前的高批量制造生态系统受到它可以操作的规模的限制。移动到纳米组装秤需要定位自动化确定主义和控制能力，即大部分电流的光学设备制造空间尚未掌握。挑战是丰富的，但已经提高了许多进展，以减轻纳米级涉及的风险光学装置制造流程。

将实验室流程转移到工业

有许多自动化技术适用于在实验室设置中组装光学器件。请记住，当搬到工业大气时，许多这些技术都有缺陷，但对于实验室资格，他们将按预期执行。消除生产吞吐量要求和生产楼层的恶劣环境允许研发工程工程师从各种自动化设备中进行选择。从组件定位设备的角度来看，利用伺服，步进或压电技术是高精度部件对准和放置的所有可接受的选择。例如，高度灵活，六度自由度，伺服驱动六角洲能够具有20纳米的增量运动和高精度，多轴定位（参见图1）。作为另一个例子，压电致动器可以使令人难以置信的小动作具有极快的沉降时间（见图2）。

最终，在实验室中自动化的目的是证明可用于制造更高批量的光学器件以促进规模成本的经济性的过程。考虑到这一点，重要的是选择在R＆D水平上的自动化技术，这些技术也适用于生产环境。这些环境需要强大的制造设备和算法，可以承受物理干扰和操作员错误。此外，所选的自动化设备必须满足资本设备成本驱动因素，如吞吐量，寿命和维护。每个自动化技术背后的权衡适用于光学设备制造，但这里有一些选择合适的设备的一般指南。

如果鲁棒性是至关重要的

自动化系统中的鲁棒性是机械硬件和相关控制系统能够承受外部影响，例如机械磨损和电噪声随时间。有方法可以指定强大的平台，但也有许多潜在的陷阱。例如，选择接触螺杆或基于齿轮的定位致动器增加了磨损的可能性，并减少了随时间的纳米级定位的机会。另一个陷阱是选择一个控制系统，该控制系统诱导可能污染来自诸如光学功率计的过程设备的信号。一种理想的鲁棒性解决方案是使用直接驱动，非接触电机与低噪声放大器耦合。这些电机没有诱导磨损的接触点，低噪声线性放大器消除了与公共伺服电动机脉冲宽度调制方法相关的有害电切换噪声。这些类型的系统能够实现长期，纳米级线性和旋转对准公差（参见图3和4）。

前期设备成本始终是一个问题，但自动化平台的稳健性可以显着降低机器的总体拥有成本，并应考虑到前期预算。采用伺服驱动器，非接触式电机可减少自动化平台老化后对广泛维护或更换的需求。这允许重复使用相同的设备来自动化组件O多个光学设备代。

作为具有有限稳健性的平台的示例，我们可以转向压电步进致动器，具有应变计反馈。由于较低的成本和占地面积较小，它们通常被选中，但长期成本可能明显高于其他技术。由于应变计传感器的步进机构和疲劳磨损的接触磨损，它们在工业环境中容易越来越缩短寿命，并且可能需要经常更换。最终，这使得长期使用困难，并利用其他可用的技术，例如伺服电机或基于弯曲的压电致动器，具有更高的上部成本变得更具吸引力。

如果吞吐量是至关重要的

通常可以通过增加自动化的机器的吞吐量来降低制造光学装置的成本。但是，在纳米尺度上运行时，增加过程动态并不容易任务。首先，选择合适的机械硬件将对可实现的系统动态产生重大影响。其次，工艺设备必须紧密地连接到自动定位设备，以便制造平台快速和明智的决策。光功率检测器和其他工具用于进行过程决策，并且这些设备与自动化任务之间的任何相关延迟都会增加制造光学设备所需的时间。

对于高动态，纳米级应用，压电和直接驱动伺服电机平台是理想的机械部件。它们利用来自控制系统的更多带宽而不是其他技术，例如螺钉或齿轮驱动系统。最终，这导致减少运动轮廓执行时间和更高的机器吞吐量。此外，选择允许直接集成高速处理工具进入自动化算法的控制系统是至关重要的。协调与各种过程设备的输出组装的部件的位置需要尽可能少的延迟来完成。这里，内置固件级别对齐和数据收集算法减少了进程完成的时间。图5显示了一种理想的控制网络，用于协调过程工具和自动化设备，重点是吞吐量。

纳米工艺的未来

由于光学器件继续为许多不同行业的产品创新铺平了途径，因此能够及时解决制造人员的问题。将这些新设备推向更快，更高的卷，对整个光学设备市场的增长至关重要。可以将生产心态融入其研发努力的公司将有一个头脑竞争。此外，优先考虑自动化系统的鲁棒性和吞吐量将有助于指导选择适当的设备。每个都在确定下一代光学器件制造过程的纳米级水平上确定性能。