PV峰谷值與RMS均方根
pv (peak to valley)，也叫峰谷值，是光學表面面形質量的常見指標。它是指在取樣范圍內（基于2d輪廓線或者3d數據地圖），去除基準面之后；*高點和*低點之間的高度差。如下圖，2d輪廓線的pv值。
rms，也叫均方根值；是指取樣范圍內（基于2d輪廓線或者3d數據地圖），去除基準面之后；所有像素點的標準差，計算方法如下圖，2d輪廓線的rms值。
pv值的意義非常直觀，易于理解。所有像素*大的偏差范圍，直接了當地反映了當前光學表面的加工質量。
pv值的缺點在于，它是在百萬像素中，僅僅選取*偶然的兩個像素，決定了結果。*不同的表面輪廓可能有相同的pv值，如下圖。
surface1，surface2，surface2表面大不相同，
pv值一致，rms不同。
rms 均方根誤差值是干涉圖中所有數據點高度的標準偏差，是一種面積加權統計量。每個像素點，的不的，都參與計算得到*后的結果。rms能夠更準確地反映被測表面的光學性能。
pv和rms誤差并沒有特定的比例常數。這一比率往往和表面工藝，及測量表面的干涉儀分辨率相關。用zygo干涉儀測量拋光光學表面，通常pv會是rms的3到5倍。
具有特定中頻誤差的表面，如單點金剛石加工的表面，pv對rms比例通常會比較小，在2到3的范圍內。而一個非常大的pv對rms比率往往是一個信號，在數據中有噪聲點，或缺陷點的存在。
pv值是一個非常“特立獨行”的面形指標，和rms不同。rms作為典型的統計面形指標，極值點會被所有像素平均；而pv值卻恰恰相反，由*偶然的*低*高的兩個像素，決定結果。
我們以一次極簡條件下的仿真模擬來看看pv值的“任性”。假設對應于每個像素，有1nm@1sigma高斯分布噪聲，即rms值為1nm情況下，仿真模擬了各個分辨率下，自320*240至2k*2k測量理想上乘平面的pv值的分布。如下圖：
從仿真結果可以看出，由于偶然噪聲，系統即使在測試理想平面時，也會測到有一定分布規律的pv值。而且明顯隨著分辨率的提高，像素的增加，測得的pv值越來越大，不同分辨率下pv值分布的平均值，如圖自*低分辨率的~8.7nm，到*高分辨率下的~10.3nm。
這是由于高分辨率的像素越來越多，在同樣的分布條件下，更容易出現噪聲分布的”情況“，正所謂“林子大了什么鳥都會有”，樣本多了，自然會出現更的極大極小分布。這就造成了pv值隨著分辨率提高，像素增加，增大的結果。
實際測試時情況會更復雜。在樣品表面的邊緣，異物或者缺陷點處，微觀上被測表面會有比較大的坡度；在光學成像系統中心部分，可能由于“鬼像”產生一些小的環紋；所有這些特殊區域由于信號噪聲比相對更弱，更容易出現不合理的極大極小值。
當前高精度光學平面面形計量應用中，已經越來越多依靠rms（均方根誤差）這樣統計平均類的計量結果，以替代pv值這樣基于偶然極值的測試結果。同時，針對不同的應用，更多專業的可靠分析方式和數值結果，如psd（功率譜密度），slope（坡度分布）得到廣泛應用，得以重復可靠，可復現地計量檢測相關表面形貌信息。
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pv值的意義非常直觀，易于理解。所有像素*大的偏差范圍，直接了當地反映了當前光學表面的加工質量。
pv值的缺點在于，它是在百萬像素中，僅僅選取*偶然的兩個像素，決定了結果。*不同的表面輪廓可能有相同的pv值，如下圖。
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pv值一致，rms不同。
rms 均方根誤差值是干涉圖中所有數據點高度的標準偏差，是一種面積加權統計量。每個像素點，的不的，都參與計算得到*后的結果。rms能夠更準確地反映被測表面的光學性能。
pv和rms誤差并沒有特定的比例常數。這一比率往往和表面工藝，及測量表面的干涉儀分辨率相關。用zygo干涉儀測量拋光光學表面，通常pv會是rms的3到5倍。
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實際測試時情況會更復雜。在樣品表面的邊緣，異物或者缺陷點處，微觀上被測表面會有比較大的坡度；在光學成像系統中心部分，可能由于“鬼像”產生一些小的環紋；所有這些特殊區域由于信號噪聲比相對更弱，更容易出現不合理的極大極小值。
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