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深度学习赋能微纳检测 光学散射计量技术研究取得新进展
2026年07月03日 09:53:10
来源：化工仪器网 点击量：4535
针对先进光学制造中光栅纳米微结构检测的技术瓶颈，中科院上海光机所团队研发出融合深度学习的双光束光学散射计量系统，依托光路优化设计与物理约束神经网络，实现了亚纳米级精度、毫秒级速度的无损检测，为微纳器件量产在线计量提供了全新技术支撑。
在先进光学制造与微纳加工产业中，光栅类纳米级微结构的参数测量是把控器件性能、保障制程精度的关键环节。传统物理反演测量方法计算开销大、实时性不足，而显微类测量方案普遍存在检测效率低、成本高、难以适配在线量产场景的短板，行业长期亟需兼具高精度、高速率与无损特性的新型计量技术路径。
近日，中国科学院上海光学精密机械研究所等团队在基于深度学习的光学散射计量技术领域取得重要进展。团队自主研制出双光束光学散射计量系统，并提出自适应自校准物理约束卷积神经网络，实现了光栅微结构参数的高速、高精度无损检测。
硬件层面，该计量系统采用双光束架构，通过增设参考光路有效抑制光源波动对测量结果的干扰，提升了光学信号采集的稳定性与一致性；算法层面，研究团队构建的神经网络搭载自适应感受野融合模块与自校准残差注意力模块，可精准提取多尺度光谱特征，同时通过引入物理约束损失函数优化模型训练逻辑，大幅增强了参数预测的可靠性与鲁棒性。
实验结果表明，这套技术方案的测量精度达到亚纳米量级，拟合决定系数R²高于0.99，单样本参数推理耗时仅9.07毫秒，在保证检测精度的同时实现了极快的检测速度，可充分支撑光栅微结构参数的高速无损检测场景。
该研究将光学计量硬件与深度学习分析引擎深度结合，突破了传统光栅计量方法的效率瓶颈，为微纳制造领域的在线质量检测提供了新的技术方案，未来可进一步拓展至半导体制程检测、衍射光学器件量产质控等应用场景。目前相关研究成果已发表于国际光学期刊《光学快报》(Optics Express)
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