上海光機所在深度學習賦能光學散射計量技術研究中取得進展

　　【儀表網 研發快訊】近日，中國科學院上海光學精密機械研究所高功率激光元件技術與工程部劉世杰研究員團隊聯合南京理工大學朱日宏教授團隊，在深度學習賦能光學散射計量技術研究中取得進展。相關成果以“Deep learning-enabled optical scatterometry technique for high-precision and non-destructive measurement of grating microstructure parameters”為題，發表在國際期刊《Optics Express》。
 

　　面向先進光學制造，光柵納米級微結構參數的快速、無損、高精度測量仍面臨挑戰。傳統RCWA、FDTD等物理反演方法計算開銷較大，SEM、AFM等顯微測量方法則存在效率低、成本高和難以在線檢測等問題。將穩定光學測量裝置與深度學習分析引擎結合，是提升光柵計量速度與魯棒性的重要方向。
 

　　研究團隊研制了雙光束光學散射計量系統，并提出自適應自校準物理約束卷積神經網絡ASPCNN。該系統利用參考光路抑制光源波動，模型通過自適應感受野融合模塊和自校準殘差注意力模塊提取多尺度光譜特征，并引入物理約束損失提升預測可靠性。實驗結果顯示，該方法實現了亞納米級測量精度，R²高于0.99，單樣本推理時間為9.07 ms，可為光柵微結構參數的高速無損檢測提供支撐。
 

　　引用：上海光機所在深度學習賦能光學散射計量技術研究中取得進展 上海光學精密機械研究所 【引用時間：2026年6月26日】