上海光機所在可解釋機器學習光柵參數計量研究中取得進展
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，在光柵微結構參數非接觸、高精度測量研究中取得進展。相關成果以“AMICM: A high-precision grating metrology framework via interpretable machine learning and scatterometry”為題，發表于Optics and Lasers in Engineering。
光柵是光譜分析、光通信和高功率激光系統中的重要光學元件，其占空比、槽深等微結構參數直接影響衍射效率和器件性能。傳統AFM、SEM等直接測量方法存在離線、效率低和樣品損傷風險，常規散射計量反演又受制于建模復雜度和計算成本，難以滿足快速、非接觸測量需求。
針對上述問題，研究團隊提出注意力增強多特征可解釋CatBoost模型AMICM。該方法基于-1級衍射效率光譜，融合時域特征、頻域特征和光譜效率曲線，并引入注意力機制與SHAP解釋分析，實現對關鍵特征的動態加權和可解釋預測。實驗結果表明，在1400 lines/mm矩形光柵及20-40 dB噪聲條件下，該方法對占空比預測的MAE為0.0174、R²為0.9841，對槽深預測的MAE為0.017、R²為0.9791，具備毫秒級推理能力，為工業場景下光柵參數快速計量提供了新思路。
引用：上海光機所在可解釋機器學習光柵參數計量研究中取得進展 上海光學精密機械研究所 【引用時間：2026年6月26日】
版權與免責聲明：1.凡本網注明“來源：化工機械設備網”的所有作品，均為浙江興旺寶明通網絡有限公司-興旺寶合法擁有版權或有權使用的作品，未經本網授權不得轉載、摘編或利用其它方式使用上述作品。已經本網授權使用作品的，應在授權范圍內使用，并注明“來源：化工機械設備網”。違反上述聲明者，本網將追究其相關法律責任。 2.本網轉載并注明自其它來源（非化工機械設備網）的作品，目的在于傳遞更多信息，并不代表本網贊同其觀點或和對其真實性負責，不承擔此類作品侵權行為的直接責任及連帶責任。其他媒體、網站或個人從本網轉載時，必須保留本網注明的作品第一來源，并自負版權等法律責任。 3.如涉及作品內容、版權等問題，請在作品發表之日起一周內與本網聯系，否則視為放棄相關權利。
相關新聞
昵稱 驗證碼 請輸入正確驗證碼
所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關