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龙图腾网获悉浙江大学杭州国际科创中心申请的专利一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120065639B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510077806.9，技术领域涉及：G03F7/20；该发明授权一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法是由高金铭;王帅;卞殷旭;王向朝;匡翠方;刘旭设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法，在光刻物镜波像差测量算法上，本发明使用基于物理信息的U型神经网络结构，在通用的U‑NET神经网络模型，保留了其整体编码器‑解码器结构，同时去除了池化层。与传统四步移相或者五步移相相比，本申请创新点包括：1硬件上，压电移相器只需要移动一次，只需获得两步移相。与传统移相波像差测量系统，本发明测量速度更快。2硬件上，传统波像差测量系统需要超高精度的压电移相器，而本发明只需低精度标准精度优于50nm的压电移相器。3算法上，本发明两幅干涉图可精确测量得到光刻物镜波像差。4波像差重构精度上，由于降低了环境干扰，本发明的精度更高。

本发明授权一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法，待测光刻物镜一面具有掩模版面，相对的另一面作为芯片面，其特征在于，使用光刻物镜波像差测量装置，所述光刻物镜波像差测量装置包括： 激光器，用于发出测量用的光； 分束器，通过入射光纤连接所述激光器，同时还连接有测试光纤和参考光纤，所述分束器用于将所述激光器发出的光分为两束，一束进入所述测试光纤作为测试光，另一束进入所述参考光纤作为参考光； 压电移相器，设于所述参考光纤中，用于对参考光进行移相； 孔光阑，具有小孔和大孔，所述小孔为圆形，所述大孔为正多边形或圆形； 图像传感器，用于检测并记录干涉图； 所述人工智能抗扰动的光刻物镜波像差测量方法包括以下步骤： 1将测试光纤和参考光纤的端面齐平并固定在待测光刻物镜的掩模版面上，且固定在掩模版面上的位置关于待测光刻物镜的光轴对称；孔光阑固定在待测光刻物镜的芯片面上，且小孔与所述参考光纤的端面是共轭成像关系，大孔与所述测试光纤是共轭成像关系，小孔出射的光与大孔出射的光在所述图像传感器上形成干涉图，通过所述图像传感器记录为第一干涉图；控制所述压电移相器移相π2，记录为第二干涉图； 2训练获得PIUN网络，PIUN网络为基于物理信息的U型神经网络结构； 步骤2中，测定一系列干涉图和对应的波像差，干涉图记为{Ik1,Ik2,Ik3,Ik4,Ik5}，干涉图对应的波像差为Phik，其中k取值为从1到一系列干涉图总数； 构建深度学习数据集{Ik1,Ik2；Phik}，将深度学习数据集分为训练数据和验证数据，将训练数据输入初始的PIUN网络进行训练，并用验证数据进行测试，直到PIUN网络收敛，当PIUN网络的损失函数收敛到10-7时，即得训练好的PIUN网络； 3将第一干涉图输入PIUN网络，生成两个序列的干涉图{I1,I2,I3,I4,I5}和{I1,I’2,I’3,I’4,I’5}，每个序列的5个干涉图中，I1表示压电移相器相位为0时的干涉图，后一干涉图与前一干涉图对应的压电移相器相位差值为2π5； 取出序列中的I2与第二干涉图进行结构相似度运算，如果相似度超过0.7，则{I1,I2,I3,I4,I5}作为干涉图数据，输入公式1；如果相似度低于0.7，则{I1,I’2,I’3,I’4,I’5}作为干涉图数据，输入公式2； 公式1为： ， 其中，Phi为波像差； 公式2为： ， 其中，PhyLoss为物理损失函数， 、、、表示干涉图像沿着图片横向的导数，、、、表示干涉图像沿着图片纵向的导数。

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