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面向精准制造：实验室在AI驱动深硅刻蚀工艺截面特征识别与自动化表征领域取得新突破
10 小时前
近日，上海微系统所传感器技术全国重点实验室的李昕欣与杨恒研究员团队，在微机电系统（MEMS）精准制造与智能化领域取得重要突破。团队提出了一种基于物理约束变分水平集自编码器（VLSet-AE）的人工智能大模型架构，成功解决了深反应离子刻蚀（DRIE）过程中复杂形貌特征难以高通量、高精度提取的问题。该模型通过注入物理约束的深度解码、“气球膨胀”式的自适应演化识别以及多维时空特征的三维重构，实现了对九项核心关键尺寸的自动化精准提取，平均绝对误差仅为3.65%，整体识别准确率高达94.3%。同时，VLSet-AE以极低的算力开销（约400万参数量、50MB内存占用）实现了20秒的极速模型训练和1.2秒/张的超快单图推理速度，全面超越了传统深度学习模型，展现出强大的工业级部署潜力。相关研究成果已发表于国际顶级期刊《Microsystems & Nanoengineering》。
