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申请/专利权人：华东师范大学重庆研究院;上海朗研光电科技有限公司;华东师范大学;重庆华谱科学仪器有限公司;重庆华谱智能装备有限公司;云南华谱量子材料有限公司;南京朗研光电科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的山脊型表面5G芯片的飞秒智能加工技术与装备，利用特定偏振态的飞秒激光激励表面等离子体激元对5G芯片进行扫描加工，通过智能反馈调控激光能量、重复频率、偏振态以及扫描速度等参数，在扫描5G芯片主轨迹的同时，能够在主轨迹两侧产生周期纳米条纹刻槽，从而在5G芯片表面上形成连续的纳米山脊型结构。同时，通过调控飞秒激光加工的物理特性在光学状态与静电状态间转化，能够实现间距范围在数十纳米到数百纳米的纳米山脊型结构的加工。本发明在综合优化和提升5G芯片性能的同时，对于5G芯片加工技术具有创新意义。

主权项：1.一种基于深度学习的山脊型表面5G芯片飞秒智能加工方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：1利用特定偏振态的飞秒激光对5G芯片表面进行扫描加工，通过调控激光能量、重复频率、偏振态以及扫描速度参数，在5G芯片表面扫描加工主轨迹的同时，在主轨迹两侧产生纳米级间距的周期纳米条纹，从而在5G芯片表面上形成连续的纳米山脊型结构；其中，纳米级间距的周期纳米条纹为利用飞秒激光激励表面等离子体激元进行扫描加工，通过调控飞秒激光的激光功率和脉冲数量，使得飞秒激光烧蚀的物理特性由光学状态转化到静电状态，在主轨迹两侧调制出可突破衍射极限尺寸的纳米级间距的周期纳米级结构，进而获得超衍射极限的连续纳米山脊型结构；2利用图像超分辨深度学习技术和超分辨显微成像技术相结合，实时获取飞秒激光在5G芯片表面加工的纳米山脊型结构的超分辨显微图像1，去除图像周围的无效区域，保留图像中心的周期纳米条纹区域，并将图像缩放预设大小，得到目标图像1；3基于图像超分辨深度学习对目标图像1进行超分辨图像重建，得到超分辨显微图像2，即目标图像2；识别和处理目标图像2得到纳米山脊型结构的特征参数作为山脊型表面5G芯片飞秒智能加工深度学习的输入x1,x2,...xi，组成输入层X；4将输入层X的输入参数导入到包含M层隐藏层的飞秒智能加工神经网络中进行深度学习，各隐藏层分别为h1，h2,...hm，各隐藏层需将上一层的输入参数利用非线性激活函数fW，b进行非线性变换实现激活，其中W为权重值，b为偏置值，经过多层深度学习得到山脊型表面5G芯片飞秒智能加工深度学习的输出y1,y2,...yj，即为输出层Y；5通过损失函数L对山脊型表面5G芯片飞秒智能加工深度学习模型的输出值Y’与目标值O的不一致性进行评估，得到损失函数值θ，完成一次深度学习的训练过程；6根据输出层Y中得到的y1,y2,...yj的数据对山脊型表面5G芯片飞秒智能加工中对应的加工参数进行调整，同时优化深度学习模型的权重值W、偏置值b；重复步骤2-步骤5进行飞秒智能加工深度学习的反复训练；7通过多次迭代深度学习，主动调整加工工艺参数，以及优化飞秒智能加工深度学习模型权重值和偏置值，使损失函数值θ最小，从而输出性能优异且结构稳定的纳米山脊型结构的周期纳米条纹。

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