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龍圖騰網(wǎng)獲悉佛山易事達(dá)電容材料有限公司申請(qǐng)的專利一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119757234B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411955389.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01N21/21；該發(fā)明授權(quán)一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法是由鐘秀珍;周方舟;唐匯軍設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-12-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法，涉及薄膜光學(xué)測(cè)量技術(shù)領(lǐng)域，包括在預(yù)設(shè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)，采用橢偏儀對(duì)待測(cè)金屬薄膜樣品進(jìn)行光譜掃描，獲取量測(cè)光譜數(shù)據(jù)；構(gòu)建基于三層膜系結(jié)構(gòu)的理論光譜模型，設(shè)定結(jié)構(gòu)參數(shù)初始值；將結(jié)構(gòu)參數(shù)初始值代入所述理論光譜模型，生成理論光譜數(shù)據(jù)；采用多策略并行的全局優(yōu)化算法對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整，當(dāng)滿足第一收斂準(zhǔn)則時(shí)終止迭代過程，輸出最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)；基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，計(jì)算并輸出金屬薄膜的實(shí)際膜厚、折射率和消光系數(shù)。本發(fā)明構(gòu)建了結(jié)合德魯?shù)?洛倫茲色散模型、有效介質(zhì)近似理論和傳遞矩陣法的理論光譜模型，實(shí)現(xiàn)了金屬薄膜光學(xué)參數(shù)的高精度表征，有效提高了測(cè)量精度。

本發(fā)明授權(quán)一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于理論光譜與量測(cè)光譜的金屬薄膜測(cè)量方法，其特征在于：包括， 在預(yù)設(shè)波長(zhǎng)范圍內(nèi)，采用橢偏儀對(duì)待測(cè)金屬薄膜樣品進(jìn)行光譜掃描，獲取量測(cè)光譜數(shù)據(jù)； 構(gòu)建基于三層膜系結(jié)構(gòu)的理論光譜模型，設(shè)定結(jié)構(gòu)參數(shù)初始值； 將所述結(jié)構(gòu)參數(shù)初始值代入所述理論光譜模型，生成理論光譜數(shù)據(jù)； 采用多策略并行的全局優(yōu)化算法對(duì)所述結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行迭代調(diào)整，當(dāng)滿足第一收斂準(zhǔn)則時(shí)終止迭代過程，輸出最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)； 構(gòu)建復(fù)合損失函數(shù)； 采用遺傳算法、粒子群算法和模擬退火算法構(gòu)建三個(gè)優(yōu)化子進(jìn)程，基于復(fù)合損失函數(shù)對(duì)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行并行搜索； 在并行搜索過程中，設(shè)置進(jìn)程間通信機(jī)制，定期交換搜索信息，防止算法陷入局部最優(yōu)解； 在迭代優(yōu)化過程中，動(dòng)態(tài)調(diào)整搜索參數(shù)并構(gòu)建優(yōu)質(zhì)解集，具體包括：根據(jù)復(fù)合損失函數(shù)值的變化情況對(duì)搜索參數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整： 若復(fù)合損失函數(shù)值連續(xù)三次迭代的相對(duì)變化率小于預(yù)設(shè)變化率閾值，則增大算法的局部搜索能力，具體為：提高遺傳算法的交叉概率、粒子群算法的局部學(xué)習(xí)因子和模擬退火算法的降溫系數(shù)； 若復(fù)合損失函數(shù)值連續(xù)三次迭代處于局部最優(yōu)，則增大算法的全局搜索能力，具體為：提高遺傳算法的變異概率、粒子群算法的全局學(xué)習(xí)因子和模擬退火算法的溫度； 引入基于距離的精英保留策略，維持解集多樣性； 在每一輪迭代過程中，從三個(gè)優(yōu)化子進(jìn)程中選擇復(fù)合損失函數(shù)值最小的解加入優(yōu)質(zhì)解集，并控制優(yōu)質(zhì)解集大小； 當(dāng)滿足第一收斂準(zhǔn)則時(shí)，從優(yōu)質(zhì)解集中選取最小復(fù)合損失函數(shù)值對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)參數(shù)作為最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)； 基于最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)，計(jì)算并輸出金屬薄膜的實(shí)際膜厚、折射率和消光系數(shù)。

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