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包含样品形状优化的叠层成像方法及装置
摘要文本
本申请涉及一种包含样品形状优化的叠层成像方法及装置，其中，方法包括：对样品进行扫描以采集对应扫描点的衍射信息，并根据衍射信息生成衍射数据集；在构建正向传播过程时，将样品形状参数作为可变参数包含到正向传播过程中，计算正向传播模型的损失函数；求解损失函数关于待优化参数的梯度，根据梯度优化待优化参数；基于待优化参数重新计算正向传播，并计算损失函数直至满足预设迭代终止条件，输出最终待优化参数，以根据最终待优化参数的样品形状参数作为反应样品在三维空间中的形状的参数。由此，解决了相关技术中，由于实验条件的复杂性导致光程差的变化，进而降低解耦效果和重构精度，增大了误差，难以获取空间分布信息等问题。 专利查询网
申请人信息
- 申请人:清华大学
- 申请人地址:100084 北京市海淀区清华园1号
- 发明人: 清华大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 包含样品形状优化的叠层成像方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311414552.2 |
| 申请日 | 2023/10/27 |
| 公告号 | CN117451626A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G01N21/01 |
| 权利人 | 清华大学 |
| 发明人 | 于荣; 崔吉哲; 郑怡 |
| 地址 | 北京市海淀区双清路30号清华大学 |
专利主权项内容
1.一种包含样品形状优化的叠层成像方法，其特征在于，包括以下步骤：对样品进行扫描，以采集对应扫描点的衍射信息，并根据所述衍射信息生成衍射数据集；在构建正向传播过程时，将样品形状参数作为可变参数，包含到所述正向传播过程中，计算正向传播模型的损失函数；求解所述损失函数关于待优化参数的梯度，根据所述梯度优化待优化参数；以及基于所述待优化参数，重新计算正向传播，并计算所述损失函数，直至满足预设迭代终止条件，输出最终待优化参数，以根据所述最终待优化参数的样品形状参数作为反应样品在三维空间中的形状的参数。。马-克-数据