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龙图腾网获悉中国科学院微电子研究所申请的专利一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法和系统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：CN119441804B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202411478031.8，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法和系统是由黎宇航;张昆鹏;石海燕;宋琦;张思微;侯煜;李曼;蔡顺烁;薛美设计研发完成，并于2024-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法和系统。本发明的方法包括如下步骤：S1：在硅晶圆上生长碳纳米管阵列或网络结构；S2：利用飞秒激光对碳纳米管阵列或网络结构进行激光加工；S3：采用多尺度表征技术获取激光加工后的硅晶圆表面数据；S4：根据硅晶圆表面数据构建多模态深度学习模型；S5：根据多模态深度学习模型的输出结果进行智能统计分析并生成晶圆级表征报告；S6：根据晶圆级表征报告对激光加工参数进行优化。本发明实现了碳纳米管在晶圆级别上的精确加工和全面表征，有利于提高碳纳米管器件的制造精度和良率。

本发明授权一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种激光加工碳纳米管晶圆级表征智能统计方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：在硅晶圆上生长碳纳米管阵列或网络结构； S2：利用飞秒激光对碳纳米管阵列或网络结构进行激光加工； S3：采用多尺度表征技术获取激光加工后的硅晶圆表面数据； S4：根据硅晶圆表面数据构建多模态深度学习模型； S5：根据多模态深度学习模型的输出结果进行智能统计分析并生成晶圆级表征报告； S6：根据晶圆级表征报告对激光加工参数进行优化； 步骤S3中，采用多尺度表征技术获取硅晶圆表面数据包括： a使用分辨率优于1nm的场发射扫描电子显微镜获取大面积形貌信息； b利用分辨率优于0.5nm的透射电子显微镜分析单根碳纳米管的原子结构； c应用空间分辨率小于1μm的共焦拉曼光谱仪评估碳纳米管的缺陷密度和晶格变化； d使用垂直分辨率优于0.5nm的原子力显微镜测量碳纳米管的高度和表面粗糙度； 步骤S4中，多模态深度学习模型包含以下组件： 用于SEM图像分析的卷积神经网络； 用于TEM原子结构识别的图神经网络； 用于拉曼光谱数据处理的循环神经网络； 用于AFM数据分析的3D-CNN； 多模态融合网络，整合不同来源的数据。

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