【光学资讯】南昌大学在智能三维全息摄影方面获得新进展
南昌大学成像与视觉表示实验室的研究团队近期在智能三维全息摄影领域取得了显著进展。该团队开发了一种结合物理模型与人工智能技术的实时智能三维全息摄影系统，能够实现对真实世界场景的高质量全息三维重建。这一研究成果已在《Optics Express》这一光学领域的顶级国际期刊上发表，题为“Real-time intelligent 3D holographic photography for real-world scenarios”。
该研究的主要内容包括：研究团队通过深度相机获取真实场景的三维信息，并采用层析法将其划分为30层。随后，利用卷积神经网络（CNN）构建了从强度图和深度图到计算全息图（CGH）的映射。通过角谱算法的可微性，实现了CNN的自监督训练，并使用复合损失函数计算重建图像与目标图像的损失，以优化网络参数。经过训练的CNN能够在14.5毫秒内根据输入的强度图和深度图生成1024x1024的三维全息图。生成的CGH被加载到空间光调制器上进行显示，观察者可以直观地看到具有明显深度变化的三维重建结果。
此外，研究团队还进行了数值模拟和光学实验，以验证所提方法的有效性。实验结果显示，该系统能够有效地重建不同深度的物体，并且在焦区域随重建深度的变化而变化。研究团队还进一步验证了该系统对运动人体的采集与重建效果，结果表明系统能够清晰地捕捉并重建运动中的三维场景。
这一研究成果不仅展示了南昌大学在智能三维全息摄影领域的技术实力，也为未来相关技术的应用和发展提供了重要的理论与实践基础。
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半导体抛光设备自动化应用及工艺质量管控要点探析
在半导体器件规模化量产进程中，抛光工艺作为保障晶圆加工精度与表面质量的核心环节，其设备自动化水平、工艺参数调控能力、检测体系完善度及异常处置效率，直接决定生产效率、工艺稳定性与产品良率。本文从抛光设备自动化配置要求、核心工艺参数调控、关键检测指标界定及常见工艺异常处理四个维度，系统阐述半导体抛光工艺的质量管控核心要点，为半导体抛光制程的标准化、精细化实施提供参考。
2026-02-12
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硅晶圆激光切割核心技术深度解析：原理、工艺与质量把控
在半导体制造产业链中，硅晶圆切割是芯片成型的关键工序，其加工精度与效率直接影响芯片良品率和产业发展节奏。随着微电子器件向微型化、薄型化升级，传统切割方式的弊端逐渐显现，激光切割凭借高精度、低损伤的技术优势成为行业主流。本文从激光切割系统的硬件构成出发，深入拆解隐形切割与消融切割两大核心工艺，解析光斑、焦点的精度控制逻辑，并探讨切割质量的评价维度与效率平衡策略，系统梳理硅晶圆激光切割的核心技术体系
2026-02-12
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无掩模激光直写技术研究概述
无掩模激光直写技术作为微纳加工领域的先进光刻技术，摒弃了传统光刻工艺对掩模版的依赖，凭借直接写入的核心特性，在复杂微纳结构制备、高精度图案加工中展现出独特优势，成为微纳加工领域的重要技术方向。本文从工作原理与流程、技术特性、现存挑战、分辨率与对准参数、核心设备及厂务动力配套要求等方面，对该技术进行全面梳理与阐述。
2026-02-12
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SiC功率器件的高温时代：封装成为行业发展核心瓶颈
在半导体功率器件技术迭代进程中，碳化硅（SiC）凭借高温工作、高电流密度、高频开关的核心优势，成为推动功率半导体升级的关键方向，其普及大幅提升了器件的功率密度与工作效率，为功率半导体行业发展带来全新机遇。但与此同时，行业发展的核心瓶颈正悄然从芯片设计与制造环节，转移至封装层面。当SiC将功率器件的工作温度与功率密度不断推高，芯片本身已具备承受更高应力的能力，而封装环节的材料适配、热路径设计等问题却日益凸显，高温与快速功率循环叠加的工况下，焊料与热路径成为决定SiC功率模块寿命的核心因素，封装技术的发展水平，正成为制约SiC功率器件产业化落地与长期可靠应用的关键。
2026-02-12
