引言：随着微纳制造技术的发展，聚焦超快激光脉冲已成为构建二维（2D）与三维（3D）微/纳米结构的重要手段，在集成光子器件和精密传感器制造等领域具有广阔应用前景。在激光纳米加工过程中，焦点位置的精确控制是实现高分辨率加工的关键，尤其在原子级厚度二维材料加工时，微小偏差都会影响器件性能。然而，材料表面的粗糙度与倾斜使焦点定位面临挑战，传统检测方法依赖复杂光学系统或额外传感器，结构复杂且适用性有限。因此，引入机器学习进行焦点检测，为实现高精度与智能化激光加工提供了新的技术路径。
近日，澳大利亚 Innofocus 科研团队发布一项面向微纳制造领域的创新技术。研究人员通过机器学习算法实现超快激光焦点位置的高精度实时检测，为二维（2D）与三维（3D）微纳结构加工提供了新的技术解决方案。该成果有望显著提升激光纳米加工的精度与稳定性，推动高分辨率集成器件制造技术的发展。
在微纳结构加工过程中，激光焦点的精准定位至关重要。特别是在原子级厚度的二维材料表面进行高分辨率加工时，焦点位置哪怕出现极小偏差，都可能直接影响器件性能和加工质量。然而，实际材料表面往往存在粗糙度和微小倾斜等问题，这使得传统焦点检测方法难以稳定工作。目前主流方法通常需要复杂的光学系统或额外传感器，不仅增加了系统复杂度，也在检测精度和适用范围方面受到一定限制。
针对这一挑战，Innofocus团队提出了一种基于机器学习的焦点检测方法。该方法通过分析激光焦点图像的形状特征和强度分布，在加工过程中实现焦点位置的精准识别。
有理二次高斯过程回归
核近似最小二乘法
二次支持向量机
三层神经网络
实验结果显示，三层神经网络在检测精度和稳定性方面表现最佳。
最终实现的焦点定位精度达到257纳米，达到亚波长级别，明显优于传统焦点检测技术。
除了高精度检测，该技术还能够沿加工路径实时绘制焦点位置分布图。通过对焦点位置的实时监测，系统可以动态补偿材料表面的粗糙度与倾斜误差，从而提升微纳结构加工的一致性和可靠性。
值得关注的是，这一技术无需增加额外光学元件，仅依赖系统中的原位监测摄像头即可实现高精度检测。
这一特点使得该方法在工程应用中具备明显优势：
系统结构更简单
成本更低
更易集成到现有激光加工设备中
因此，该技术具有良好的通用性与产业化应用潜力。
机器学习与超快激光加工技术的结合，为智能化纳米制造开辟了新的发展方向。
该技术不仅适用于二维材料高分辨率器件加工，还可进一步拓展至：
随着智能算法与激光加工技术的持续融合，智能化激光加工系统有望成为未来高端制造的重要技术平台。
文章来源：Hao Zhang: Writing – review & editing, Writing – original draft,Validation, Investigation, Formal analysis, Conceptualization.Jinchuan Zheng: Writing – review & editing, Supervision, Method-ology, Conceptualization. Guiyuan Cao: Methodology. Han Lin:Writing – review & editing, Supervision, Resources. Baohua Jia:Writing – review & editing, Supervision, Resources
文章网址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095809925003042?via%3Dihub
