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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法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：CN116879181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202310784054.0，技术领域涉及：G01N21/21；该发明授权一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法是由陈修国;刘硕;刘世元设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法，属于椭偏测量领域，该方法包括：利用样条模型和正向光学特性模型生成训练集；训练神经网络模型；将测量光学表征量输入至神经网络获得的材料的几何参数和样条参数的初步结果依次输入样条模型和正向光学特性模型得到理论光学表征量，利用理论与测量光学表征量之间的偏差对神经网络模型进行优化后，其输出的预测值即为该材料最终的几何及光学特性参数。本发明不依赖操作人员的经验，可实现智能化表征；具有较强泛化能力，可解决训练数据不充分造成的预测不准确的问题，实现对不同于训练集中的测量配置的样品测试；适用于多种几何结构的测量；提取结果准确，且对噪声的鲁棒性好。

本发明授权一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法在权利要求书中公布了：1.一种薄膜材料的光学特性及几何特性测量方法，其特征在于，包括： 训练阶段： S1，分别根据m个不同薄膜材料的介电函数及光学特性样条模型确定样条参数bj；在预设范围内对薄膜样件的几何参数进行随机取值，得到多个几何参数集合；将每个εj及集合输入至训练阶段测量条件对应的正向光学特性模型得到理论光学表征量，以构建训练集；其中，j∈[1，m]，k∈[1，n]； S2，以作为输入，对应的bj、作为输出，采用所述训练集对神经网络进行训练； 应用阶段： S1`，获取待测薄膜材料在应用阶段测量条件下的测量光学表征量ymea并输入至训练好的神经网络，得到待测薄膜材料在应用阶段测量条件下的样条参数和几何参数的初步结果bpre及xpre； S2`，将bpre输入所述光学特性样条模型得到待测薄膜材料在应用阶段测量条件下的介电函数的初步结果εpre； S3`，将εpre及xpre输入至应用阶段测量条件对应的正向光学特性模型得到对应的理论光学表征量yt；以ymea与yt之间的偏差最小为目标对所述训练好的神经网络进行优化；其中，所述应用阶段测量条件与所述训练阶段测量条件相同或不同； S4`，将ymea输入至优化后的神经网络，得到b`pre及x`pre，将b`pre输入至所述光学特性样条模型，得到待测薄膜材料的介电函数的最终结果ε`t。

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