在《IEEE半导体制造技术》期刊上，《Automatic Pico Laser Trimming System for Silicon MEMS Resonant Devices based on Image Recognition》获2023年度最佳论文荣誉奖，标志着北京大学在MEMS芯片领域取得的重要突破。这一成果凸显了硅微机械传感器(MEMS)芯片的巨大潜力，成为航空航天、通信电子、汽车电子等关键核心器件。
体积小、成本低、易批量制造，MEMS芯片在多个领域有着巨大的应用前景。然而，由于微结构工艺误差导致的参数不对称，MEMS传感器精度下降，生产批次受影响成为行业‘痛点’。迫切需要通用、智能、高效的误差分析及调控解决方案。
北京大学研究团队聚焦MEMS芯片挑战，研制了Automatic Pico Laser Trimming System，通过超短脉冲激光实现硅MEMS谐振器结构误差调控。这一设备涉及光源、光路、移动平台、图像识别、在线辨识和残留物处理等多个系统，为MEMS传感器提供了全面解决方案。
优势亮点：
振动性能显著提升： 通过结构误差调控，谐振器在振动环境中的性能提高十倍甚至几十倍，达到国际先进水平。
修调效率飞跃： 微结构图像自动识别系统的开发大幅提升了修调效率，自动刻蚀调控方式耗时不足1分钟，精度一致性提高82.6%。
晶圆级全自动激光微纳加工设备： 提供标准化与定制化相结合的解决方案，有望推动MEMS传感器生产工艺的标准化。
在赵前程老师和张大成老师的指导下，研究团队在多个业内知名会议和期刊上发表多篇相关论文，申请了多项专利，获得了北京大学第十二届实验技术成果奖一等奖。这一系列成果不仅在学术界引起瞩目，也为集成电路高精尖创新中心项目提供了有力支持。
MEMS芯片的发展已进入新时代，基于激光微纳加工技术的创新解决方案将为高端MEMS传感器件加工提供新的可能性。未来，随着智能化算法的应用，我们有望见证全自动晶圆级激光微纳加工设备产品的推出，助力产业迎接更大的挑战。
通过北京大学研究团队的努力，激光微纳加工技术有望引领MEMS芯片领域，为产业创新注入新的活力。这一重要成果的达成，不仅为学术研究贡献了新的视角，也为产业发展提供了切实可行的解决方案。
