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公开(公告)号：CN109950393A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910191817.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 南京大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明公开了一种可堆叠大面积制备的纳米线交叉点阵列阻变存储器件结构的制备方法，包括：利用树脂胶体材料转移法，实现硅纳米线阵列与薄膜材料的交替堆叠与交叉分布，形成三维空间的薄膜夹层硅纳米线交叉点阵列结构；交替堆叠过程中，以顶层硅纳米线为掩模，借助刻蚀设备，将网格部分无纳米线遮挡的薄膜材料刻蚀，从而得到纳米线交叉点与夹层薄膜材料的极小点接触结构，为制备忆阻器件提供准直性极强的垂直导电通道。本发明不需要引入价格昂贵的微纳操控技术(如纳米机械手臂)，仅使用简单转移技术实现纳米材料的定向堆叠，同时利用硅纳米线作为掩模对薄膜材料进行精确刻蚀，可靠地制备纳米级“三明治”式点对点接触结构的电子器件。
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公开(公告)号：CN109911847A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910191518.0
申请日：2019-03-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种通过转移释放获取高密度纳米线阵列的方法，通过将引导沟道侧壁生长的纳米线阵列转移至预拉伸的柔性衬底，释放衬底时衬底回缩使得纳米线阵列间距减小，通过多次重复转移不断缩小纳米线阵列间距，实现平面高密度纳米线阵列的方法。本发明提供了一种获得高密度平面纳米线阵列的可靠方法，基于转移技术可将平面高密度纳米线阵列大面积转移至任意衬底，可广泛应用于半导体微纳电子器件，尤其针对大面积电子(平板显示TFT应用)、逻辑、柔性/可穿戴电子和场效应生物化学传感器件。
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公开(公告)号：CN109389671B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201811119216.4
申请日：2018-09-25
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段神经网络的单图像三维重建方法，对现有三维形状集中的三维形状进行多视角渲染获得训练图像集，在其表面采点获得训练点云集；构建点云生成网络，使用深度残差网络构建图像编码器提取图像信息，使用反卷积网络和全连接网络构建双分支初级解码器生成初始点云；构建点云精化网络，使用姿态变换网络、多层感知机和最大池化函数构建点云编码器，使用深度残差网络构建图像编码器，使用全连接层构建图像‑点云耦合器与高级解码器，生成精细点云；对点云生成网络进行训练及对点云精化网络先后进行预训练和精调训练；对输入图像使用已训练的模型进行三维重建获得三维点云，对其进行表面网格重建生成多边形网格表示的三维形状。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109389671A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811119216.4
申请日：2018-09-25
Applicant: 南京大学
CPC classification number: G06T17/00 , G06T15/506 , G06T19/20 , G06T2219/2004 , G06T2219/2016
Abstract: 本发明公开了一种基于多阶段神经网络的单图像三维重建方法，对现有三维形状集中的三维形状进行多视角渲染获得训练图像集，在其表面采点获得训练点云集；构建点云生成网络，使用深度残差网络构建图像编码器提取图像信息，使用反卷积网络和全连接网络构建双分支初级解码器生成初始点云；构建点云精化网络，使用姿态变换网络、多层感知机和最大池化函数构建点云编码器，使用深度残差网络构建图像编码器，使用全连接层构建图像-点云耦合器与高级解码器，生成精细点云；对点云生成网络进行训练及对点云精化网络先后进行预训练和精调训练；对输入图像使用已训练的模型进行三维重建获得三维点云，对其进行表面网格重建生成多边形网格表示的三维形状。
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公开(公告)号：CN107578477A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710810675.6
申请日：2017-09-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种三维模型部件的自动检测方法，包括离线训练和在线检测两个部分。离线训练时采用带有部件标注的三维模型集作为训练数据，对于数据集中的每个三维模型：在均匀采样的视角下进行光照渲染生成图像，依据部件标注计算每个部件在各个图像中的显著性并筛选出具有较高显著性的部件标注，利用图像和对应的部件标注训练FasterR-CNN检测模型。在线检测时，对于一个待检测的三维模型：在均匀采样的视角下进行光照渲染生成图像，利用上面训练好的FasterR-CNN模型检测每张图像中的部件，由检测结果(包围框和标签)为其框中的顶点投票，最后依据投票结果筛选出可能属于各个部件类别的顶点并生成包围盒。
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公开(公告)号：CN107578477B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710810675.6
申请日：2017-09-11
Applicant: 南京大学
IPC: G06T19/20
Abstract: 本发明公开了一种三维模型部件的自动检测方法，包括离线训练和在线检测两个部分。离线训练时采用带有部件标注的三维模型集作为训练数据，对于数据集中的每个三维模型：在均匀采样的视角下进行光照渲染生成图像，依据部件标注计算每个部件在各个图像中的显著性并筛选出具有较高显著性的部件标注，利用图像和对应的部件标注训练FasterR‑CNN检测模型。在线检测时，对于一个待检测的三维模型：在均匀采样的视角下进行光照渲染生成图像，利用上面训练好的FasterR‑CNN模型检测每张图像中的部件，由检测结果(包围框和标签)为其框中的顶点投票，最后依据投票结果筛选出可能属于各个部件类别的顶点并生成包围盒。
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公开(公告)号：CN109650330A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201810556520.9
申请日：2018-05-31
Applicant: 南京大学
Abstract: 可编程纳米线为模板实现大面积石墨烯纳米带阵列的制备方法，1)利用光刻、电子束直写或掩模板技术在硅/二氧化硅衬底上定义所需的平面图案，利用电感耦合等离子体ICP刻蚀或者反应离子体刻蚀RIE技术刻蚀有台阶的引导沟道；2)利用光刻、蒸发或者溅射工艺金属淀积工艺，制备金属催化层，作为纳米线的生长起点位置；在还原性气体等离子体使催化金属层转变成为分离的金属纳米颗粒；3)将温度降低到金属催化颗粒熔点以下，整个结构表面覆盖与所需生长纳米线相应的非晶半导体前驱体薄膜层；4)将温度提高到适当温度以上，以使得纳米金属颗粒重新融化，并开始在前端吸收非晶层前驱体，而在后端生长淀积出晶态的纳米线结构。
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公开(公告)号：CN109950393B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201910191817.4
申请日：2019-03-14
Applicant: 南京大学
IPC: H01L45/00
Abstract: 本发明公开了一种可堆叠大面积制备的纳米线交叉点阵列阻变存储器件结构的制备方法，包括：利用树脂胶体材料转移法，实现硅纳米线阵列与薄膜材料的交替堆叠与交叉分布，形成三维空间的薄膜夹层硅纳米线交叉点阵列结构；交替堆叠过程中，以顶层硅纳米线为掩模，借助刻蚀设备，将网格部分无纳米线遮挡的薄膜材料刻蚀，从而得到纳米线交叉点与夹层薄膜材料的极小点接触结构，为制备忆阻器件提供准直性极强的垂直导电通道。本发明不需要引入价格昂贵的微纳操控技术(如纳米机械手臂)，仅使用简单转移技术实现纳米材料的定向堆叠，同时利用硅纳米线作为掩模对薄膜材料进行精确刻蚀，可靠地制备纳米级“三明治”式点对点接触结构的电子器件。
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