凭借快速、非破坏、低成本等特性,光学散射仪已经被广泛运用在集成电路制造工艺线上的纳米结构几何形貌关键尺寸(CD, Critical Dimension)测量中。光学散射测量本质上是一种基于模型的技术,该技术通过将理论光谱与待测纳米结构测量光谱不断比对来找出最优的几何形貌参数值。因此,光学散射测量技术成功与否除了依靠纳米结构正向光学建模算法之外,更为重要地依赖于有关逆问题的求解过程。当前,针对散射测量逆问题,往往简单地将其转化为一个在理想几何模型下的最小二乘评价函数优化问题,而并未考虑工艺线上的变化因素和光谱测量过程中多种测量误差对该优化问题的影响。本学位论文正是以此为出发点,提出纳米结构光学散射测量中的形貌重构方法研究,将重点开展纳米结构几何形貌识别、鲁棒参数提取算法和鲁棒测量不确定度评估等方面的探索。本文主要研究工作和创新点包括：提出了一种基于支持向量机的纳米结构几何形貌识别方法,避免了传统的需要利用扫描电子显微镜或者透射电子显微镜来进行断面制样进而获取纳米结构形貌几何模型的破坏性方法。针对一维光刻胶光栅的仿真与实验研究表明,该方法能够获得准确的纳米结构几何形貌识别率。系统研究了测量光谱中的非正态测量误差对传统的、基于最小二乘评价函数的优化方法和库匹配方法造成的准确度影响。分别提出了基于数据约化思想和基于鲁棒统计原理的非线性优化算法,突破了正态统计假设框架,实现了更高准确度的典型纳米结构几何形貌参数提取结果。在所提出的非线性优化算法基础上,针对传统的库匹配方法进行了改进,分别提出了基于数据约化修正的和基于鲁棒统计修正的快速库匹配方法,从而为所提理论与方法在半导体工业界中的运用铺平了道路。在传统的基于正态统计与协方差矩阵有关理论的测量参数不确定度估计方法基础上,利用所提出的数据约化方法对其进行了修正。通过找出并剔除潜在的包含大测量误差的数据点,获得了更为鲁棒可靠的不确定度估计结果。在实验室自主搭建的双旋转补偿器型Mueller矩阵椭偏仪样机基础上,结合自主开发的算法软件包,对半导体工业中典型的光刻胶光栅、刻蚀硅光栅和各向异性深刻蚀多层光栅进行了测量实验分析,分别验证了所提出的基于支持向量机的纳米结构几何形貌识别方法、鲁棒参数提取优化算法与库匹配方法和鲁棒测量不确定度估计方法的可行性与有效性。本学位论文所研究的纳米结构光学散射测量中的形貌重构方法将为深入认识和解释光学散射测量技术的本质提供一定的理论基础,为提高基于光学散射仪的纳米结构测量准确度与精确度提供全新的指导方法,并将在半导体纳米制造中的在线监测与工艺控制方面具有广阔的应用前景。