纳米压印光刻技术是最有前景的纳米加工技术之一,作为下一代半导体光刻技术,具有低成本、高分辨率和高通量的特征,要实现其在纳米光电子学以及生物医学器件的应用,需要克服纳米压印的高缺陷率的问题。但是,由于纳米压印缺乏标准的工艺参数准则,在实际生产过程中,压印参数复杂且相互制约,难以实现图案的低缺陷率。近几十年来,计算机技术的飞速发展使“数据+人工智能”的模式成为材料研究的主流,采用数据科学的方法处理并分析数据正在加快材料研发的速度。基于以上研究背景,本课题旨在构建“纳米压印+大数据”的新型研究模式,构建纳米压印数据库管理系统,结合扫描电子显微镜与Pro-SEM软件对纳米压印后图形进行缺陷检测和分析,并构建以纳米压印材料参数和工艺参数为输入层,缺陷率、图案复制精度为输出层的多层神经网络。通过将纳米压印过程数据化,本研究将首次构建缺陷率与工艺参数、材料特性之间的定量关系,实现一定量级的纳米压印的数据库,从而实现纳米压印复制精度检测和缺陷率预测,为提高纳米压印的图形复制率和大面积图形化打下基础。具体的,本文提供了三种制备紫外压印模板的方法,并对实验所用的制备方法利弊进行了评价。第一种方法,结合光刻、刻蚀、蒸镀等技术制备了不同深宽比的硅模板,该模板涵盖了纳米压印的三种基本图案种类(圆柱、圆孔和光栅)。对于圆柱模板,圆柱平均直径为1400.7 nm,高度分别为1220 nm、2287 nm、3490nm;对于圆孔模板,圆孔平均直径为2104.3 nm,深度分别为1099 nm、2098 nm、2800 nm;对于光栅模板,光栅平均线宽为835.9 nm,高度分别为1219 nm、2087 nm、3011 nm;第二种方法,利用复型技术制备了能透紫外光的UV-PDMS软模板;第三种方法,利用紫外固化技术制备了能透紫外光的Ormo Stamp硬质模板。另外,利用全自动纳米压印设备实现了圆柱、圆孔和光栅的紫外压印实验,并结合扫描电子显微镜和Pro-SEM软件开发了一种低成本的纳米压印参数量测和缺陷检测方法。通过对缺陷种类的分类,提供了一种纳米压印缺陷率的计算方法。本文基于纳米压印实验的需求,利用Dephi 7.0和Microsoft Access数据库建立了一个基于Client/Server架构的纳米压印数据库系统。数据库系统包括了模板参数管理、压印胶参数管理、压印工艺参数管理和系统权限管理4个模块,实现了模板参数、压印胶参数、压印工艺参数的增、删、改、差四个方面的管理功能,以及扫描电镜图像的查询和录入。该系统可以帮助科研机构和工业人员合理选择纳米压印参数,减少试错法带来的时间和资源浪费。本文最后对人工神经网络进行了概述,介绍了三种主要神经网络,包括BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、广义回归神经网络以及概率神经网络,介绍了神经网络在参数优化方面的应用,按照SI标准单位,对模板参数、材料参数、工艺参数进行了标准化单位规定,同时对每个参数进行了计算机语言的转化,并利用文献中已有的压印参数训练了三层的BP神经网络,均方误差最小约为0.00566,训练曲线的相关系数达0.983,参数拟合效果符合参数优化的需求。