Para melhorar a estabilidade da medição da espessura do filme em dados espectrais com baixa relação sinal-ruído, foi proposta uma metodologia de medição baseada em rede neural com autoatenção (Self-Attention-based Neural Network, SANN). Como o método tradicional de transformada de Fourier pode ter seus componentes principais de interferência mascarados pelo ruído quando a relação sinal-ruído diminui, dificultando a extração precisa da informação de espessura, foi construído um modelo de rede neural com autoatenção que utiliza dados espectrais como entrada e a espessura do filme como saída, utilizando um mecanismo de atenção adaptativo para atribuir pesos dinâmicos aos pontos espectrais de diferentes comprimentos de onda, aumentando a capacidade de análise dos dados espectrais com baixa relação sinal-ruído. Dados experimentais foram coletados através de um sistema de medição de espessura de filme por interferência espectral, e uma estratégia de aumento de dados por deslocamento de comprimento de onda e normalização dinâmica da intensidade luminosa foi aplicada para expandir o conjunto de treinamento e melhorar a capacidade de generalização do modelo. O sistema otimizou o número de camadas do codificador baseado no mecanismo de autoatenção e o número de nós ocultos, selecionando por fim um modelo contendo 8 camadas de codificador com 128 nós ocultos por camada. A validação foi realizada utilizando uma pastilha como exemplo, testando um conjunto de dados espectrais contendo valores atípicos; os resultados mostraram que o erro relativo máximo da medição de espessura no conjunto de teste com baixa relação sinal-ruído foi de 3,62%, comprovando que o método pode suprimir eficazmente a influência do ruído, evitar desvios atípicos comuns no método de transformada de Fourier e melhorar significativamente a estabilidade da medição. O método proposto pode ser expandido para aplicações mais amplas de medição de filmes.

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