本申请提出了一种适用于晶圆片的剥离和激光分片优化方法及其应用，首先建立含不同材料及厚度的晶圆数据库，存储各材料的最佳激光参数与切割路径。加工时，依据晶圆材料与厚度，经遗传算法或蚁群算法优化切割路径，调用匹配的激光参数进行分片。过程中实时监控厚度、温度与改质层状态，动态调整激光参数与路径。通过机器学习预测并优化加热与冷却曲线，确保剥离效果。最后，利用卷积神经网络检测清洗后晶圆的表面缺陷，记录并分析，实现全过程的智能控制与优化，提高晶圆片的生产效率与质量。