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龙图腾网获悉长沙卡顿海克尔仪器有限公司申请的专利基于铜硫分析的导电沉积评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121522110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610048995.1，技术领域涉及：G01N33/00；该发明授权基于铜硫分析的导电沉积评估方法及系统是由周仁发;吴宇杰;黄宗平;赵蕊;杨红梅;孙正义;王继国;李建生;田卫;冉小帅设计研发完成，并于2026-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于铜硫分析的导电沉积评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及材料分析及电气设备故障诊断领域，公开一种基于铜硫分析的导电沉积评估系统，包括：基础检测模块，对PCB板样品进行导电沉积测试，并实时采集与沉积过程相关的电阻时序数据和CDF时序数据；元素分析模块，获取铜元素与硫元素的浓度相关数据并采集PCB板表面的枝晶形态SEM图像及硫氧元素分布图谱；多模态数据预处理模块，对铜元素与硫元素的浓度相关数据和枝晶形态SEM图像进行预处理；深度学习融合评估模块，提取时序模式特征和图像特征，融合归一化处理后铜元素与硫元素的浓度相关数据、时序模式特征和图像特征，输入至经训练的机器学习模型，得到导电沉积的风险评估结果。以此提升导电沉积评估的精度、客观性与适应性。

本发明授权基于铜硫分析的导电沉积评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于铜硫分析的导电沉积评估系统，其特征在于，包括： 基础检测模块，用于对PCB板样品进行导电沉积测试，并实时采集与沉积过程相关的电阻时序数据和累积分布函数CDF时序数据； 元素分析模块，用于对所述基础检测模块测试后的PCB板样品和润滑剂样品进行分析，获取铜元素与硫元素的浓度相关数据，并采集PCB板表面的枝晶形态SEM图像及硫氧元素分布图谱； 多模态数据预处理模块，用于对铜元素与硫元素的浓度相关数据进行归一化处理，对所述枝晶形态SEM图像进行增强处理； 所述多模态数据预处理模块采用条件引导适配机制的扩散模型和改进的Koschmieder光散射模型对所述枝晶形态SEM图像进行增强处理，以提升枝晶形态与元素分布的清晰度； 所述条件引导适配机制包括：基于“引导变量-引导域”的组合构建四种引导方案，其中，引导变量选自扩散过程中的中间噪声图像或由其预测的清晰图像，引导域选自自然图像域或SEM图像域；通过对比四种方案的增强效果与稳定性，筛选出最优引导方案；在所述最优引导方案中，通过图像增强算法对原始SEM图像处理生成伪标签图像；计算所述扩散模型预测的清晰图像与所述伪标签图像的融合损失；将所述融合损失对所述预测的清晰图像的负梯度作为引导信号，以修正扩散模型反向过程的均值，从而引导生成增强后的SEM图像； 所述多模态数据预处理模块还采用所述Koschmieder光散射模型通过其反向复原过程直接对原始SEM图像进行物理复原进行图像增强，所述改进的Koschmieder光散射模型的参数优化方法包括：采用高斯模糊法从原始SEM图像中估计全局背景光A，包括：对原始SEM图像进行高斯核模糊处理后，选取亮度前像素的均值作为全局背景光A的初始值；基于广义暗通道先验算法初始化介质透射图T；以原始SEM图像y与改进的Koschmieder退化模型输出图像的均方误差为损失，采用梯度下降法对所述全局背景光A和介质透射图T进行动态迭代优化；将优化后的全局背景光A与介质透射图T代入所述改进的Koschmieder光散射模型的复原公式，其中，y为原始SEM图像，J为复原后的清晰图像，计算得到增强后的清晰图像J； 深度学习融合评估模块，用于从预处理后的电阻时序数据和累积分布函数CDF时序数据中提取关键时序模式特征；从经过增强的当前和历史的枝晶形态SEM图像中提取动态演化图像特征；融合归一化处理后铜元素与硫元素的浓度相关数据、时序模式特征和图像特征，输入至经训练的机器学习模型，得到导电沉积的风险评估结果。

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