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龙图腾网获悉上欧科技(湖州)有限公司;苏州波渺微测科技有限公司申请的专利基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法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：CN120089225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510154813.4，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法是由高涵;龚海;陈俊秀;沈海江;顾溢杰设计研发完成，并于2025-02-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法在说明书摘要公布了：基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法，涉及半导体材料检测技术领域。本发明是为了解决现有对TFT导电粒子的检测方法存在效率低、准确性差的问题。本发明所述的基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法，将待筛查TFT导电粒子的多维度数据输入到训练好的多维数据分析模型中，获得筛查结果。多维数据分析模型融合了卷积神经网络和循环神经网络，前者对粒子图像数据进行特征提取，后者对融合后的多维度数据进行序列建模。模型能够快速、精准地识别出符合特定标准的TFT导电粒子，大大提高了筛查效率和准确性，满足大规模生产对导电粒子快速、精准筛查的需求。

本发明授权基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法在权利要求书中公布了：1.基于多维数据分析的TFT导电粒子筛查方法，其特征在于，包括：将待筛查TFT导电粒子的多维度数据输入到训练好的多维数据分析模型中，获得筛查结果； 所述训练好的多维数据分析模型的训练过程，包括： 将TFT导电粒子样本的多维度数据作为训练集，基于机器学习算法对所述多维数据分析模型进行训练； 所述多维度数据包括：TFT导电粒子的尺寸信息、形状信息、电学性能信息以及化学组成信息； 所述机器学习算法利用卷积神经网络对TFT导电粒子的图像数据进行尺寸形状特征提取，然后将所述尺寸形状特征与TFT导电粒子的电学性能信息和化学组成信息进行融合，再通过循环神经网络对融合后的结果进行序列建模，获得能够识别出符合特定标准TFT导电粒子的多维数据分析模型； 所述多维度数据的获取方法包括： 采用高精度电子显微镜获取TFT导电粒子的尺寸信息； 利用扫描电子显微镜结合能谱分析方法获取TFT导电粒子的二维轮廓，并通过重建算法生成三维形状模型，获得形状信息； 通过四探针测试仪测量TFT导电粒子的电学性能信息； 通过X射线特征峰强度反演元素含量，获得TFT导电粒子的化学组成信息； 所述电学性能信息包括电阻率和电导率： ， ， 其中，为实测电阻值，为TFT导电粒子在测量其电学性能时电流通过路径的有效截面积，为探针间距。

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