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龙图腾网获悉浙江芥衡科技有限公司申请的专利一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别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：CN119688758B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411913446.3，技术领域涉及：G01N23/2251；该发明授权一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别方法及系统是由许俊蒙;李林森;詹彬;刘俊鹤;史艳阳设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别方法及系统，方法包括对待测试样品的一截面进行冷冻抛光处理以获得待测试截面；采用电子显微镜对待测试截面进行观察以获得待测试截面的电镜图像，并在待测试截面上确定一待测试区；采用能谱仪扫描待测试区以获得能谱图像；根据电镜图像和能谱图像判断测试样品中是否具有特征元素，若有特征元素，则根据能谱图像识别特征元素；根据电镜图像和能谱图像判断测试样品中是否具有匹配预设的形貌特征的成分，若有匹配预设的形貌特征的成分，则利用预先构建的卷积神经网络模型对电镜图像进行分析处理以识别匹配预设的形貌特征的成分。本发明能够更准确、更快速地识别待分析样品中的成分。

本发明授权一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多设备联用的制剂内原辅料识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对待测试样品的一截面进行冷冻抛光处理以获得待测试截面； 采用电子显微镜对所述待测试截面进行观察以获得待测试截面的第一电镜图像，并在所述待测试截面上确定一待测试区； 采用能谱仪扫描所述待测试区以获得能谱图像； 根据所述第一电镜图像和所述能谱图像判断所述测试样品中是否具有特征元素，若有特征元素，则根据所述能谱图像识别所述特征元素； 根据所述第一电镜图像和所述能谱图像判断所述测试样品中是否具有匹配预设的形貌特征的成分，若有匹配预设的形貌特征的成分，则采用电子显微镜对所述待测试区进行观察以获得待测试区的第二电镜图像，所述第二电镜图像的分辨率大于所述第一电镜图像的分辨率，利用预先构建的卷积神经网络模型对所述第二电镜图像进行分析处理以识别匹配预设的形貌特征的成分； 针对所述测试样品中包括形貌特征相匹配的不同成分，在利用预先构建的卷积神经网络模型对所述第二电镜图像进行分析处理以识别匹配预设的形貌特征的成分后，进一步利用预先构建的深度学习模型对所述能谱图像进行分析处理以识别形貌特征相似的成分； 若所述测试样品中既没有特征元素也没有匹配预设的形貌特征的成分，则采用拉曼光谱技术对所述待测试区进行拉曼打点采集以得到拉曼光谱图谱，根据所述拉曼光谱图谱分析得到所述测试样品的成分。

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