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龙图腾网获悉南通三越中药饮片有限公司申请的专利一种中药材有害成分快速检测系统及其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：CN120831333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511317072.3，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种中药材有害成分快速检测系统及其方法是由吴慧峰;李文强;葛媛媛设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种中药材有害成分快速检测系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种中药材有害成分快速检测系统及其方法，涉及药材分析技术领域，通过高帧率微型光谱探头阵列实现全流程连续监测，结合5G‑MEC边缘计算实时生成三维成分分布图谱；采用改进型蚁群算法构建光谱‑工艺耦合矩阵，通过成分迁移指数Qm实现毫秒级评估OPC‑UA协议确保工艺调整参数集ΔT并进行反馈；利用深度对抗生成网络建立噪声特征库，小波包分解提取净化光谱数据，干扰补偿因子Rb结合贝叶斯概率模型动态修正检测偏差，随机梯度下降算法持续优化模型参数，使不同工艺阶段检测准确率达95%以上，形成全过程闭环质量控制系统。

本发明授权一种中药材有害成分快速检测系统及其方法在权利要求书中公布了：1.一种中药材有害成分快速检测系统，其特征在于：包括动态采样模块、多源数据融合模块、工艺干扰补偿模块、风险量化模块及实时反馈模块； 动态采样模块通过高帧率微型光谱探头阵列嵌入饮片加工设备关键节点，采用非接触式扫描方式采集药材表面及截面的光谱特征，结合5G-MEC边缘计算实时生成三维成分分布图谱，并建立加工过程动态样本库； 动态采样模块包括高帧率微型光谱探头单元和动态样本库构建单元； 高帧率微型光谱探头单元用于将多个高帧率微型光谱探头阵列嵌入至饮片加工设备的关键检测节点位置，采用非接触式扫描方式，对药材表面及截面的多维光谱特征进行高速捕捉，并对不同检测位置的光谱图像进行自动位置标注； 动态样本库构建单元用于将高帧率微型光谱探头单元获取的药材多维光谱特征数据，结合5G-MEC边缘计算技术，实时生成饮片加工过程中的三维成分分布图谱，并将不同时段、不同状态下的检测数据存储于动态样本库中，作为后续成分分析与质量追溯的参考数据； 多源数据融合模块用于整合动态采样数据与生产线温湿度、压力参数，通过改进型蚁群算法优化特征提取路径，构建光谱-工艺耦合矩阵，并计算成分迁移指数Qm以评估有害成分扩散趋势； 多源数据融合模块包括耦合矩阵构建单元和迁移指数计算单元； 耦合矩阵构建单元对动态采样数据与生产线温湿度、压力参数进行多源数据融合，通过改进型蚁群算法优化特征提取路径，构建包含光谱特征与工艺参数的多维耦合矩阵； 迁移指数计算单元基于耦合矩阵，通过时空相关性分析计算各加工节点的成分迁移指数Qm，其表达式为： 式中，i表示节点索引，Ci表示第i个节点的成分浓度，α和β分别为空间和时间权重系数； 通过预设迁移风险阈值Qm0，与成分迁移指数Qm进行比对评估，判断有害成分是否存在异常扩散风险，具体评估规则如下： 若成分迁移指数Qm≥迁移风险阈值Qm0，则表示当前加工环节存在有害成分异常扩散风险，此时向风险量化模块发送预警信号，并触发工艺参数调整指令； 若成分迁移指数Qm迁移风险阈值Qm0，则表示当前加工环节有害成分扩散处于正常范围，不触发预警及调整指令； 其中，迁移风险阈值Qm0根据药材种类、加工工艺及历史安全数据设定与调整； 工艺干扰补偿模块采用对抗生成网络模拟不同加工工艺下的噪声模型，通过小波包分解剔除工艺干扰频段，生成净化光谱数据集，并输出干扰补偿因子Rb用于修正检测偏差；工艺干扰补偿模块包括信号净化单元，信号净化单元通过小波包变换对原始光谱数据进行分解，结合干扰特征谱进行频段筛选，输出净化后的特征光谱数据，并计算干扰补偿因子Rb： 式中，Sraw为原始光谱强度，Spure为净化后光谱强度； 通过预设补偿有效性阈值R，与干扰补偿因子Rb进行比对评估，判断当前检测数据的可靠性，具体评估规则如下： 若干扰补偿因子Rb≥补偿有效性阈值R，则表示当前光谱数据补偿效果达标，检测结果有效，允许进入后续风险量化流程； 若干扰补偿因子Rb＜补偿有效性阈值R，则表示当前光谱数据受工艺干扰严重，补偿效果未达标，此时向动态采样模块发送重新采集指令，并同步调整干扰补偿模型的参数权重； 其中，补偿有效性阈值R根据药材种类、加工阶段及历史检测数据进行优化，默认设定为0.85； 风险量化模块基于补偿后数据，建立贝叶斯概率模型动态计算有害成分超标概率Pc，并触发预警，同步生成工艺调整参数集，包括粉碎粒度、干燥温度的最优修正量； 实时反馈模块通过OPC-UA协议与生产线PLC系统直连，将风险等级、成分分布热力图及ΔT参数推送至中控终端，并基于历史数据迭代更新补偿模型，实现检测精度自优化。

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