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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于AI的制药过程密度跨模态测定方法及测控机器人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：CN120672691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510753775.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于AI的制药过程密度跨模态测定方法及测控机器人系统是由程宁涛;徐冠华设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的制药过程密度跨模态测定方法及测控机器人系统在说明书摘要公布了：本发明属于制药过程质量测控技术领域，提供了基于AI的制药过程密度跨模态测定方法及测控机器人系统；包括以下步骤：S1、实时采集多段制药过程物料表面的视频数据；S2、对视频进行分帧处理，得到多个图像集合；S3、对图像集合中的每帧图像进行预处理，提取密度的跨模态图像特征，得到特征向量；S4、将特征向量进行排序和拼接，得到多段视频的全局特征矩阵，生成密度标签向量；S5、对全局特征矩阵进行标准化处理，得到标准化特征矩阵；S6、以标准化特征矩阵和对应的密度标签向量作为数据集，拟合图像特征与密度量测值的非线性关系，构建仿人视觉深度多元校正模型，从而跨模态测定制药过程密度。本发明可以实现制药过程密度的非接触式动态监控。

本发明授权基于AI的制药过程密度跨模态测定方法及测控机器人系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的制药过程密度跨模态测定方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、实时采集多段制药过程物料表面视频； S2、对采集的每段制药过程物料表面视频进行分帧处理，得到多段视频的多个图像集合； S3、对多个图像集合中的每帧图像进行预处理和特征提取，得到每帧图像的特征向量； S4、将每段视频的每帧图像的特征向量按照时间顺序进行排序和拼接，得到多段视频的全局特征矩阵，并对应不同段视频生成制药过程物料密度标签向量； S5、对步骤S4得到的全局特征矩阵进行标准化处理，得到标准化特征矩阵； S6、将标准化特征矩阵和对应的制药过程物料密度标签向量作为训练数据集，拟合图像特征与制药过程物料密度的非线性关系，构建从图像值跨越到密度量测值的跨模态仿人视觉深度多元校正模型，从而测定制药过程物料密度； 步骤S6具体包括： 基于标准化特征矩阵和制药过程物料密度标签向量训练基于LightGBM的多元校正模型，通过梯度提升决策树拟合帧级特征与制药过程物料密度的非线性关系； 对于输入特征，输出校正值如下： ， 其中，表示经训练建立的多元校正模型，表示单帧图像的制药过程物料密度校正值； 采集当前制药过程物料表面视频，提取视频中帧图像的特征矩阵，使用经训练建立的多元校正模型逐帧估测出个制药过程物料密度校正值，当前制药过程物料表面视频对应的物料密度测定结果为个制药过程物料密度校正值的均值，如下： ， 其中，表示当前制药过程物料表面视频对应的物料密度测定结果，表示第帧。

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