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龙图腾网恭喜浙江大学申请的专利一种自适应校正的制药过程质量检测方法及机器人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：CN119104505B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411586823.7，技术领域涉及：G01N21/27；该发明授权一种自适应校正的制药过程质量检测方法及机器人是由程宁涛;陶益设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应校正的制药过程质量检测方法及机器人在说明书摘要公布了：本发明提供一种自适应校正的制药过程质量检测方法及机器人，属于药品质量检测技术领域。方法包括：获取药品的高光谱图像历史数据，并进行数据预处理；提取高光谱图像历史数据中的关键光谱特征，构建多元校正模型；采集药品的高光谱图像实时数据，组成并动态更新数据集；当数据集动态容量达到设定的阈值时，用于多元校正模型的实时训练，通过动态调整参数，进行多元校正模型的自适应校正和实时自动更新。机器人包括相互连接的数据采集模块和质量检测模块；数据采集模块集成高光谱成像设备；质量检测模块搭载多元校正模型。通过持续学习，实时自动更新多元校正模型来适应制药过程中出现的动态变化，提高生产效率和质量控制精度。

本发明授权一种自适应校正的制药过程质量检测方法及机器人在权利要求书中公布了：1.一种自适应校正的制药过程质量检测方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取药品的高光谱图像历史数据，并对高光谱图像历史数据进行数据预处理；步骤S2：提取高光谱图像历史数据中的关键光谱特征，构建多元校正模型；步骤S3：采集药品的高光谱图像实时数据，组成并动态更新数据集；步骤S4：当数据集动态容量达到设定的阈值时，用于多元校正模型的实时训练，通过动态调整参数，进行多元校正模型的自适应校正和实时自动更新，并利用更新后的多元校正模型进行药品质量检测；具体为：判断新增的数据量是否达到阈值，当新增数据量达到阈值时，返回数据集，启动新的训练轮次；当新增数据量未达到阈值时，比例取样，按照新增数据量从历史数据中取样，越接近最新的数据，取样权重越大，将新旧数据构成新的输入数据集；加载历史校正模型，冻结卷积层和残差层参数，重新定义优化器，只优化全连接层的参数，进行模型更新，并判断此时的多元校正效果是否有提升，如果是，则代替原有模型；如果不是，则保留原有模型；其中，所述多元校正模型采用卷积神经网络构建，所述多元校正模型包括卷积模块，卷积模块包括依次连接的卷积层、ReLU激活函数、通道注意力模块、软阈值注意力模块、残差模块、最大池化层；其中，还设置多个自适应校正建模模块，用于同时预测与同步监测多个质量指标，采用机器学习算法，以处理高光谱实时数据中的复杂非线性关系，并优化对多个质量指标的预测；根据生产过程中的高光谱实时数据，针对不同质量指标的重要性和关联性，自适应地动态优化调整各质量指标在自适应校正建模模型中的权重。

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