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龙图腾网获悉浙江农林大学申请的专利一种当归片检测装置及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：CN116465862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202310446979.4，技术领域涉及：G01N21/47；该发明授权一种当归片检测装置及方法是由连俊博;竺婷;陈欣楠;惠国华;常劲楠;吴昕灿;马玲;方大凯;刘威;宁景苑设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种当归片检测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种当归片检测装置及方法。该装置包括控制模块、检测模块和遮光罩，所述检测模块设置在遮光罩内，所述检测模块包括底座，所述底座上设有检测平台和支架，所述支架上设有感光纤维探头以及用于带动感光纤维探头升降的升降机构，所述支架上还设有沿水平设置的导轨，所述导轨上设有滑块以及用于驱动滑块沿导轨移动的驱动机构，所述滑块上设有激光发射器、用于调整激光发射器发射角度的调整模块，所述控制模块包括控制器、激光驱动器和光谱仪，所述激光发射器与激光驱动器电连接，所述感光纤维探头与光谱仪电连接。本发明能够快速、无损、准确的检测出当归片的真假。

本发明授权一种当归片检测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种当归片检测方法，用于一种当归片检测装置，所述当归片检测装置包括控制模块、检测模块和遮光罩1，所述检测模块设置在遮光罩1内，所述检测模块包括底座2，所述底座2上设有检测平台3和支架4，所述支架4上设有感光纤维探头5以及用于带动感光纤维探头5升降的升降机构6，所述支架4上还设有沿水平设置的导轨7，所述导轨7上设有滑块8以及用于驱动滑块8沿导轨7移动的驱动机构，所述滑块8上设有激光发射器10、用于调整激光发射器10发射角度的调整模块11，所述控制模块包括控制器、激光驱动器和光谱仪，所述激光发射器10与激光驱动器电连接，所述感光纤维探头5与光谱仪电连接，所述控制器分别与升降机构6、驱动机构9、调整模块11、激光驱动器和光谱仪电连接，其特征在于，包括以下步骤： S1：将待测当归片放到检测平台上，使待测当归片位于感光纤维探头正下方，升降机构带动感光纤维探头移至待测当归片上方2mm处，待测当归片上位于感光纤维探头正下方的点为采样点，调整滑块的位置以及激光发射器的发射角度，使得激光射入待测当归片的激光入射点与采样点之间的距离小于0.6cm，遮光罩将检测模块罩住； S2：激光发射器发射波长为650mm的激光到待测当归片，激光照射到待测当归片后产生的波长为650nm的漫反射光被遮光罩内的光谱仪的感光纤维探头采集到； S3：激光发射器发出波长为650nm的激光从初始光谱强度开始递增n次，每次递增的强度都为1000counts，初始光谱强度的激光以及每次强度递增后的激光照射到待测当归片后产生的波长为650nm的漫反射光都被光谱仪的感光纤维探头采集到，感光纤维探头依次采集到n+1个漫反射光的光谱强度，将这n+1个漫反射光的光谱强度作为1个检测数据组发送到控制器； S4：重复执行m次步骤S2，控制器得到m个检测数据组； S5：控制器将m个检测数据组输入到当归片判别模型中，当归片判别模型对输入的m个检测数据组进行处理，输出待测当归片是否为真当归片的检测结果； 所述步骤S5中当归片判别模型对输入的m个检测数据组进行处理，输出待测当归片是否为真当归片的检测结果的方法如下： 当归片判别模型对输入的每个检测数据组进行处理，判断每个检测数据组对应的检测结果，如果检测结果为真的检测数据组数量大于检测结果为假的检测数据组数量，则当归片判别模型输出待测当归片为真当归片的检测结果；如果检测结果为真的检测数据组数量小于或等于检测结果为假的检测数据组数量，则当归片判别模型输出待测当归片为假当归片的检测结果； 所述当归片判别模型对每个检测数据组进行处理，判断每个检测数据组对应的检测结果的方法如下： M1：将m个检测数据组依次编号为1、2……m，编号为i的检测数据组为Xi＝{xi1、xi2、xi3…xin+1}，1≤i≤m，n≥3，对每个检测数据组进行优化处理，得到对应的优化数据组，编号为i的检测数据组Xi对应的优化数据组为Yi＝{yi1、yi2…yin-1}， 其中，1≤j≤n-1，xij为编号为i的检测数据组Xi中的第j个数据，yij为优化数据组Yi中的第j个数据； M2：判断每个检测数据组对应的检测结果； 判断编号为i的检测数据组Xi对应的检测结果的方法如下： 计算编号为i的检测数据组Xi对应的优化数据组Yi与当归片判别模型存储的参考集中的每个参考数据组之间的曼哈顿距离，将参考数据组按照距离从小到大排序，取前k个参考数据组作为支持数据组，k个支持数据组依次记为Z1、Z2…Zk，计算出编号为i的检测数据组Xi对应的预测值fXi，如果fXi＝1，则编号为i的检测数据组Xi对应的检测结果为真，如果fXi＝-1，则编号为i的检测数据组Xi对应的检测结果为假； 预测值fXi的公式如下： KYi，Zr＝exp-gamma×MYi，Zr2， 其中，1≤r≤k，αr为支持数据组Zr的拉格朗日乘子，KYi，Zr表示优化数据组Yi与支持数据组Zr之间的核函数值，gamma为核函数系数，MYi，Zr为优化数据组Yi与支持数据组Zr的曼哈顿距离，b为偏置值，βr为支持数据组Zr对应的类别标签值，如果支持数据组Zr对应的当归片类别为真，则βr＝1；如果支持数据组Zr对应的当归片类别为假，则βr＝-1。

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