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龙图腾网获悉广东省新黄埔中医药联合创新研究院申请的专利一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法和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：CN117292201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311325177.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法和系统是由李正;于洋设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法和系统，包括采集待测样品的X射线图像，将所述待测样品的X射线图像输入第一模型计算得到所述待测样品中的中药和杂质信息；采集待测样品的可见光图像，对所述待测样品的可见光图像进行时间戳标记，基于标记后的所述待测样品的可见光图像与所述待测样品中的中药和杂质信息计算得到所述待测样品中中药和杂质的位置数据；基于所述待测样品中中药和杂质的位置数据剔除所述待测样品中的杂质；采集待测样品的近红外高光谱图像，将待测样品的近红外高光谱图像输入第二模型计算得到待测样品的质量分级，所述第二模型为输入近红外高光谱图像及其对应的人工标记质量分级训练而成的深度学习模型。

本发明授权一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的多光谱融合中药质量分级方法，其特征在于， 采集待测样品的X射线图像，将所述待测样品的X射线图像输入第一模型计算得到所述待测样品中的中药和杂质信息； 采集待测样品的可见光图像，记待测样品抵达可见光图像采集点的时刻为，基于所述待测样品的可见光图像与所述待测样品中的中药和杂质信息计算得到所述待测样品中中药和杂质的位置数据，其中，X射线图像采集点和可见光图像采集点之间的距离为，误差距离为，，传输待测样品的传输带速度为，记误差时间为； 基于所述待测样品中中药和杂质的位置数据剔除所述待测样品中的杂质，包括：记待测样品中的杂质经过可见光图像采集点的时刻后的秒后抵达剔除点,其中，，为剔除点到X射线图像采集点的距离,将杂质剔除； 采集待测样品的近红外高光谱图像，将待测样品的近红外高光谱图像输入第二模型计算得到所述待测样品的质量分级，所述第二模型为输入近红外高光谱图像及其对应的人工标记质量分级训练而成的深度学习模型。

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