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龙图腾网获悉大麦毛发医疗(深圳)集团股份有限公司申请的专利微针植眉的智能控制方法、系统及装置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：CN120242297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510748081.1，技术领域涉及：A61M37/00；该发明授权微针植眉的智能控制方法、系统及装置是由李兴东设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本微针植眉的智能控制方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了微针植眉的智能控制方法、系统及装置，涉及微针植眉控制技术领域。该方法包括以下步骤：采集并预处理多模态微针植眉原始数据，进行量化评估对比数据库判定值，优化微针植眉智能控制方法。本发明通过采集并处理多模态微针植眉原始数据，然后通过多模态微针植眉数据分别对多模态微针植眉数据识别及时性和多模态微针植眉数据融合性能进行量化评估，接着将得到的数据识别及时性量化值和数据融合性能量化值分别与数据库中的判定值进行对比分析，最后优化调整微针植眉的智能控制方法，提高了微针植眉的智能控制方法准确性，解决了现有技术中存在微针植眉的智能控制方法由于数据及时性和数据融合的差异导致的准确性不足的问题。

本发明授权微针植眉的智能控制方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.微针植眉的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多模态微针植眉原始数据，将多模态微针植眉原始数据进行预处理，得到多模态微针植眉数据； 通过多模态微针植眉数据分别对多模态微针植眉数据识别及时性和多模态微针植眉数据融合性能进行量化评估，得到数据识别及时性量化值和数据融合性能量化值； 将数据识别及时性量化值和数据融合性能量化值分别与数据库中数据识别及时性判定值和数据融合性能判定值进行对比分析，得到微针植眉的智能控制优化方法； 所述多模态微针植眉数据表示通过对光学相干断层扫描仪采集的微针植眉原始数据进行清洗和去噪得到的数据； 所述多模态微针植眉数据包括数据识别及时性数据和数据融合性能数据； 所述数据识别及时性数据包括OCT成像处理时间、机械臂响应延迟、多模态微针植眉数据同步误差系数和胶原纤维排列密度分析时间； 所述数据融合性能数据包括多模态微针植眉数据同步误差系数、机械臂响应延迟、控制指令生成延迟和多模态微针植眉数据处理延迟； 所述通过多模态微针植眉数据分别对多模态微针植眉数据识别及时性和多模态微针植眉数据融合性能进行量化评估，之前还包括： 从已构建的植眉智能控制数据库中获取数据识别及时性量化值阈值、数据融合性能量化值阈值、数据识别及时性量化值的重要性分数和数据融合性能量化值的重要性分数； 所述数据识别及时性量化值阈值包括光学相干断层扫描成像处理时间阈值、机械臂响应延迟阈值、胶原纤维排列密度分析时间阈值和多模态微针植眉数据时间戳标准值； 所述数据识别及时性量化值的重要性分数包括OCT成像处理时间的重要性分数、机械臂响应延迟的重要性分数、多模态微针植眉数据同步误差系数的重要性分数和胶原纤维排列密度分析时间的重要性分数； 所述数据融合性能量化值阈值包括机械臂响应延迟第二阈值、控制指令生成延迟阈值、多模态微针植眉数据处理延迟阈值和多模态微针植眉数据时间戳第二标准值； 所述数据融合性能量化值的重要性分数包括多模态微针植眉数据同步误差系数的第二重要性分数、机械臂响应延迟的第二重要性分数、控制指令生成延迟的重要性分数、多模态微针植眉数据处理延迟的重要性分数和数据融合性能量化值的重要性分数； 所述得到数据识别及时性量化值的具体步骤为： 通过OCT成像处理时间的重要性分数对OCT成像处理时间阈值与OCT成像处理时间进行占比分析的结果进行修正，记为数据识别及时性量化值第一分量； 通过机械臂响应延迟的重要性分数对机械臂响应延迟阈值与机械臂响应延迟进行占比分析的结果进行修正，记为数据识别及时性量化值第二分量； 将多模态微针植眉数据同步误差系数进行均值化处理，使用多模态微针植眉数据同步误差系数的重要性分数对均值化处理的结果进行修正，记为数据识别及时性量化值第三分量，所述多模态微针植眉数据同步误差系数表示将多模态微针植眉数据时间戳标准值与多模态微针植眉数据时间戳和多模态微针植眉数据时间戳标准值的偏差进行占比分析的结果； 通过胶原纤维排列密度分析时间的重要性分数对胶原纤维排列密度分析时间阈值与胶原纤维排列密度分析时间进行占比分析的结果进行修正，记为数据识别及时性量化值第四分量； 将数据识别及时性量化值第一分量、数据识别及时性量化值第二分量、数据识别及时性量化值第三分量和数据识别及时性量化值第四分量进行耦合，得到数据识别及时性量化值； 所述数据识别及时性量化值为衡量系统从数据采集到生成控制指令的及时性的量化数据； 所述数据融合性能量化值的具体获取步骤为： 将多模态微针植眉数据时间戳与多模态微针植眉数据时间戳和多模态微针植眉数据时间戳第二标准值的偏差进行占比分析，得到多模态微针植眉数据同步误差系数，将多模态微针植眉数据同步误差系数进行均值化处理，使用多模态微针植眉数据同步误差系数的第二重要性分数对均值化处理的结果进行补偿，得到数据融合性能量化值第一分量； 通过机械臂响应延迟的第二重要性分数对机械臂响应延迟与机械臂响应延迟第二阈值进行占比分析的结果进行补偿，得到数据融合性能量化值第二分量； 通过控制指令生成延迟的重要性分数对控制指令生成延迟与控制指令生成延迟阈值进行占比分析的结果进行补偿，得到数据融合性能量化值第三分量； 通过多模态微针植眉数据处理延迟的重要性分数对多模态微针植眉数据处理延迟与多模态微针植眉数据处理延迟阈值进行占比分析的结果进行补偿，得到数据融合性能量化值第四分量； 通过数据识别及时性量化值的重要性分数对数据识别及时性量化值进行均值化处理的结果进行补偿，得到数据融合性能量化值第五分量； 将数据融合性能量化值第一分量、数据融合性能量化值第二分量、数据融合性能量化值第三分量和数据融合性能量化值第四分量的耦合结果与数据融合性能量化值第五分量进行占比分析得到数据融合性能量化值； 所述数据融合性能量化值用于反映系统整合多源传感器数据时的准确性。

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