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龙图腾网获悉深圳市睿格晟设备有限公司申请的专利抛光液监测方法和监测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：CN119694430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411964825.5，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权抛光液监测方法和监测系统是由黄绍东;叶玉泉;伍繁榜设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本抛光液监测方法和监测系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种抛光液监测方法和监测系统，属于抛光液技术领域。其中，抛光液监测方法包括如下步骤：步骤1：获取抛光液随使用进程的成分数据以及与成分数据对应的标记数据，所述成分数据包括各组分的浓度，标记数据包括PH值、光谱信息以及温度数据；步骤2：获取待测抛光液的时间温度数据、时间PH数据以及时间光谱信息，作为预测信息；本申请所提供的技术方案中，在监测抛光液内部有效成分时，并不是对抛光液进行取样，而是收集抛光液在使用过程中预测信息，然后用预测模型来预测成分数据，所以监测过程中，效率更高，能够更加迅速的监测抛光液内部的成分变化。

本发明授权抛光液监测方法和监测系统在权利要求书中公布了：1.一种抛光液监测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：获取抛光液随使用进程的成分数据以及与成分数据对应的标记数据，所述成分数据包括各组分的浓度，标记数据包括PH值、光谱信息以及温度数据； 步骤2：获取待测抛光液的时间温度数据、时间PH数据以及时间光谱信息，作为预测信息； 步骤3：构建成分预测模型，将预测信息作为预测模型的输入，成分数据作为输出，对预测模型进行交叉训练； 其中，预测模型包括LSTM神经网络、卷积神经网络、全连接层以及循环优化层； 时间温度数据和时间PH数据输入至LSTM神经网络得到第一高级特征； 时间光谱信息输入至卷积神经网络得到第二高级特征； 第一高级特征和第二高级特征输入至全连接层生成融合特征； 融合特征输入至循环优化层生成成分数据； 步骤4：使用交叉训练后的预测模型，对抛光液的成分进行预测； 在获取光谱信息时执行如下步骤： S1：获取抛光液样本，将抛光液样本采用固定波长的激光进行照射，收集激光透过抛光液样本的光谱图； S2：根据光谱图中光强信号分布，对光谱图进行截取，以获取感兴趣区； S3：对感兴趣区进行中值滤波，以得到滤波光谱； S4：对滤波光谱进行二值化处理，提取滤波光谱的圆心； S5：提取滤波光谱的最大光斑和饱和光斑，在感兴趣区中标注圆心、最大光斑以及饱和光斑，将感兴趣区作为光谱信息。

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