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龙图腾网获悉潍坊护理职业学院;山东博康中药饮片有限公司申请的专利一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选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：CN120831338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511332970.6，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选方法是由王莎莎;李文志;纪善国;王建刚;颜魁廷;傅巧真;李凤双;赵晴晴设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选方法在说明书摘要公布了：本发明涉及中药饮片筛选技术领域，公开了一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选方法。该方法通过多源传感器阵列同步采集目标中药饮片的可见光图像数据、近红外光谱数据和气味挥发物数据；对三类数据分别执行形态学清洗、基线漂移校正、环境干扰剔除操作；从预处理后的数据中提取饮片形态特征集、化学组分特征集、挥发性物质特征集；计算三类特征集对应的形态稳定性因子、组分稳定性因子、挥发稳定性因子；构建三维特征融合空间，将三类特征集映射为融合特征向量；在该空间中以融合特征向量为起始点执行集中搜索，确定最优筛选决策向量；从而实现更准确的等级分类与品质筛选，能够显著提升中药饮片筛选的效率。

本发明授权一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态数据融合的中药饮片智能筛选方法，其特征在于，包括下列步骤： 通过多源传感器阵列同步采集目标中药饮片的可见光图像数据、近红外光谱数据和气味挥发物数据； 对所述可见光图像数据执行形态学清洗操作，对所述近红外光谱数据执行基线漂移校正操作，对所述气味挥发物数据执行环境干扰剔除操作； 从清洗后的可见光图像数据中提取饮片形态特征集，从校正后的近红外光谱数据中提取化学组分特征集，从剔除干扰后的气味挥发物数据中提取挥发性物质特征集； 计算所述饮片形态特征集的形态稳定性因子、所述化学组分特征集的组分稳定性因子以及所述挥发性物质特征集的挥发稳定性因子； 依据所述形态稳定性因子、组分稳定性因子和挥发稳定性因子构建三维特征融合空间，并将所述饮片形态特征集、化学组分特征集和挥发性物质特征集映射为融合特征向量； 在所述三维特征融合空间中，以所述融合特征向量为起始点执行集中搜索操作，确定最优筛选决策向量； 根据所述最优筛选决策向量对目标中药饮片进行等级分类与品质筛选； 所述计算所述饮片形态特征集的形态稳定性因子、所述化学组分特征集的组分稳定性因子以及所述挥发性物质特征集的挥发稳定性因子的方法为： 统计所述饮片形态特征集中所有表面纹理复杂度的第一四分位数与第三四分位数； 以所述第一四分位数向下延伸预设纹理偏移量作为纹理聚集下界，以所述第三四分位数向上延伸所述预设纹理偏移量作为纹理聚集上界； 计算所述纹理聚集下界与纹理聚集上界之间表面纹理复杂度的方差值，设为所述形态稳定性因子； 统计所述化学组分特征集中所有关键活性成分浓度值的第一四分位数与第三四分位数；以所述第一四分位数向下延伸预设组分偏移量作为组分聚集下界，以所述第三四分位数向上延伸所述预设组分偏移量作为组分聚集上界；计算所述组分聚集下界与组分聚集上界之间关键活性成分浓度值的方差值，设为所述组分稳定性因子； 统计所述挥发性物质特征集中所有特征挥发物浓度值的第一四分位数与第三四分位数；以所述第一四分位数向下延伸预设挥发偏移量作为挥发聚集下界，以所述第三四分位数向上延伸所述预设挥发偏移量作为挥发聚集上界；计算所述挥发聚集下界与挥发聚集上界之间特征挥发物浓度值的方差值，设为所述挥发稳定性因子； 所述依据所述形态稳定性因子、组分稳定性因子和挥发稳定性因子构建三维特征融合空间的方法为： 预定义三维空间坐标轴，其中X轴对应饮片形态特征维度，Y轴对应化学组分特征维度，Z轴对应挥发性物质特征维度； 将所述形态稳定性因子映射为X轴坐标值，所述组分稳定性因子映射为Y轴坐标值，所述挥发稳定性因子映射为Z轴坐标值； 以所述X轴坐标值、所述Y轴坐标值和所述Z轴坐标值共同构成的三维坐标点为中心点，生成包含历史筛选决策向量的所述三维特征融合空间。

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