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龙图腾网获悉陕西圣济康泽中药研究科技有限公司申请的专利一种基于大数据的中药饮片质量评估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：CN120579901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511076825.6，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权一种基于大数据的中药饮片质量评估方法是由王海萍;马群;张诗璇;郝静怡设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的中药饮片质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于大数据的中药饮片质量评估方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：从中心区域的纹理密集区检测点提取纹理方向一致性数据，从褶皱区域检测点提取结构对称性数据；将色泽梯度变化数据与预设标准色泽梯度阈值对比生成第一差异度指标，将纹理方向一致性数据与历史合格批次纹理方向分布范围对比生成第二差异度指标，将结构对称性数据与药典形态标准对比生成第三差异度指标；基于第一差异度指标、第二差异度指标及第三差异度指标，结合初始质量偏离风险值，计算质量评估值，并根据质量评估值与预设风险阈值的区间匹配关系，得到中药饮片的质量等级判定结果。本发明可以提高评估的准确率。

本发明授权一种基于大数据的中药饮片质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的中药饮片质量评估方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1，对所述饮片数据集进行多维度关联分析，通过计算种植环境数据与成品性状特征的关联度，生成初始质量偏离风险值； 步骤2，将饮片表面图像划分为均匀网格单元，通过分割算法定位三个特征区域，分别为饮片边缘区域的色泽过渡带、中心区域的纹理密集区及褶皱区域；在每个特征区域内选取一个检测点，以三个检测点为顶点构建多边形，包括：采用自适应网格划分算法，根据图像分辨率将饮片表面划分为边长5-8像素的方形网格单元；对每个网格单元进行边缘梯度检测，将连续三个网格单元内边缘梯度变化率超过50%的区域标记为色泽过渡带；对中心区域网格进行灰度共生矩阵分析，将纹理对比度大于设定阈值的相邻网格聚类为纹理密集区；通过形态学膨胀操作连接断裂褶皱特征，将曲率变化率超过30%的连续区域识别为褶皱区域；分别在三个特征区域的几何中心点向外扩展2个网格单位确定最终检测点位置；在色泽过渡带检测点处沿边缘切线方向延伸3个像素点建立基准线，选取基准线中点作为第一顶点；在纹理密集区检测点处计算主纹理方向，沿主纹理方向移动相当于纹理周期12的距离确定第二顶点；在褶皱区域检测点处识别对称轴线，选取对称轴与褶皱边缘的交点作为第三顶点；将第一顶点、第二顶点和第三顶点按顺时针方向连接形成三角形，计算三角形内角分布作为形态特征基准，具体来说，边缘切线方向确定，在色泽过渡带检测点处，通过边缘检测算子识别该点所在边缘的切线方向，沿切线方向向两侧各延伸3个像素点，形成一条长度为6像素的基准线，切线方向θ，则延伸点坐标为x±3cosθ，y±3sinθ，取基准线中点作为第一顶点沿切线方向延伸3像素后的中点，即原检测点位置，以边缘切线方向为基准，确保第一顶点位于色泽过渡带的主梯度方向上，便于后续提取沿边缘的色泽梯度变化数据；主纹理方向计算，在纹理密集区检测点周围选取5×5像素邻域，通过灰度共生矩阵计算能量或相关性最大的方向，作为主纹理方向，沿主纹理方向扫描邻域像素，统计灰度值重复变化的间隔距离，作为纹理周期，沿主纹理方向从检测点向一侧移动T2距离，确定第二顶点位置，基于纹理周期性特征定位顶点，使第二顶点位于纹理变化最显著的位置，便于提取纹理方向一致性数据；对称轴线识别，在褶皱区域检测点周围，通过形态学骨架提取算法或曲率极值点连线，确定褶皱的对称轴，将对称轴向两侧延伸，与褶皱区域的边缘轮廓相交，取离检测点较远的交点作为第三顶点，以对称轴与边缘交点定位顶点，确保第三顶点反映褶皱结构的对称性特征，便于后续分析结构对称性数据；按顺时针方向排列三个顶点，形成闭合三角形，使用向量叉积计算三角形各内角角度，记录三个内角的度数及分布，作为饮片形态的几何特征基准，通过三角形内角分布量化饮片的形态对称性与结构特征； 步骤3，基于所述多边形顶点分布，从边缘区域的色泽过渡带检测点提取色泽梯度变化数据，从中心区域的纹理密集区检测点提取纹理方向一致性数据，从褶皱区域检测点提取结构对称性数据，包括：在色泽过渡带检测点沿多边形边线方向，以1像素为步长采集HSV颜色空间值，计算相邻像素间色相角差值的标准差作为梯度变化数据；在纹理密集区检测点提取8方向Gabor滤波器响应，统计主响应方向占比超过70%的区域面积比例作为方向一致性数据；在褶皱区域检测点沿多边形对称轴进行镜像采样，计算两侧区域在曲率极值点数量、分布间距的匹配度作为结构对称性数据； 步骤4，将色泽梯度变化数据与预设标准色泽梯度阈值对比生成第一差异度指标，将纹理方向一致性数据与历史合格批次纹理方向分布范围对比生成第二差异度指标，将结构对称性数据与药典形态标准对比生成第三差异度指标，包括：将色泽梯度变化数据与标准阈值进行滑动窗口匹配，计算窗口内数据点超出阈值的累计时长占比作为第一差异度；对纹理方向一致性数据建立合格批次的方向分布概率模型，采用KL散度衡量当前数据分布与模型间的偏离程度作为第二差异度；将结构对称性数据映射到药典形态标准描述的拓扑结构中，通过图匹配算法计算节点对应关系的匹配误差作为第三差异度； 步骤5，基于第一差异度指标、第二差异度指标及第三差异度指标，结合初始质量偏离风险值，计算质量评估值，并根据质量评估值与预设风险阈值的区间匹配关系，得到中药饮片的质量等级判定结果。

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