CN117636081A - 一种中药材质量信息追溯方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及供应链管理技术领域，具体为一种中药材质量信息追溯方法及系统，包括以下步骤：基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集；本发明中，通过红外热成像技术的应用，能够详细记录中药材的热状态，结合图像处理技术和卷积神经网络，在特征提取和模式识别方面实现了更高的精确度和效率，通过时间序列分析，能够有效追踪中药材状态的变化趋势，数字孪生技术的运用能够建立中药材的全生命周期模型，实现从种植到销售的全方位监控，结合生命周期评估方法，不仅能评估药材质量，还能分析环境影响，随机森林算法的应用在质量预测和供应链中断预警使得该方法在中药材质量管理方面具有前瞻性和预见性。
Description
技术领域
本发明涉及供应链管理技术领域，尤其涉及一种中药材质量信息追溯方法及系统。
背景技术
在供应链管理领域中，主要通过各种技术手段和管理策略，确保产品从生产到消费者手中的每一步都受到监控和管理，在中药材的背景下，涉及到从种植、收获、加工、储存到最终销售的整个过程，质量控制则专注于确保产品符合预定的质量标准，从而减少缺陷。
其中，中药材质量信息追溯方法是一种用于确保中药材质量的系统性方法，其目的是通过记录和监控中药材从种植到最终销售的每个环节，以确保其质量符合标准，通过追溯系统，可以及时发现质量问题，防止不合格产品流入市场，同时为消费者提供明确的产品信息，增加其购买决策的依据，这一方法的实现通常依赖于信息技术和数据管理系统，包括使用条形码、二维码、RFID技术标记和追踪产品，同时利用数据库系统记录相关信息，如生产日期、批次、检测结果、储存条件，以便在整个供应链中进行查询和验证。
传统中药材质量追溯方法如下在几个方面存在局限，传统方法通常依赖于跟踪和记录技术，如条形码和RFID标签，这些技术在处理大量数据和进行复杂模式识别时效率较低，难以准确预测长期的质量变化和环境影响，并且在早期识别供应链潜在中断和质量问题方面也显示出不足，缺乏对数据的分析预测，限制了在保障中药材质量和安全性方面的效果。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种中药材质量信息追溯方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种中药材质量信息追溯方法，包括以下步骤：
S1：基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集；
S2：基于所述热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告；
S3：基于所述热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告；
S4：基于所述状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型；
S5：基于所述数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告；
S6：基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告；
S7：基于所述环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案；
所述热成像数据集具体为中药材的红外热图像集合，以及多时间点的温度分布和热点，所述热特征识别报告具体为中药材热响应的特征数据和识别的热模式报告，所述状态变化趋势报告具体指中药材随时间变化的热状态趋势分析报告，所述数字孪生模型具体为中药材的三维数字表示，包括生长、加工、储存的模拟数据，所述质量评估报告具体为药材质量的评估结果和稳定性分析报告，所述环境影响分析报告具体指中药材生产和加工过程的能源消耗、废物产生和碳排放分析报告，所述质量预测与改进方案具体指潜在质量问题的预测结果和供应链中断的改进措施。
作为本发明的进一步方案，基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集的步骤具体为：
S101：基于中药材实物，采用红外热像仪和图像转换算法进行热图像捕捉，生成初步红外热图像集；
S102：基于所述初步红外热图像集，采用自适应直方图均衡化算法进行图像优化，生成优化后的红外热图像集；
S103：基于所述优化后的红外热图像集，采用温度校准算法，生成校准后的红外热图像集；
S104：基于所述校准后的红外热图像集，采用多时间点数据融合技术，进行热图像整合，生成热成像数据集。
作为本发明的进一步方案，基于所述热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告的步骤具体为：
S201：基于所述热成像数据集集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行图像预处理，生成处理后的热成像数据集；
S202：基于所述处理后的热成像数据集，采用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法进行特征提取，生成特征提取结果集；
S203：基于所述特征提取结果集，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，生成模式识别报告；
S204：基于所述模式识别报告，采用自回归积分滑动平均模型进行线性回归和时间序列预测的热响应分析，生成热特征识别报告。
作为本发明的进一步方案，基于所述热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告的步骤具体为：
S301：基于所述热特征识别报告，采用自回归模型分析中药材热特征的时间依赖性，生成时间序列分析结果；
S302：基于所述时间序列分析结果，采用滑动平均模型处理时间序列中的随机波动，生成平滑处理结果；
S303：基于所述平滑处理结果，采用差分自回归滑动平均模型分析中药材状态的长期趋势和季节性变化，生成状态分析结果；
S304：基于所述状态分析结果，采用蒙特卡洛模拟技术进行时间序列的预测，生成状态变化趋势报告。
作为本发明的进一步方案，基于所述状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型的步骤具体为：
S401：基于所述状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模，构建中药材的基础几何结构，生成初步三维数字模型；
S402：基于所述初步三维数字模型，采用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，生成细化的三维数字模型；
S403：基于所述细化的三维数字模型，采用计算流体动力学软件进行流动模拟，结合有限元分析软件进行结构和热分析，模拟中药材生长和加工过程，生成模拟结果；
S404：基于所述模拟结果，采用Siemens NX集成模型数据，进行全生命周期的动态模拟和分析，生成数字孪生模型。
作为本发明的进一步方案，基于所述数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告的步骤具体为：
S501：基于所述数字孪生模型，采用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，生成质量变化评估结果；
S502：基于所述质量变化评估结果，采用故障树分析法进行质量问题潜在原因的确立，生成问题分析结果；
S503：基于所述问题分析结果，采用统计过程控制技术分析质量稳定性，生成稳定性分析结果；
S504：基于所述稳定性分析结果，采用数据挖掘和预测建模技术进行质量评估，生成质量评估报告。
作为本发明的进一步方案，基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告的步骤具体为：
S601：基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，分析中药材的生产和加工对环境的影响，生成初步环境影响分析结果；
S602：基于所述初步环境影响分析结果，采用碳足迹量化方法评估中药材的碳排放量，生成碳排放量化分析结果；
S603：基于所述碳排放量化分析结果，采用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生情况，生成能源与废物管理分析结果；
S604：基于所述能源与废物管理分析结果，采用环境影响分析和预测技术进行环境影响评估，生成环境影响分析报告。
作为本发明的进一步方案，基于所述环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案的步骤具体为：
S701：基于所述环境影响分析报告，采用主成分分析方法提取数据特征，生成数据特征集合；
S702：基于所述数据特征集合，采用支持向量机模型预测质量问题，生成风险预测结果；
S703：基于所述风险预测结果，采用逻辑回归分析评估供应链中断的风险，生成风险分析结果；
S704：基于所述风险预测结果，采用决策树和风险管理模型制定质量改进和供应链优化措施，生成质量预测与改进方案。
一种中药材质量信息追溯系统，所述中药材质量信息追溯系统用于执行上述中药材质量信息追溯方法，所述系统包括热成像采集模块、特征识别模块、状态趋势分析模块、数字孪生构建模块、质量评估模块、环境影响分析模块、预测与预警模块、方案改进模块；
所述热成像采集模块基于中药材实物，采用红外热成像技术进行热图像捕捉，通过自适应直方图均衡化算法优化图像，并进行温度校准，采用多时间点数据融合技术整合图像，生成热成像数据集；
所述特征识别模块基于热成像数据集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行预处理，应用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法提取特征，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，通过自回归积分滑动平均模型分析热响应，生成热特征识别报告；
所述状态趋势分析模块基于热特征识别报告，采用自回归模型分析时间依赖性，采用滑动平均模型处理随机波动，采用差分自回归滑动平均模型分析长期趋势和季节性变化，采用蒙特卡洛模拟技术进行预测，生成状态变化趋势报告；
所述数字孪生构建模块基于状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模使用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，利用计算流体动力学软件和有限元分析软件模拟生长和加工过程，并通过Siemens NX集成模型数据，生成数字孪生模型；
所述质量评估模块基于数字孪生模型，运用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，使用故障树分析法确定潜在问题原因，应用统计过程控制技术分析质量稳定性，通过数据挖掘和预测建模技术进行综合评估，生成质量评估报告；
所述环境影响分析模块基于质量评估报告，应用生命周期评估方法分析生产加工对环境的影响，采用碳足迹量化方法评估碳排放，利用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生，并通过环境影响分析和预测技术进行综合评估，生成环境影响分析报告；
所述预测与预警模块基于环境影响分析报告，运用主成分分析方法提取关键数据特征，采用支持向量机模型预测质量问题，使用逻辑回归分析评估供应链中断风险，利用决策树和风险管理模型制定改进措施，生成质量预测与预警方案；
所述方案改进模块基于质量预测与预警方案，采用随机森林算法对数据进行深度分析和趋势预测，预警质量问题和供应链中断，并制定相应的应对策略和改进措施，生成综合改进执行方案。
作为本发明的进一步方案，所述自适应直方图均衡化算法包括对图像的对比度增强、动态范围调整，所述傅里叶变换去噪法具体为频域滤波处理，所述自回归积分滑动平均模型包括时间序列的趋势、季节性分析，所述Siemens NX集成具体为全生命周期的模拟和分析，所述故障树分析法具体指分析故障模式和影响，所述统计过程控制技术包括过程监控、数据分析，所述能源审计和废物管理分析法包括能源使用、废物排放评估，所述逻辑回归分析具体指基于概率的风险评估。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过红外热成像技术的应用，能够详细记录中药材的热状态，为后续分析提供数据，结合图像处理技术和卷积神经网络，在特征提取和模式识别方面实现了更高的精确度和效率，通过时间序列分析，能够有效追踪中药材状态的变化趋势，为质量控制提供了动态视角，数字孪生技术的运用能够建立中药材的全生命周期模型，实现从种植到销售的全方位监控，结合生命周期评估方法，不仅能评估药材质量，还能分析环境影响，如能源消耗和碳排放，随机森林算法的应用在质量预测和供应链中断预警方面提供了一个强大的分析工具，使得该方法在中药材质量管理方面具有前瞻性和预见性。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的S7细化流程图；
图9为本发明的系统流程图；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种中药材质量信息追溯方法，包括以下步骤：
S1：基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集；
S2：基于热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告；
S3：基于热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告；
S4：基于状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型；
S5：基于数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告；
S6：基于质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告；
S7：基于环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案；
热成像数据集具体为中药材的红外热图像集合，以及多时间点的温度分布和热点，热特征识别报告具体为中药材热响应的特征数据和识别的热模式报告，状态变化趋势报告具体指中药材随时间变化的热状态趋势分析报告，数字孪生模型具体为中药材的三维数字表示，包括生长、加工、储存的模拟数据，质量评估报告具体为药材质量的评估结果和稳定性分析报告，环境影响分析报告具体指中药材生产和加工过程的能源消耗、废物产生和碳排放分析报告，质量预测与改进方案具体指潜在质量问题的预测结果和供应链中断的改进措施。
采用红外热成像技术进行的热状态记录和热图像采集，为中药材的质量控制提供了更详细的数据，这些数据集成了图像处理技术和卷积神经网络，提高了特征提取和模式识别的准确性，从而能更有效地识别和分析中药材的热响应特征，时间序列分析方法的应用使得能够追踪中药材状态的变化趋势，为质量控制提供了动态监控的能力，不仅有助于提前识别的质量问题，而且也有助于更好地理解中药材在不同生长阶段的特征变化，数字孪生技术的使用进一步增强了这种监控能力，通过建立中药材的三维数字模型和全生命周期模拟，提供了全面的视角观察和评估中药材的质量变化，在质量评估方面，计算机仿真技术的使用不仅提高了评估的精确度，还提供了对中药材质量稳定性的深入了解，同时，生命周期评估方法的应用扩展了传统的质量控制范畴，将环境影响分析纳入考量，评估了能源消耗、废物产生和碳排放等方面的影响，随机森林算法在数据分析和预测方面的应用，为中药材的质量管理提供了一个强大的工具，不仅能够预测潜在的质量问题，还能对供应链中断进行预警，提高了中药材供应链的整体效率和响应能力。
请参阅图2，基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集的步骤具体为：
S101：基于中药材实物，采用红外热像仪和图像转换算法进行热图像捕捉，生成初步红外热图像集；
S102：基于初步红外热图像集，采用自适应直方图均衡化算法进行图像优化，生成优化后的红外热图像集；
S103：基于优化后的红外热图像集，采用温度校准算法，生成校准后的红外热图像集；
S104：基于校准后的红外热图像集，采用多时间点数据融合技术，进行热图像整合，生成热成像数据集。
在步骤S101中，基于中药材实物，采用红外热像仪进行热图像捕捉，确保图像的准确性，采用红外热像仪，并结合图像转换算法，将热辐射数据转换为初步的红外热图像集，记录中药材的热状态和热点分布，在步骤S102中，针对初步的红外热图像集，应用自适应直方图均衡化算法对图像进行优化处理，使热点和温度分布更加明显，从而提高图像的质量和分析的准确性，在步骤S103中，对优化后的红外热图像集进行温度校准，采用温度校准算法对每个像素的温度值进行精确调整，确保图像中的温度读数准确无误，因为不同环境条件下的温度偏差影响热图像的解释和分析，在步骤S104中，基于校准后的红外热图像集，使用多时间点数据融合技术进行图像整合，这包括将多个时间点的热图像数据综合起来，形成一个更全面的热成像数据集，从而提供了关于中药材热状态随时间变化的动态视图。
请参阅图3，基于热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告的步骤具体为：
S201：基于热成像数据集集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行图像预处理，生成处理后的热成像数据集；
S202：基于处理后的热成像数据集，采用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法进行特征提取，生成特征提取结果集；
S203：基于特征提取结果集，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，生成模式识别报告；
S204：基于模式识别报告，采用自回归积分滑动平均模型进行线性回归和时间序列预测的热响应分析，生成热特征识别报告。
在步骤S201中，针对收集的热成像数据集，采用傅里叶变换去噪法进行图像预处理，去除噪声成分再转换回空间域，以提高图像的清晰度和可分析性，同时，使用最大最小归一化法对图像数据进行规范化处理，确保后续分析的一致性和准确性，在步骤S202中，基于处理后的热成像数据集，应用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法进行特征提取，在步骤S203中，基于提取的特征结果集，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，在步骤S204中，基于模式识别报告，采用自回归积分滑动平均模型进行热响应的线性回归和时间序列预测分析，该模型能够分析热图像随时间的变化趋势，预测未来的热状态，从而为中药材的质量控制和管理提供科学依据。
请参阅图4，基于热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告的步骤具体为：
S301：基于热特征识别报告，采用自回归模型分析中药材热特征的时间依赖性，生成时间序列分析结果；
S302：基于时间序列分析结果，采用滑动平均模型处理时间序列中的随机波动，生成平滑处理结果；
S303：基于平滑处理结果，采用差分自回归滑动平均模型分析中药材状态的长期趋势和季节性变化，生成状态分析结果；
S304：基于状态分析结果，采用蒙特卡洛模拟技术进行时间序列的预测，生成状态变化趋势报告。
在步骤S301中，基于热特征识别报告，采用自回归模型对中药材的热特征进行时间依赖性分析，自回归模型是一种统计分析方法，能够分析数据随时间变化的动态特性，在步骤S302中，基于自回归模型的时间序列分析结果，应用滑动平均模型处理时间序列中的随机波动，滑动平均模型有助于平滑时间序列数据，削弱随机波动带来的影响，使得趋势更加清晰，在步骤S303中，基于平滑处理的结果，采用差分自回归滑动平均模型进一步分析中药材状态的长期趋势和季节性变化，差分自回归滑动平均模型结合了差分和自回归滑动平均，使得模型能够更加准确地捕捉到时间序列的长期趋势和季节性模式，在步骤S304中，基于上述状态分析结果，运用蒙特卡洛模拟技术进行时间序列的预测，通过构建模型并进行大量随机抽样模拟，来预测未来的状态变化趋势。
请参阅图5，基于状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型的步骤具体为：
S401：基于状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模，构建中药材的基础几何结构，生成初步三维数字模型；
S402：基于初步三维数字模型，采用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，生成细化的三维数字模型；
S403：基于细化的三维数字模型，采用计算流体动力学软件进行流动模拟，结合有限元分析软件进行结构和热分析，模拟中药材生长和加工过程，生成模拟结果；
S404：基于模拟结果，采用Siemens NX集成模型数据，进行全生命周期的动态模拟和分析，生成数字孪生模型。
在步骤S401中，基于状态变化趋势报告，利用3dsMax软件进行三维建模，创建初步的三维数字模型，确保了模型的准确性和细节的丰富度，在步骤S402中，基于创建的初步三维数字模型，使用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，进一步细化三维数字模型，在步骤S403中，基于细化的三维数字模型，结合计算流体动力学软件和有限元分析软件进行流动模拟和结构及热分析，能够精确模拟中药材在不同环境和条件下的表现，从而生成模拟结果，在步骤S404中，基于上述模拟结果，运用Siemens NX软件集成模型数据，进行全生命周期的动态模拟和分析，包括生长、加工、储存等各个阶段，从而生成完整的数字孪生模型。
请参阅图6，基于数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告的步骤具体为：
S501：基于数字孪生模型，采用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，生成质量变化评估结果；
S502：基于质量变化评估结果，采用故障树分析法进行质量问题潜在原因的确立，生成问题分析结果；
S503：基于问题分析结果，采用统计过程控制技术分析质量稳定性，生成稳定性分析结果；
S504：基于稳定性分析结果，采用数据挖掘和预测建模技术进行质量评估，生成质量评估报告。
在步骤S501中，基于数字孪生模型，运用灰色预测法来评估生命周期内的质量变化，预测中药材的质量走向，在步骤S502中，基于质量变化的评估结果，利用故障树分析法确定导致质量问题的根本原因，从而为防范措施提供依据，
在步骤S503中，基于问题分析的结果，采用统计过程控制技术分析质量的稳定性，确保产品质量的一致，在步骤S504中，基于稳定性分析结果，运用数据挖掘和预测建模技术进行质量评估，从而提供关于中药材未来质量表现的预测和见解。
请参阅图7，基于质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告的步骤具体为：
S601：基于质量评估报告，采用生命周期评估方法，分析中药材的生产和加工对环境的影响，生成初步环境影响分析结果；
S602：基于初步环境影响分析结果，采用碳足迹量化方法评估中药材的碳排放量，生成碳排放量化分析结果；
S603：基于碳排放量化分析结果，采用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生情况，生成能源与废物管理分析结果；
S604：基于能源与废物管理分析结果，采用环境影响分析和预测技术进行环境影响评估，生成环境影响分析报告。
在步骤S601中，基于质量评估报告，运用生命周期评估方法对中药材的生产和加工过程进行环境影响分析，评估其对环境的潜在影响，生成初步的环境影响分析结果，在步骤S602中，基于初步的环境影响分析结果，采用碳足迹量化方法来评估中药材的碳排放量，生成碳排放量化分析结果，在步骤S603中，基于碳排放量化分析结果，利用能源审计和废物管理分析法来评估中药材生产过程中的能源消耗和废物产生情况，有助于识别能源使用的效率和废物管理的潜在问题，生成能源与废物管理分析结果，在步骤S604中，基于能源与废物管理分析结果，运用环境影响分析和预测技术进行综合的环境影响评估，以生成全面的环境影响分析报告。
请参阅图8，基于环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案的步骤具体为：
S701：基于环境影响分析报告，采用主成分分析方法提取数据特征，生成数据特征集合；
S702：基于数据特征集合，采用支持向量机模型预测质量问题，生成风险预测结果；
S703：基于风险预测结果，采用逻辑回归分析评估供应链中断的风险，生成风险分析结果；
S704：基于风险预测结果，采用决策树和风险管理模型制定质量改进和供应链优化措施，生成质量预测与改进方案。
在步骤S701中，基于环境影响分析报告，采用主成分分析方法提取关键数据特征，从而生成数据特征集合，在步骤S702中，基于得到的数据特征集合，运用支持向量机模型对潜在的质量问题进行预测，在数据特征集中识别和区分不同类别的数据点，从而生成风险预测结果，在步骤S703中，基于风险预测结果，使用逻辑回归分析评估供应链中断的风险，预测某些事件发生的概率，并据此生成供应链中断的风险分析结果，在步骤S704中，基于风险预测结果，采用决策树和风险管理模型来制定质量改进和供应链优化措施，决策树提供了一种直观的方式来进行决策分析和风险评估，而风险管理模型则可以帮助系统识别、评估和控制潜在风险，最终生成针对性的质量预测与改进方案。
请参阅图9，一种中药材质量信息追溯系统，中药材质量信息追溯系统用于执行上述中药材质量信息追溯方法，系统包括热成像采集模块、特征识别模块、状态趋势分析模块、数字孪生构建模块、质量评估模块、环境影响分析模块、预测与预警模块、方案改进模块；
热成像采集模块基于中药材实物，采用红外热成像技术进行热图像捕捉，通过自适应直方图均衡化算法优化图像，并进行温度校准，采用多时间点数据融合技术整合图像，生成热成像数据集；
特征识别模块基于热成像数据集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行预处理，应用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法提取特征，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，通过自回归积分滑动平均模型分析热响应，生成热特征识别报告；
状态趋势分析模块基于热特征识别报告，采用自回归模型分析时间依赖性，采用滑动平均模型处理随机波动，采用差分自回归滑动平均模型分析长期趋势和季节性变化，采用蒙特卡洛模拟技术进行预测，生成状态变化趋势报告；
数字孪生构建模块基于状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模使用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，利用计算流体动力学软件和有限元分析软件模拟生长和加工过程，并通过Siemens NX集成模型数据，生成数字孪生模型；
质量评估模块基于数字孪生模型，运用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，使用故障树分析法确定潜在问题原因，应用统计过程控制技术分析质量稳定性，通过数据挖掘和预测建模技术进行综合评估，生成质量评估报告；
环境影响分析模块基于质量评估报告，应用生命周期评估方法分析生产加工对环境的影响，采用碳足迹量化方法评估碳排放，利用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生，并通过环境影响分析和预测技术进行综合评估，生成环境影响分析报告；
预测与预警模块基于环境影响分析报告，运用主成分分析方法提取关键数据特征，采用支持向量机模型预测质量问题，使用逻辑回归分析评估供应链中断风险，利用决策树和风险管理模型制定改进措施，生成质量预测与预警方案；
方案改进模块基于质量预测与预警方案，采用随机森林算法对数据进行深度分析和趋势预测，预警质量问题和供应链中断，并制定相应的应对策略和改进措施，生成综合改进执行方案。
自适应直方图均衡化算法包括对图像的对比度增强、动态范围调整，傅里叶变换去噪法具体为频域滤波处理，自回归积分滑动平均模型包括时间序列的趋势、季节性分析，Siemens NX集成具体为全生命周期的模拟和分析，故障树分析法具体指分析故障模式和影响，统计过程控制技术包括过程监控、数据分析，能源审计和废物管理分析法包括能源使用、废物排放评估，逻辑回归分析具体指基于概率的风险评估。
系统的热成像采集模块运用红外热成像技术，为中药材提供了一种非侵入式的质量检测手段，通过高级的图像处理技术，如自适应直方图均衡化算法，优化了图像质量，确保了数据的准确性和可靠性，在早期识别材料问题方面非常有效，可以及时发现并防止不良品进入下一生产阶段，特征识别模块和状态趋势分析模块的引入，使得系统能够深入分析中药材的微观特征和宏观趋势，利用卷积神经网络和自回归积分滑动平均模型等先进算法，系统不仅能识别出关键的热特征，还能追踪和评估中药材随时间的状态变化，为质量控制和未来的生产决策提供了科学依据，数字孪生构建模块通过建立中药材的三维数字模型，并模拟其全生命周期，系统能够在虚拟环境中预测实际情况，这在优化生产流程、减少资源浪费方面具有巨大价值，质量评估模块和环境影响分析模块为中药材的可持续生产提供了重要工具，通过综合分析生产过程中的质量稳定性和环境影响，系统不仅确保了产品质量，还促进了环保和资源效率，预测与预警模块和方案改进模块为风险管理和连续改进提供了支持。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
Claims (10)
1.一种中药材质量信息追溯方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集；
基于所述热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告；
基于所述热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告；
基于所述状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型；
基于所述数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告；
基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告；
基于所述环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案；
所述热成像数据集具体为中药材的红外热图像集合，以及多时间点的温度分布和热点，所述热特征识别报告具体为中药材热响应的特征数据和识别的热模式报告，所述状态变化趋势报告具体指中药材随时间变化的热状态趋势分析报告，所述数字孪生模型具体为中药材的三维数字表示，包括生长、加工、储存的模拟数据，所述质量评估报告具体为药材质量的评估结果和稳定性分析报告，所述环境影响分析报告具体指中药材生产和加工过程的能源消耗、废物产生和碳排放分析报告，所述质量预测与改进方案具体指潜在质量问题的预测结果和供应链中断的改进措施。
2.根据权利要求1所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于中药材实物，采用红外热成像技术，进行热状态记录和热图像采集，生成热成像数据集的步骤具体为：
基于中药材实物，采用红外热像仪和图像转换算法进行热图像捕捉，生成初步红外热图像集；
基于所述初步红外热图像集，采用自适应直方图均衡化算法进行图像优化，生成优化后的红外热图像集；
基于所述优化后的红外热图像集，采用温度校准算法，生成校准后的红外热图像集；
基于所述校准后的红外热图像集，采用多时间点数据融合技术，进行热图像整合，生成热成像数据集。
3.根据权利要求2所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述热成像数据集，采用图像处理技术和卷积神经网络，进行特征提取模式识别和热响应分析，生成热特征识别报告的步骤具体为：
基于所述热成像数据集集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行图像预处理，生成处理后的热成像数据集；
基于所述处理后的热成像数据集，采用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法进行特征提取，生成特征提取结果集；
基于所述特征提取结果集，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，生成模式识别报告；
基于所述模式识别报告，采用自回归积分滑动平均模型进行线性回归和时间序列预测的热响应分析，生成热特征识别报告。
4.根据权利要求3所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述热特征识别报告，采用时间序列分析方法，进行中药材状态变化追踪和状态趋势评估，生成状态变化趋势报告的步骤具体为：
基于所述热特征识别报告，采用自回归模型分析中药材热特征的时间依赖性，生成时间序列分析结果；
基于所述时间序列分析结果，采用滑动平均模型处理时间序列中的随机波动，生成平滑处理结果；
基于所述平滑处理结果，采用差分自回归滑动平均模型分析中药材状态的长期趋势和季节性变化，生成状态分析结果；
基于所述状态分析结果，采用蒙特卡洛模拟技术进行时间序列的预测，生成状态变化趋势报告。
5.根据权利要求4所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述状态变化趋势报告，采用数字孪生技术，进行三维数字模型建立，并进行全生命周期模拟，生成数字孪生模型的步骤具体为：
基于所述状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模，构建中药材的基础几何结构，生成初步三维数字模型；
基于所述初步三维数字模型，采用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，生成细化的三维数字模型；
基于所述细化的三维数字模型，采用计算流体动力学软件进行流动模拟，结合有限元分析软件进行结构和热分析，模拟中药材生长和加工过程，生成模拟结果；
基于所述模拟结果，采用Siemens NX集成模型数据，进行全生命周期的动态模拟和分析，生成数字孪生模型。
6.根据权利要求5所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述数字孪生模型，采用计算机仿真技术，进行生命周期质量评估，并进行质量稳定性分析，生成质量评估报告的步骤具体为：
基于所述数字孪生模型，采用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，生成质量变化评估结果；
基于所述质量变化评估结果，采用故障树分析法进行质量问题潜在原因的确立，生成问题分析结果；
基于所述问题分析结果，采用统计过程控制技术分析质量稳定性，生成稳定性分析结果；
基于所述稳定性分析结果，采用数据挖掘和预测建模技术进行质量评估，生成质量评估报告。
7.根据权利要求6所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，进行环境影响分析，并进行能源、废物及碳排放评估，生成环境影响分析报告的步骤具体为：
基于所述质量评估报告，采用生命周期评估方法，分析中药材的生产和加工对环境的影响，生成初步环境影响分析结果；
基于所述初步环境影响分析结果，采用碳足迹量化方法评估中药材的碳排放量，生成碳排放量化分析结果；
基于所述碳排放量化分析结果，采用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生情况，生成能源与废物管理分析结果；
基于所述能源与废物管理分析结果，采用环境影响分析和预测技术进行环境影响评估，生成环境影响分析报告。
8.根据权利要求7所述的中药材质量信息追溯方法，其特征在于，基于所述环境影响分析报告，采用随机森林算法，进行数据分析和预测，并进行质量问题和供应链中断预警，生成质量预测与改进方案的步骤具体为：
基于所述环境影响分析报告，采用主成分分析方法提取数据特征，生成数据特征集合；
基于所述数据特征集合，采用支持向量机模型预测质量问题，生成风险预测结果；
基于所述风险预测结果，采用逻辑回归分析评估供应链中断的风险，生成风险分析结果；
基于所述风险预测结果，采用决策树和风险管理模型制定质量改进和供应链优化措施，生成质量预测与改进方案。
9.一种中药材质量信息追溯系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的中药材质量信息追溯方法，所述系统包括热成像采集模块、特征识别模块、状态趋势分析模块、数字孪生构建模块、质量评估模块、环境影响分析模块、预测与预警模块、方案改进模块；
所述热成像采集模块基于中药材实物，采用红外热成像技术进行热图像捕捉，通过自适应直方图均衡化算法优化图像，并进行温度校准，采用多时间点数据融合技术整合图像，生成热成像数据集；
所述特征识别模块基于热成像数据集，采用傅里叶变换去噪法和最大最小归一化法进行预处理，应用Sobel边缘检测算法和灰度共生矩阵纹理分析法提取特征，采用LeNet-5卷积神经网络模型进行模式识别，通过自回归积分滑动平均模型分析热响应，生成热特征识别报告；
所述状态趋势分析模块基于热特征识别报告，采用自回归模型分析时间依赖性，采用滑动平均模型处理随机波动，采用差分自回归滑动平均模型分析长期趋势和季节性变化，采用蒙特卡洛模拟技术进行预测，生成状态变化趋势报告；
所述数字孪生构建模块基于状态变化趋势报告，采用3dsMax进行三维建模使用V-Ray进行光线追踪渲染和纹理映射，利用计算流体动力学软件和有限元分析软件模拟生长和加工过程，并通过Siemens NX集成模型数据，生成数字孪生模型；
所述质量评估模块基于数字孪生模型，运用灰色预测法评估生命周期内的质量变化，使用故障树分析法确定潜在问题原因，应用统计过程控制技术分析质量稳定性，通过数据挖掘和预测建模技术进行综合评估，生成质量评估报告；
所述环境影响分析模块基于质量评估报告，应用生命周期评估方法分析生产加工对环境的影响，采用碳足迹量化方法评估碳排放，利用能源审计和废物管理分析法评估能源消耗和废物产生，并通过环境影响分析和预测技术进行综合评估，生成环境影响分析报告；
所述预测与预警模块基于环境影响分析报告，运用主成分分析方法提取关键数据特征，采用支持向量机模型预测质量问题，使用逻辑回归分析评估供应链中断风险，利用决策树和风险管理模型制定改进措施，生成质量预测与预警方案；
所述方案改进模块基于质量预测与预警方案，采用随机森林算法对数据进行深度分析和趋势预测，预警质量问题和供应链中断，并制定相应的应对策略和改进措施，生成综合改进执行方案。
10.根据权利要求9所述的中药材质量信息追溯系统，其特征在于，所述自适应直方图均衡化算法包括对图像的对比度增强、动态范围调整，所述傅里叶变换去噪法具体为频域滤波处理，所述自回归积分滑动平均模型包括时间序列的趋势、季节性分析，所述SiemensNX集成具体为全生命周期的模拟和分析，所述故障树分析法具体指分析故障模式和影响，所述统计过程控制技术包括过程监控、数据分析，所述能源审计和废物管理分析法包括能源使用、废物排放评估，所述逻辑回归分析具体指基于概率的风险评估。
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|---|---|---|---|
| CN202311618956.3A CN117636081A (zh) | 2023-11-29 | 2023-11-29 | 一种中药材质量信息追溯方法及系统 |
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| CN202311618956.3A CN117636081A (zh) | 2023-11-29 | 2023-11-29 | 一种中药材质量信息追溯方法及系统 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118052334A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-05-17 | 苍南县求是中医药创新研究院 | 一种药品质量动态监测和控制方法 |
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2023
- 2023-11-29 CN CN202311618956.3A patent/CN117636081A/zh not_active Withdrawn
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| CN118052334A (zh) * | 2024-03-27 | 2024-05-17 | 苍南县求是中医药创新研究院 | 一种药品质量动态监测和控制方法 |
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20240301 |
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| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |