一种基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法

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一种基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法
申请号:CN202511000348
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120510481B
公开日期:2025-09-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法,本发明涉及化学试剂原材料的自动化质量检测技术领域,包括如下步骤:步骤S1:通过光谱传感器、显微成像设备和化学传感器同步采集试剂盒原材料的光谱数据、显微图像数据和化学检测数据;步骤S2:将所述多模态数据输入自适应时空特征校准网络,通过多尺度时空特征提取模块分别解析各模态数据的局部细节特征和全局时序特征。该基于多模态数据融合的试剂盒原材料质量检测方法,通过构建自适应时空特征校准网络与分层式信息熵筛选机制的协同融合体系,解决了多模态数据动态对齐失准与冗余干扰累积的核心技术难题。
技术关键词
多模态数据融合 显微成像设备 局部细节特征 光谱传感器 信息熵 闭环反馈优化 采集试剂盒 特征提取模块 Softmax分类器 时序特征 融合特征 重构误差 互补性特征 校准 支持向量机模型 多尺度 分类模型训练
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