一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人及方法技术

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人及方法，涉及中药质量检测技术领域，机器人包括执行机构固定在行走机构上，且执行机构通过通信方式与检测机构连接；检测机构固定在行走机构上，且检测机构包括箱体，箱体上设有检测池，检测池通过管路连接腔体，腔体内开设有相对密度计接口，通过管路将相对密度计接口与进样口连接。检测方法包括预设机器人的工作路径；启动操作机构，并执行相应动作命令；启动检测流程；采用高效液相色谱法测定药品参数；建立定量校正模型。本发明专利技术的中药制药过程物料质量检测结构及过程，降低了制药过程劳动强度和人员成本，并且一定程度上规避了人员操作带来的安全隐患和质量风险。险。险。

【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人及方法


[0001]本专利技术属于中药质量检测
，具体涉及一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人及方法。

技术介绍

[0002]当前中药生产制造过程质量检测多针对投料药材、中间体和成品，对于制药过程物料的检测较为忽视，原因之一在于缺乏适用于生产线的过程检测设备。目前中药提取车间制药过程物料检测的模式主要有在线检测和旁线检测两种，前者需要提前在制药工艺设备上预留检测仪器仪表的安装接口，不适用于已建成产线，且存在仪表校准、拆卸、清洗困难等问题；后者则需要操作人员在生产过程中定时取样后分别使用不同仪器进行检测，操作繁琐，也可能引发安全隐患或引入质量风险。因此，亟需研发一套具有自主移动、自主定位、自主采样、自主检测能力且适应提取车间环境的制药过程检测设备。机器人技术目前已在中药制药领域有所应用，例如拆包机械臂、物料运输AGV小车等，但尚未见可用于提取车间生产线智能检测的技术方案。
[0003]其中，公开号为CN113720730A的中国专利公开了一种中药提取罐收率自动检测装置及方法，中药提取罐收率自动检测装置包括提取罐体，提取罐体中部连接抽液管；提取罐体内底部有回流管，回流管表面多孔；抽液管从提取罐体中向回流管内抽液；提取罐体底部有取样管，取样管的液体进入密度检测装置中进行检测。但是该专利无法进行自主移动、自主定位、自主采样、自主检测的一系列操作，进而降低了工作效率。
[0004]因此，需要设计一种结构简单、操作简便，质量风险低的装置及方法。
专利
技术实现思路

[0005]本专利技术针对现有技术存在中药制药过程物料检测模式下，操作繁琐且具有安全隐患和存在高质量风险的问题，提供了一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人及方法。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，包括检测机构、执行机构和行走机构；所述执行机构固定在行走机构上，且执行机构通过通信方式与检测机构连接；所述检测机构固定在行走机构上，且检测机构包括箱体，箱体上设有检测池，检测池通过管路连接腔体，腔体内开设有密度计接口，通过管路将密度计接口与进样口连接。
[0007]基于上述技术方案，更进一步地，所述行走机构包括AGV底盘，且AGV底盘上安装有支撑板，支撑板上安装有箱体，箱体上设有执行机构，支撑板和AGV底盘之间还设有探测模组。
[0008]基于上述技术方案，更进一步地，所述箱体上设有升降槽，升降槽向外延伸有升降平台，升降平台上设有检测机构。
[0009]基于上述技术方案，更进一步地，所述探测模组为激光雷达。
[0010]基于上述技术方案，更进一步地，所述执行机构为六轴机械臂，六轴机械臂的端部安装有夹爪和定位模组。
[0011]基于上述技术方案，更进一步地，所述中药制药过程质量检测机器人还设有安装在检测机构箱体内部的仪器仪表，仪器仪表包括但不限于密度计、PH计、电导率仪、光谱仪。
[0012]基于上述技术方案，更进一步地，所述检测池上设有第一接口和第二接口，所述电导率计或PH计与第一接口连接，光谱仪与第二接口连接。
[0013]基于上述技术方案，更进一步地，所述箱体上还设有洗液储液罐和回收口，回收口连通箱体内部，洗液储液罐洗液储液罐通过管道和泵将洗液抽至进样口，用于每次样品检测后清洗检测池及管路。
[0014]一种基于深度学习的中药制药过程质量检测方法，包括以下步骤：步骤S1：预设机器人的工作路径；步骤S2：启动操作机构，并执行取样、送样、进样、容器回收的动作命令；步骤S3：检测机构接收操作机构倒入进样口的样品后，启动检测流程；步骤S4：采用高效液相色谱法测定药品参数；步骤S5：建立定量校正模型，完成检测。
[0015]基于上述技术方案，更进一步地，步骤S2中，对操作机构上电后，先执行一次夹爪自复位，并开始持续读取寄存器地址中的编码值。
[0016]基于上述技术方案，更进一步地，根据读取的信息，完成取样、送样、进样、容器回收操作动作后，向寄存器地址中写入约定编码，通过modbus协议向行走机构和检测机构发送指令，然后持续读取寄存器地址的编码，直至读到操作机构发送的约定编码值后，再执行下一次的取样、送样、进样、容器回收操作。
[0017]基于上述技术方案，更进一步地，步骤S3中检测流程，包括以下步骤：步骤S31：开启进样口和腔体之间的管路，样品被泵入腔体内的相对密度计接口，测定样品的相对密度；步骤S32：开启腔体与检测池之间的管路，样品由相对密度计接口处被泵入检测池内，测定样品的PH值或电导率，同时光谱仪采集光谱数据；步骤S33：检测池内的样品排入箱体内。
[0018]基于上述技术方案，更进一步地，检测流程还包括：步骤S34：将洗液储液罐中的洗液依次泵入进样口、腔体、检测池，完成检测机构的清洗；步骤S35：在寄存器地址写入约定编码值，完成检测流程。
[0019]基于上述技术方案，更进一步地，步骤S5中定量校正模型的建立过程，包括以下步骤：步骤S51：利用无标签光谱数据建立VAE模型；步骤S52：以样品采集时刻为中心的连续若干条有标签光谱构建光谱矩阵；步骤S53：利用VAE模型提取样品光谱的特征后，生成输入矩阵，并以样品质量指标为输出训练CNN模型，预测质量指标含量。
[0020]相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：
（1）本专利技术在制药过程中对设备内物料进行及时检测，了解物料变化情况，增加了中药制药过程透明化程度，有助于适时判定过程状态，及时发现生产过程质量问题，提升了中药质检效率，降低了质检成本；（2）本专利技术集成了多种物料质量检测的仪器仪表，可实现多维度质量评价，提升检测效率；（3）本专利技术首次将VAE和CNN两种深度学习算法结合用于构建光谱定量校正模型，可用于建立预测性能优异的快速检测方法；（4）本专利技术的机器人替代操作人员进行中药制药过程物料质量检测，降低了制药过程劳动强度和人员成本，并且一定程度上规避了人员操作带来的安全隐患和质量风险。
附图说明
[0021]图1 本专利技术机器人不放置检测机构的主视图；图2为本专利技术不放置检测机构的结构图；图3本专利技术检测机构的结构示意图；图4为本专利技术检测方法的流程图；图5为本专利技术实施例2行走机构工作节点的轨迹图；图6为本专利技术实施例2使用高效液相法测定的浓缩过程样品银杏酸含量的示意图；图7为本专利技术实施例2定量校正模型的结构示意图；附图说明：1.操作机构；11.定位模组；12.夹爪；2.行走机构；21.探测模组；22.箱体；23.支撑板；24.升降平台；3.检测机构；31.检测池；32.进样口；33.洗液储液罐；34.相对密度计接口；35.第一接口；36.第二接口；37.回收口；38.箱体。
具体实施方式
[0022]值得说明的是，本专利技术中使用的原料均为普通市售产品，对其来源不做具体限定。
[0023]以下原料来源，为示例性说明：实施例1如图1所示，一种基于深度学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，包括检测机构、执行机构和行走机构；所述执行机构固定在行走机构上，且执行机构通过通信方式与检测机构连接；所述检测机构固定在行走机构上，且检测机构包括箱体，箱体上设有检测池，检测池通过管路连接腔体，腔体内开设有相对密度计接口，通过管路将相对密度计接口与进样口连接。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，所述行走机构包括AGV底盘，且AGV底盘上安装有支撑板，支撑板和AGV底盘之间还设有探测模组；支撑板上安装有箱体，箱体上设有执行机构，所述执行机构为六轴机械臂，六轴机械臂的端部安装有夹爪和定位模组。3.根据权利要求2所述的基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，所述箱体上设有升降槽，升降槽向外延伸有升降平台，升降平台上设有检测机构。4.根据权利要求1所述的基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，所述中药制药过程质量检测机器人还设有安装在检测机构箱体内部的仪器仪表，仪器仪表包括但不限于密度计、PH计、电导率仪、光谱仪；检测池上设有第一接口和第二接口，电导率计或PH计与第一接口连接，光谱仪与第二接口连接。5.根据权利要求1所述的基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，所述箱体上还设有洗液储液罐和回收口，回收口连通箱体内部，洗液储液罐通过管道将洗液抽至进样口。6.一种基于深度学习的中药制药过程质量检测方法，使用权利要求1
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5任一所述的基于深度学习的中药制药过程质量检测机器人，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：预设机器人的工作路径；步骤S2：对操作机构上电后，先执行一次夹爪自复位，并开始持续读取寄存器地址中的编码，启动操作机构，并执...

【专利技术属性】
技术研发人员：程翼宇，仲怿，李振皓，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：