近日，廣東省科學(xué)院智能制造研究所智能傳感技術(shù)團隊研發(fā)的“基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜半監(jiān)督定量分析算法”正式獲得美國專利商標局授權(quán)，專利號為US 12,380,318 B2。這標志著該所在高光譜數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新獲國際權(quán)威認可，更為藥品檢測、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析等行業(yè)的“小樣本建模難”問題提供了突破性解決方案。
高光譜技術(shù)是藥品成分、農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)檢測的“火眼金睛”，但實際應(yīng)用中，行業(yè)卻長期受困：許多應(yīng)用場景中存在高質(zhì)量樣本獲取困難，樣本理化指標真值需要化學(xué)手段檢測，耗時費力。“樣本少+檢測貴”導(dǎo)致高光譜數(shù)據(jù)建模過程中極易產(chǎn)生“過擬合”，定量分析精度大打折扣。
針對行業(yè)痛點，廣東省科學(xué)院智能制造研究所智能傳感技術(shù)團隊歷經(jīng)多輪研發(fā)，提出一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的半監(jiān)督學(xué)習框架，生成虛擬光譜樣本以填補現(xiàn)實樣本數(shù)量缺口，且生成網(wǎng)絡(luò)和與定量分析網(wǎng)絡(luò)同步優(yōu)化，從而降低過擬合風險。同時，創(chuàng)新性提出“樣本分布匹配”概念，在訓(xùn)練中加入“分布匹配懲罰因子”，通過算法設(shè)計引導(dǎo)生成樣本的概率分布主動向真實樣本的“低密度區(qū)”靠攏，實現(xiàn)小樣本高精度建模。
該專利技術(shù)已經(jīng)在三大核心場景完成實戰(zhàn)驗證，效果顯著。在西藥片劑檢測中，可快速精準識別有效成分含量，助力藥企把控藥品質(zhì)量；在中藥材分析中，能高效檢測其有效成分，為提升中藥品質(zhì)一致性提供技術(shù)支撐；在水果品質(zhì)檢測中，可實時測定可溶性固溶物（影響甜度、成熟度的關(guān)鍵指標），幫助果農(nóng)實現(xiàn)精準分級。實驗數(shù)據(jù)顯示，在小樣本情況下，尤其是訓(xùn)練樣本分布較少的區(qū)域，取得了更高的定量分析精度。
據(jù)介紹，目前，該專利技術(shù)已成功“走出實驗室”，轉(zhuǎn)化為可落地的AI裝備——自主研發(fā)的水果品質(zhì)智能檢測裝備、中藥品質(zhì)智能檢測裝備已投入使用。以葡萄品質(zhì)分選為例，過去需靠人工抽樣、化學(xué)檢測判斷甜度，耗時且誤差大，如今通過該裝備，可對葡萄的品質(zhì)進行無損智能分選，檢測速度可達到1800串/小時，糖度檢測平均誤差小于1.2brix，粒徑檢測平均誤差小于1.5毫米，克重檢測平均誤差小于1.5g。
該專利第一發(fā)明人、廣東省科學(xué)院智能制造研究所研究員劉憶森表示：“高光譜應(yīng)用場景廣泛，除了已經(jīng)落地的農(nóng)產(chǎn)品、中藥材場景，在高分子與復(fù)合材料材料檢測、零部件檢測、生產(chǎn)過程監(jiān)測等智能制造領(lǐng)域也大有可為，我們將進一步打磨高光譜數(shù)據(jù)處理算法以及設(shè)備工程實施能力，讓高光譜走進更多生產(chǎn)線，助力企業(yè)‘精準檢測、降本增效’。”
本文鏈接：高光譜半監(jiān)督定量分析算法獲美國專利授權(quán)http://www.sq15.cn/show-11-26884-0.html
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