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申请/专利权人：上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院
摘要：本发明涉及红外光谱处理技术领域，具体涉及基于红外光谱的智能艾灸机器人部件温度变形监测方法，该方法包括：采集艾灸机器人目标部件各检测位置的红外光谱图以及频谱图；基于频谱图中波峰波谷的频率差异构建各检测位置的运动影响置信因子；采用盒计数法获取各检测位置红外光谱图的尺度关系图；根据所有检测位置的尺度关系图确定目标部件的整体吸光性差异指数；结合整体吸光性差异指数以及运动影响置信因子，采用LOF异常检测算法计算热量数据序列各检测位置的局部异常因子；基于热量警报阈值判断目标部件的温度形变风险。本方面旨在排除阴影以及反射性质而产生的光谱差异变化，提高判断部件高温形变的精准性。
主权项：1.基于红外光谱的智能艾灸机器人部件温度变形监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集艾灸机器人目标部件各检测位置的红外光谱图；采用快速傅里叶变换获取红外光谱图的频谱图；采用二阶差分判别法输出频谱图中所有的波峰和波谷；基于频谱图中各波峰左右两侧相邻的波谷频率差异确定各波峰的峰宽判断值；结合各波峰的峰宽判断值以及振幅值确定各检测位置的干扰峰判别因子；根据各检测位置的干扰峰判别因子以及波峰、波谷的频率值构建各检测位置的运动影响置信因子；采用盒计数法，基于不同盒子边长下光谱曲线在盒子中的分布获取各检测位置红外光谱图的尺度关系图；获取各检测位置的尺度关系图的离群点数量；根据所有检测位置的尺度关系图之间的距离以及离群点数量差异确定目标部件的整体吸光性差异指数；构建目标部件各波长下的热量数据序列；结合整体吸光性差异指数以及各检测位置的运动影响置信因子，采用LOF异常检测算法计算热量数据序列各检测位置的局部异常因子；基于局部异常因子以及热量警报阈值，判断目标部件的温度形变风险；所述基于频谱图中各波峰左右两侧相邻的波谷频率差异确定各波峰的峰宽判断值，包括：将各波峰的后一波谷与前一波谷的频率差值记为第一差值；将所述第一差值与预设频率范围阈值的差值的双曲正切函数的向上取整值，作为各波峰的峰宽判断值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海中医药大学附属岳阳中西医结合医院 基于红外光谱的智能艾灸机器人部件温度变形监测方法
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