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摘要：本发明公开了一种面向生物样品检测的样品试管状态检测方法及系统，涉及试管状态检测领域，本发明通过将模型集成到实时监测系统中，实现了自动化的样品检测流程，减少了人工干预，提高了检测过程的连续性和响应速度。
主权项：1.一种面向生物样品检测的样品试管状态检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.分别采集样品试管的试管状态数据、样品光谱数据和样品信息数据，并根据试管状态数据通过边缘检测采集试管容量数据和试管液位数据；S2.根据所采集得到的试管容量数据、试管液位数据、样品光谱数据和样品信息数据进行特征提取和特征融合；S3.分别构建MAML元模型和包含有SiameseNetworks、SNNs和CapsNets基模型；S4.通过基模型分别对融合后的特征进行预测，并通过元模型对基模型的预测进行整合并作为新特征进行预测；S5.根据预测结果对样品试管进行合格定性，并筛选出合格与不合格的样品试管；其中，所述步骤S4具体包括以下子步骤：S401.通过SiameseNetworks基模型比较样品试管的容量特征和液位特征，对样品的相似性和差异性进行识别；S402.通过SNNs响应光谱特征的时间序列变化，对生化反应速率进行预测；S403.通过CapsNets基模型分析样品在试管中的分布和形态，对样品的填充状态和沉淀物进行识别；S404.对基模型输出特征进行融合，并通过元模型对特征进行综合预测，输出预测结果。
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