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龙图腾网恭喜浙江工业大学申请的专利一种基于LIBS光谱和图像融合的中药材产地识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115131293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210578527.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于LIBS光谱和图像融合的中药材产地识别方法是由彭继宇;刘旖凡;谢威悦;赵章风;刘飞;孔汶汶;黄晶设计研发完成，并于2022-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LIBS光谱和图像融合的中药材产地识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于LIBS光谱和图像特征融合的中药饮片产地识别方法，该方法包括：基于PLS‑DA模型的RC值对LIBS光谱进行特征提取，利用卷积神经网络对LIBS光谱和LIBS图像进行特征提取，将上述提取出来的光谱特征和图像特征进行特征层融合以及决策层融合，融合后的特征放入分类器进行分类，得到基于图谱融合的中药材产地识别结果。本发明将LIBS与多元信息融合技术相结合，通过对于白芍和白芷两种饮片产地的分类，证实了其在中药材识别领域具有重大潜力。

本发明授权一种基于LIBS光谱和图像融合的中药材产地识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LIBS光谱和图像融合的中药饮片产地识别方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、使用基于偏最小二乘法判别分析法PLS-DA的RC值对LIBS光谱数据进行特征筛选，得到经过筛选后的光谱特征；步骤2、利用卷积神经网络对LIBS光谱数据和LIBS图像数据进行特征提取，得到经过特征提取后的光谱特征和图像特征；步骤3、将所述光谱特征和图像特征在特征层面和决策层面上进行融合；步骤4、将融合后的特征放入不同分类器中进行分类；步骤5、获得基于融合特征的分类结果；所述步骤1中使用基于PLS-DA的RC值提取LIBS光谱特征具体为：输入尺寸为m×n的光谱数据，记为X；为光谱数据手动添加响应值Y，Y为m×1矩阵；建立PLS-DA分类模型，得到对应不同波长λ1，λ2，λ3……λm的RC值w1.w2,w3……wm，通过比较RC值的大小来筛选出LIBS光谱的特征波长；所述步骤3中的决策层面上进行融合为把不同模态信息，分别输入已经训练好的分类器，以输出打分或决策进行融合；所述决策层面上进行融合具体如下：将光谱和图像特征放入各自的分类器中进行训练，得到光谱分类器输出的每类产地概率为P1,P2,P3，图像分类器输出的每类产地概率为K1,K2,K3，计算其算数平均值取算数平均值最高的类别作为中药饮片产地归属的最终决策。

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