针对人工核药效率低的问题, 提出了一种改进MobilenetV3-Small网络结构的药片定位识别方法。将获取的原始图片转换到LAB颜色空间, 对LAB颜色空间下的L通道进行Canny边缘分割、形态学处理、图像填充、单一药片图像框选, 实现对单一药片的定位; 通过加载预训练权重, 使用K-means聚类算法优化输入尺寸, 根据特征图修改网络层等方法改进MobilenetV3-Small网络结构; 结合图像处理的定位方法和改进MobilenetV3-Small网络的识别方法, 实现对药片的快速准确检测。最终在处理得到的523张单一药片图像上, 药片识别算法最终Loss值为0.000035, 验证了算法的有效性。

利用激光诱导击穿光谱技术 (Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS), 分析了常见感冒药片复方氨酚烷胺分散片、复方氨酚烷胺片 (感康)、四季感冒片中的微量元素。波长532 nm 的激光聚焦在药片表面产生等离子, 通过采集光纤至光谱仪分光, 再由增强型电荷耦合器件 (Intensified charge-coupled device, ICCD)摄谱, 获得三种感冒药片的 LIBS 光谱。通过对 ICCD 采集延时和门宽等实验参数的优化获得最佳光谱, 检测到氨酚烷胺分散片和四季感冒药中的微量元素有 Ca、Mg、Na, 复方氨酚烷胺片 (感康) 中的微量元素有 Ca、Mg。由发射光谱线的强度、激发能量、跃迁上能级的权重因子以及跃迁几率, 计算得到等离子体的电子温度, 研究了激光诱导三种感冒药片等离子体电子温度的时间演化特性。

随着抗菌药物的发展， 畜产品中残留的药物对环境及公众健康会构成严重的潜在危害， 建立检出限低、 选择性好的药物残留检测方法具有非常重要的意义。 该工作在pH 10.50的氨-氯化铵缓冲溶液和聚乙烯醇-124介质中， 以锰(Mn2+)和十六烷基三甲基溴化胺(CTMAB)为敏化剂， 甲苯磺酸妥舒沙星(tosufloxacin tosylate, TSFX)在疏水性玻片表面形成自组装环， 建立了检测TSFX的快速方法。 当点样体积为0.20 μL时， 线性范围为4.05×10-14～4.28×10-13 mol·ring-1， 检出限为4.10×10-15 mol·ring-1。 应用于检测甲苯磺酸妥舒沙星片剂中TSFX含量， 测定值(0.144 g·片-1)接近于药片的标示值(0.15 g·片-1； 兔子灌喂TSFX药片后血清中TSFX浓度的加标回收率为90.0%~105.0%， 相对标准偏差(RSDs)为1.9%~3.3%。 内蒙古锡林郭勒盟是国家重要的畜产品基地， 其羊肉是京津唐地区的主要供应源。 在羊组织样品(肉、 肝脏、 肾脏)前处理过程中采用乙腈作萃取剂， 萃取液直接用于SOR技术测定， 免去样品测定时的过滤步骤。 测定结果表明， 内蒙古锡盟苏尼特右旗、 西乌珠穆沁旗、 锡林浩特市、 多伦、 蓝旗和白旗6个牧场羊组织样品中TSFX加标回收率在92.0%~101.0%， RSDs小于2.7%， 结果令人满意。 研究成果为相关部门提供了可信的实验数据和理论依据， 同时拓宽了SOR技术的应用范围。

对310个药片样品的近红外光谱数据进行了聚类分析。 首先使用小波变换对光谱数据矩阵进行多尺度分解, 在进行有效压缩之后, 采用经典分类方法对合适选取的小波系数组合进行聚类分析, 提出了小波聚类方法。 该方法分别用于实验室药片、 中试药片和规模生产药片样品的分析, 按药片样品的组成得到4个类别。 结果表明, 对实验室药片和中试药片样品分类的精确度均达到100%; 对于规模生产药片的分类, 共120个样品中只有1个样品被错误划分, 精确度也高达99.2%。 近红外光谱技术结合小波聚类方法的聚类性能是令人满意的, 相比经典聚类分析, 更加快速、 易于使用, 对制药行业药片质量以及成本控制均有积极作用

对不同种类的降糖药片进行拉曼光谱的核主成分分析(KPCA)-聚类分析, 实现快速、 简便的鉴别。 KPCA可以有效地避免主成分分析(PCA)只能处理线性问题和降维效果不明显的弊端。 它通过一个非线性变换, 首先将原变量空间映射到高维特征空间, 然后在这个高维特征空间中进行线性主成分分析。 采集得到的药片拉曼光谱的KPCA-聚类分析结果表明, 采用KPCA提取特征变量的聚类结果比采用PCA提取特征变量后进行聚类分析的效果好, 并且未经刮除表面包膜的降糖药片识别准确率为96.5%, 经过刮除表面包膜处理的降糖药片的识别准确率为100%。 便携式拉曼光谱仪结合该方法以其检测速度快、 准确率高、 使用简便、 无样品前处理等显著优势, 为药品的快速检验技术提供一种新的有效的鉴别手段