لحل مشكلة الاعتماد على مؤشر واحد أو الحكم بالخبرة فقط في تحديد نقطة التركيز النهائية في إنتاج مستخلصات الأعشاب الصينية، تناولت هذه الدراسة مستخلص "شيو فو تشو يو" كمثال، وابتكرت نظام مراقبة جودة ذكي متعدد الوسائط يعتمد على "البصمة الفيزيائية + الرؤية الآلية + النموذج اللغوي الكبير". من خلال اختيار 7 مؤشرات فيزيائية أساسية مثل الكثافة ودرجة الحموضة، ومعالجتها بشكل معياري لبناء البصمة الفيزيائية؛ ثم تم استخدام مسافة ماهالانوبيس لاستبعاد العينات الشاذة، واستخدام طريقة "CRITIC + وزن الإنتروبيا + TOPSIS" لحساب درجة شاملة مع اعتبار 0.6 كعتبة للقبول، فتم تصنيف 100 عينة إلى 62 عينة مقبولة و38 عينة غير مقبولة؛ في الوقت نفسه، تم جمع واستخراج ميزات صور المستخلص لبناء 6 نماذج تعلم آلي، وأظهرت المقارنة أن نموذج XGBoost هو الأفضل في الأداء، حيث بلغت الدقة، الدقة النوعية، الاسترجاع، درجة F1، وAUC على التوالي 0.9333، 1.0000، 0.8333، 0.9091، 0.9630. بناءً على ذلك، تم تطوير منصة تقييم ذكية مدمجة مع نموذج لغوي كبير يمكنها إتمام التحليل وتقديم توصيات عملية خلال حوالي 10 ثوانٍ. هذا النظام يوفر نظام مراقبة جودة متكامل "تصنيف موضوعي + توقع سريع + اقتراح ذكي" لمستخلص "شيو فو تشو يو"، كما يوفر نموذجًا تقنيًا قابلاً لإعادة الاستخدام لتقييم جودة متعددة الأبعاد لمستخلصات الأعشاب الصينية الوسيطة، مما سيدعم بقوة تحول إنتاج الأعشاب الصينية إلى "القيادة بالبيانات".

شيو فو تشو يو; البصمة الفيزيائية; الرؤية الآلية; النموذج اللغوي الكبير; مراقبة الجودة