一种基于深度学习的药品成分检测曲线识别方法

本发明涉及生物医药检测技术领域，且公开了一种基于深度学习的药品成分检测曲线识别方法，包括以下步骤：S1：数据采集，在实验电脑上安装RPA自动化软件，实现自动抓取数据的功能，收集大量的药品曲线数据，并进行标注和筛选，构建用于训练的数据集；S2：数据预处理，对收集的数据进行预处理；S3：设计模型。本发明通过将深度学习技术应用于药品曲线检测领域，结合大量的训练数据和强大的神经网络模型，实现对药品曲线的自动识别和检测，取代传统的人工曲线检测方式，减少人力成本，提高生产效率，能够更准确地识别和检测药品曲线，避免了传统曲线检测方法中出现的误判、漏检等问题。