本申請涉及智能檢測領域，且更為在本申請的實施例中，涉及一種家具有害物質檢測分析系統。

背景技術：

1、隨著消費者對室內環境健康的日益重視，家具有害物質檢測技術已成為保障人居環境安全的重要環節。家具產品中揮發性有機化合物（voc）的釋放受環境參數動態影響顯著，其中甲醛、苯系物等有害成分在溫濕度變化下的釋放特性呈現非線性特征，導致傳統檢測系統面臨嚴峻挑戰。

2、現有技術通常采用固定環境補償系數或單一參數校準方法，難以動態捕捉溫濕度協同作用對傳感器特性的非線性影響。也就是，當環境溫濕度發生協同變化時，特別是在晝夜溫差大、濕度變化頻繁的實際應用場景中，傳感器敏感材料的物理特性與電化學響應會產生時變漂移，而傳統補償模型往往無法準確解耦環境干擾與真實voc釋放量之間的復雜關聯，造成測量值與真實釋放量間的系統性偏差。此外，不同voc成分因物理化學性質的差異，其受溫濕度影響的響應機制也存在特異性，而傳統方法缺乏對物質特性與環境參數的聯合建模能力，導致補償后的測量值仍存在系統性誤差。

3、因此，期望一種優化的家具有害物質檢測分析方案。

技術實現思路

1、為了解決上述技術問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種家具有害物質檢測分析系統，其首先首先同步采集家具voc初步測量值及對應的溫濕度時序數據，然后計算溫度與濕度在每個時間點的協同效應值，同時提取voc成分的理化性質文本描述并進行語義編碼轉化為可量化特征。隨后，進行獨立性軟約束深度關聯分析，捕捉voc成分在動態溫濕度下的特異性響應規律，最終動態生成補償系數，以對初步測量值進行非線性校正。這樣，通過環境耦合動態建模與物質特性知識融合，有效克服傳統固定補償模式對溫濕度協同作用及物質差異性的表征不足，顯著提升復雜環境下不同voc成分的檢測準確性。

2、根據本申請的一個方面，提供了一種家具有害物質檢測分析系統，其包括：

3、初步測量模塊，用于獲取家具voc初步測量值；

4、環境參數采集模塊，用于接收由溫度傳感器和濕度傳感器采集的測量過程中的溫度時序數據集和濕度時序數據集；

5、數據提取模塊，用于從所述家具voc初步測量值提取第一voc成分的初步測量值，并通過查詢從后臺數據庫提取所述第一voc成分的性質文本描述；

6、補償矯正模塊，用于對所述溫度時序數據集、所述濕度時序數據集和所述第一voc成分的性質文本描述進行響應分析來對所述第一voc成分的初步測量值進行補償校正，其中，所述補償矯正模塊，包括：協同分析單元，用于對所述溫度時序數據集和所述濕度時序數據集進行協同效應時序分析以得到溫濕度協同時序特征；校正單元，用于基于所述溫濕度協同時序特征和所述第一voc成分的性質文本描述之間的軟約束性質-環境響應關聯表示，得到所述第一voc成分的校正測量值。

7、與現有技術相比，本申請提供的一種家具有害物質檢測分析系統，其首先首先同步采集家具voc初步測量值及對應的溫濕度時序數據，然后計算溫度與濕度在每個時間點的協同效應值，同時提取voc成分的理化性質文本描述并進行語義編碼轉化為可量化特征。隨后，進行獨立性軟約束深度關聯分析，捕捉voc成分在動態溫濕度下的特異性響應規律，最終動態生成補償系數，以對初步測量值進行非線性校正。這樣，通過環境耦合動態建模與物質特性知識融合，有效克服傳統固定補償模式對溫濕度協同作用及物質差異性的表征不足，顯著提升復雜環境下不同voc成分的檢測準確性。

技術特征：

1.一種家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述協同分析單元，包括：

3.根據權利要求2所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述協同時序特征提取子單元，用于：使用基于lstm模型的時序特征提取器從所述溫度值協同效應值的時間隊列提取溫濕度協同時序特征以得到所述溫濕度協同時序特征編碼向量。

4.根據權利要求1所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述校正單元，包括：

5.根據權利要求4所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述性質-環境響應關聯子單元，包括：

6.根據權利要求5所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述模態間獨立性軟約束二級子單元，包括：

7.根據權利要求6所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述獨立性軟約束因子計算三級子單元，用于：

8.根據權利要求7所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述性質-環境深度狀態響應二級子單元，用于：

9.根據權利要求8所述的家具有害物質檢測分析系統，其特征在于，所述第一voc成分校正子單元，用于：

技術總結
本申請提供了一種家具有害物質檢測分析系統，涉及智能檢測領域，其首先同步采集家具VOC初步測量值及對應的溫濕度時序數據，然后計算溫度與濕度在每個時間點的協同效應值，同時提取VOC成分的理化性質文本描述并進行語義編碼轉化為可量化特征。隨后，進行獨立性軟約束深度關聯分析，捕捉VOC成分在動態溫濕度下的特異性響應規律，最終動態生成補償系數，以對初步測量值進行非線性校正。這樣，通過環境耦合動態建模與物質特性知識融合，有效克服傳統固定補償模式對溫濕度協同作用及物質差異性的表征不足，顯著提升復雜環境下不同VOC成分的檢測準確性。

技術研發人員：高欣,王琳譞,尹洪雁,鄭如蘭,楊麗軍,王翰萱,王帥,劉夢成
受保護的技術使用者：中國海關科學技術研究中心
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28