本发明涉及智能化生产管理,尤其涉及一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理系统及方法。
背景技术:
1、利丙双卡因是一种局部麻醉药,可用于皮肤、粘膜和神经的麻醉。利丙双卡因乳膏剂是一种外用制剂,可用于治疗疼痛、瘙痒和炎症等皮肤病。利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法涉及利丙双卡因的溶解、乳化、搅拌、灌装和灭菌等工艺步骤,为了确保产品质量,还需要对利丙双卡因乳膏剂进行质检。
2、利丙双卡因乳膏剂的质量检测方法主要是通过观察利丙双卡因乳膏样品的粒度分布来判断其稳定性和均匀性。然而,传统的粒度分布检测方法是通过人工目测或者光学显微镜来进行,这不仅需要耗费大量的人力资源和时间,而且存在主观性的问题,不同的操作人员可能会有不同的观察和判断标准,导致结果的不一致性。并且,传统的质检方法需要逐个样品进行观察和判断,效率较低,特别是在大规模生产中,质检过程可能成为生产的瓶颈。此外,由于人为因素的影响,传统的质检方法的可重复性较差,同一批次的样品在不同的时间或不同的操作人员下可能得到不同的质检结果。
3、因此,期望一种优化的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方案。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理系统及方法,其对于制备得到的利丙双卡因乳膏剂,从利丙双卡因乳膏剂中取利丙双卡因乳膏样品点涂在载玻片上,并滴加正癸烷在所述利丙双卡因乳膏样品的表面,覆加盖玻片后在显微镜下进行观察和质检。这样,可以优化利丙双卡因乳膏剂的生产管理效率和质量。
2、本发明实施例还提供了一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其包括:
3、采集原料,其中,所述原料包括利丙双卡因、乳化剂、稳定剂和防腐剂;
4、将所述利丙双卡因溶解于水中,并加热至沸腾,再冷却至室温以得到利丙双卡因溶液;
5、将所述乳化剂、所述稳定剂和所述防腐剂按预定比例混合,并加热至沸腾后再冷却至室温以得到乳化基质;
6、将所述利丙双卡因溶液和所述乳化基质按预定比例混合,并用高速搅拌机进行搅拌处理以得到利丙双卡因乳膏剂;
7、从所述利丙双卡因乳膏剂中取利丙双卡因乳膏样品点涂在载玻片上,并滴加正癸烷在所述利丙双卡因乳膏样品的表面,覆加盖玻片后在显微镜下进行观察和质检;
8、将质检合格的所述利丙双卡因乳膏剂灌装于无菌的软管或罐中,并进行密封和灭菌处理以得到利丙双卡因乳膏剂成品。
9、本发明实施例还提供了一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理系统,其包括:
10、原料采集模块,用于采集原料,其中,所述原料包括利丙双卡因、乳化剂、稳定剂和防腐剂;
11、利丙双卡因溶液生成模块,用于将所述利丙双卡因溶解于水中,并加热至沸腾,再冷却至室温以得到利丙双卡因溶液;
12、乳化基质生成模块,用于将所述乳化剂、所述稳定剂和所述防腐剂按预定比例混合,并加热至沸腾后再冷却至室温以得到乳化基质;
13、利丙双卡因乳膏剂生成模块,用于将所述利丙双卡因溶液和所述乳化基质按预定比例混合,并用高速搅拌机进行搅拌处理以得到利丙双卡因乳膏剂;
14、观察和质检模块,用于从所述利丙双卡因乳膏剂中取利丙双卡因乳膏样品点涂在载玻片上,并滴加正癸烷在所述利丙双卡因乳膏样品的表面,覆加盖玻片后在显微镜下进行观察和质检;
15、利丙双卡因乳膏剂成品生成模块,用于将质检合格的所述利丙双卡因乳膏剂灌装于无菌的软管或罐中,并进行密封和灭菌处理以得到利丙双卡因乳膏剂成品。
1.一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,从所述利丙双卡因乳膏剂中取利丙双卡因乳膏样品点涂在载玻片上,并滴加正癸烷在所述利丙双卡因乳膏样品的表面,覆加盖玻片后在显微镜下进行观察和质检,包括:
3.根据权利要求2所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,对所述利丙双卡因乳膏样品显微图像进行局部区域特征分析以得到利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量的序列,包括:
4.根据权利要求3所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,所述深度神经网络模型为卷积神经网络模型。
5.根据权利要求4所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,对所述利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量的序列中任意两个利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量进行相关度语义分析以得到粒度全局相关性拓扑特征,包括:
6.根据权利要求5所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,计算所述利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量的序列中任意两个利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量之间的相关度以得到粒度全局相关性拓扑矩阵,包括:以如下相关度公式计算所述利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量的序列中任意两个利丙双卡因乳膏样品显微图像块粒度语义特征向量之间的相关度;
7.根据权利要求6所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,对基于所述粒度全局相关性拓扑特征,确定示粒度分布是否符合预定标准,包括:将所述粒度全局相关性拓扑特征矩阵通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示粒度分布是否符合预定标准。
8.根据权利要求7所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,还包括训练步骤,用于对所述基于卷积神经网络模型的粒度特征提取器、所述基于卷积神经网络模型的拓扑特征提取器和所述分类器进行训练。
9.根据权利要求8所述的利丙双卡因乳膏剂的生产管理方法,其特征在于,所述训练步骤,包括:
10.一种利丙双卡因乳膏剂的生产管理系统,其特征在于,包括: