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龍圖騰網獲悉湖南省林業科學院申請的專利一種基于多源數據的茶油品種識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120446032B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510942706.8，技術領域涉及：G01N21/31；該發明授權一種基于多源數據的茶油品種識別方法是由高晶;陳柏林;馬力;李志剛;陳永忠設計研發完成，并于2025-07-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多源數據的茶油品種識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多源數據的茶油品種識別方法，屬于食用油技術領域。本發明通過連續采集待分析茶油的第一目標圖像、第二目標圖像、第三目標圖像得出第一目標數據、第二目標數據、第三目標數據，根據茶油標準指紋圖譜庫計算融合相似度，判斷是否為單一品種茶油。進一步的，本發明采集第一特征數據、第二特征數據、第三特征數據，篩選特征拉曼位移和特征波長建立純油光譜數據庫，根據純油光譜數據庫建立品種識別模型，提高茶油識別的準確性和全面性，根據第二特征數據和第三特征數據建立品種比例模型，根據第一特征數據建立校驗模型，提高識別速度和識別精度。

本發明授權一種基于多源數據的茶油品種識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多源數據的茶油品種識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：制備待分析茶油，放置于工作臺的起始工位，在工作臺的第一圖像獲取通道、第二圖像獲取通道、第三圖像獲取通道分別安裝圖像采集裝置； 步驟2：采集背景圖像和參考圖像，待分析茶油進入第一圖像獲取通道，圖像采集裝置采集第一目標圖像，進入第二圖像獲取通道，采集第二目標圖像，進入第三圖像獲取通道，采集第三目標圖像； 步驟3：根據第一目標圖像、第二目標圖像、第三目標圖像分別獲得第一目標數據、第二目標數據、第三目標數據，建立茶油標準指紋圖譜庫，計算融合相似度； 步驟4：若融合相似度超過相似度閾值，則待分析茶油為單一品種茶油，輸出識別結果，結束程序，否則進入步驟5； 步驟5：建立純油光譜數據庫，根據純油光譜數據庫建立品種識別模型、品種比例模型和校驗模型； 步驟6：將第一目標數據、第二目標數據、第三目標數據代入品種識別模型得出油類品種集合，根據品種比例模型得出品種比例集合，根據校驗模型進行校驗，若校驗成功，進入步驟7，否則輸出識別失敗，結束程序； 步驟7：根據品種比例集合得出目標油類，輸出目標油類和品種比例集合， 其中，在步驟2中，圖像采集裝置包括光發生器、光接收器和光電傳感器，光電傳感器采集背景圖像和參考圖像，所述參考圖像為空白樣品的光信號圖像，第一圖像獲取通道的光發生器生成拉曼光，光接收器采集第一目標圖像，生成拉曼光譜數據，在第二圖像獲取通道，光發生器生成紫外可見光，光接收器采集第二目標圖像，生成紫外可見光譜數據，在第三圖像獲取通道，光發生器生成紅外光，光接收器采集第三目標圖像，生成紅外光譜數據， 在步驟3中，對拉曼光譜數據進行基線校正、強度歸一化后生成第一目標數據Y1α，α為拉曼位移，根據紫外可見光譜數據計算紫外可見吸光度Aλ，進而生成第二目標數據Y2λ，λ為紫外可見光的波長，根據紅外光譜數據計算紅外吸光度Aβ，進而生成第三目標數據Y3β，β為紅外光的波長，建立茶油標準指紋圖譜庫的步驟為：采集多個不同產地的純茶油樣本，獲取純茶油樣本的三種光譜數據并進行預處理后獲得第一標準數據、第二標準數據、第三標準數據，根據每個純茶油樣本的產地、第一標準數據、第二標準數據、第三標準數據建立茶油標準指紋圖譜庫， 在步驟3中，將第一目標數據、第二目標數據、第三目標數據分別與茶油標準指紋圖譜庫中不同產地的第一標準數據、第二標準數據、第三標準數據進行對比，計算融合相似度，若融合相似度超過相似度閾值，則待分析茶油為純茶油，融合相似度S=S1+S2+S33，S1為第一目標數據與第一標準數據的最大相似度，S2為第二目標數據與第二標準數據的最大相似度，S3為第三目標數據與第三標準數據的最大相似度，在第一目標數據中選取m個不同拉曼位移{α1,...,αm}，，d為純茶油樣本的產地序號，D為純茶油樣本的產地總數量，1≤d≤D，Ad1α為第d個產地的第一標準數據，根據S1的計算方法計算S2和S3，進而求出融合相似度S， 在步驟5中，建立純油光譜數據庫的步驟：制備多個純油樣本，獲取純油樣本的三種光譜數據并進行預處理后獲得第一特征數據、第二特征數據、第三特征數據，篩選特征拉曼位移和特征波長，建立純油光譜數據庫U1，U1={u1,u2,...,ui,...,un}，ui={C1i，C2i，C3i}，ui為第i種純油的特征數據集合，C1i為第i種純油的特征拉曼位移集合，C2i為第i種純油的第一特征波長集合，C3i為第i種純油的第二特征波長集合，n為純油種類數量， 在步驟5中，根據純油光譜數據庫建立識別數據庫U2，根據識別數據庫建立品種識別模型，根據品種識別模型確定第一集合X1和第二集合X2，根據第二特征數據、第三特征數據、第一集合X1和第二集合X2建立品種比例模型，根據第一特征數據、第一集合X1和第二集合X2建立校驗模型，U2={u21,u22,...,u2i,...,u2n}，u2i={C21i，C22i，C23i}，，u2i為第i種純油的識別數據集合，C21i為第i種純油的第一識別數據集合，C22i為第i種純油的第二識別數據集合，C23i為第i種純油的第三識別數據集合， 在步驟6中，品種識別模型：若，且且，則待分析茶油包含第i種純油，將第i種純油加入第一集合X1，若，且且，則待分析茶油包含第i種純油，將第i種純油加入第二集合X2，C10為第一目標數據的特征拉曼位移，C20為第二目標數據的特征波長，C30為第三目標數據的特征波長， 在步驟6中，品種比例模型：，δ1為目標閾值，a1j為第一集合中第j種純油的組成比例，a2k為第二集合中第k種純油的組成比例，y21jλ為第一集合中第j種純油的第二特征數據，y22kλ為第二集合中第k種純油的第二特征數據，y31jβ為第一集合中第j種純油的第三特征數據，y32kβ為第二集合中第k種純油的第三特征數據， 在步驟6中，校驗模型：，y11j為第一集合中第j種純油的第一特征數據，y12k為第二集合中第k種純油的第一特征數據，b1j為第一集合中第j種純油的校驗比例，b2k為第二集合中第k種純油的校驗比例， 在步驟7中，根據品種識別模型確定油類品種集合X3，X3=X1+X2，根據品種比例模型獲得每種純油的組成比例，根據每種純油的組成比例生成品種比例集合，若第一集合中任意第j種純油都滿足|a1j-b1j|δ2且第二集合中任意第k種純油都滿足|a2k-b2k|δ2，則校驗成功，否則校驗失敗，δ2為校驗閾值。

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