北京市農林科學院智能裝備技術研究中心田喜獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉北京市農林科學院智能裝備技術研究中心申請的專利一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置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:CN114778457B 。
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:202210209977.9,技術領域涉及:G01N21/25;該發明授權一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置是由田喜;周全;黃文倩;李江波;樊書祥;龍園設計研發完成,并于2022-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置在說明書摘要公布了:本發明提供一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置,包括:獲取目標谷物的目標特征波長組;將所述目標特征波長組輸入至含量檢測模型,獲取所述含量檢測模型輸出的所述目標谷物中黃曲霉毒素B1的含量等級;所述含量檢測模型是通過對個樣本特征波長組,以及所述樣本特征波長組對應的含量等級標簽進行訓練后得到的。本發明提供的谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置,通過含量檢測模型對待測谷物的特征波長組進行識別和檢測,能夠在不破壞谷物的前提下檢測出待測谷物中黃曲霉毒素B1的含量,有效擴大了檢測方法的適用范圍。
本發明授權一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法及裝置在權利要求書中公布了:1.一種谷物中黃曲霉毒素B1含量檢測方法,其特征在于,包括: 獲取目標谷物的目標特征波長組; 將所述目標特征波長組輸入至含量檢測模型,獲取所述含量檢測模型輸出的所述目標谷物中黃曲霉毒素B1的含量等級;所述含量檢測模型是通過對各樣本特征波長組,以及所述樣本特征波長組對應的含量等級標簽進行訓練后得到的; 所述獲取目標谷物的目標特征波長組,包括: 獲取所述目標谷物的目標高光譜圖像; 在所述目標高光譜圖像中提取預設區域內的目標光譜數據; 在所述目標光譜數據中確定目標特征波長組; 所述在所述目標光譜數據中確定目標特征波長組,包括: 基于CARS算法,在所述目標光譜數據中確定交叉驗證的均方根誤差值最小的初選特征波長組; 在所述初選特征波長組中,根據每個波長下的所述目標谷物的灰度信息,獲取每個波長對應的歸一化灰度分布; 根據每個歸一化灰度分布,確定所述每個波長下的灰度差異特征值,所述灰度差異特征值用于表征每個波長下不同黃曲霉毒素B1濃度組的歸一化灰度分布差異; 根據所述每個波長下的灰度差異特征值,在所述目標光譜數據中確定目標特征波長組;所述根據所述每個波長下的灰度差異特征值,在所述目標光譜數據中確定目標特征波長組,包括: 在相同的波長下,如果不同組的歸一化灰度分布差異越大,則說明該波長下各組樣本的信息差異越大,有利于分類模型的建立;相反,如果該波長下不同組的歸一化灰度分布差異越小,說明其信息差異越小,則不利于分類模型的建立。
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