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龍圖騰網獲悉華南理工大學申請的專利基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法、系統及介質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：CN115876734B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-19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：202211439882.2，技術領域涉及：G01N21/64；該發明授權基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法、系統及介質是由孫大文;林遠東;馬驥;成軍虎;王啟軍設計研發完成，并于2022-11-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法、系統及介質在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法、系統及介質。該方法包括：制備熒光傳感陣列指示標簽并與肉類反應，拍攝、標注，得到帶標簽的圖片數據集，構建并訓練肉類新鮮度智能檢測模型；最終實現對待測肉類的新鮮度檢測。本發明基于遷移學習的思想，對熒光陣列信息圖像進行特征進行提取并構建模型，自動提取特征且訓練時間少，能夠實現快速、準確的肉類腐敗程度判別，對TVB?N含量進行預測。且相比比色傳感陣列，所制備的熒光傳感陣列具有更高的靈敏度，對生物胺類氣體濃度的微小變化更為敏感，響應速度快，檢測范圍更廣，并且陣列中的每種指示劑能同時指示肉類新鮮度狀態，熒光信號通道更為豐富，可從多維度判斷肉類的新鮮度。

本發明授權基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法、系統及介質在權利要求書中公布了：1.基于熒光傳感陣列的肉類新鮮度智能檢測方法，其特征在于，包括下述步驟： 制備熒光傳感陣列指示標簽： 步驟1：熒光傳感指示劑的制備： 將100μL的CuNO32·3H2O溶液加入到40mL的D-青霉胺DPA溶液當中，在35℃攪拌下，逐滴滴加1molL的HCl溶液使前驅液的pH達到4.5，在該條件下繼續攪拌1h后，將反應液以8000rpm離心10min，去除未反應的DPA溶液，真空冷凍干燥后得到熒光銅納米團簇DPA-CuNCs；將0.2g銅納米團簇溶于25mL的水溶液中，0.2g的熒光素溶于100mL的乙醇溶液中；按下表中體積比混合攪拌均勻后即可得到9種熒光傳感指示劑： ； 步驟2：熒光傳感陣列指示標簽的制備： 將疏水薄膜裁剪出多個傳感器響應區域，將紙基材料粘貼于兩張疏水薄膜之間，形成具有隔絕傳感單元互相影響功能的熒光陣列傳感標簽基底； 采用人工點樣的方法將上述9種熒光指示劑滴加到所述熒光陣列傳感標簽基底的響應區域后干燥，即得熒光傳感陣列指示標簽； 將熒光傳感陣列指示標簽粘貼在保鮮盒內部頂端，與新鮮肉類存放于恒溫恒濕箱中，在紫外條件下實時獲取傳感陣列的數字圖像，并根據國標GB5009.228—2016規定的理化指標對生鮮肉類進行TVB-N標準值測定，并對圖像進行標注上新鮮度等級標簽以及TVB-N含量標簽，得到帶有標簽的熒光傳感陣列圖像數據集； 構建并訓練肉類新鮮度智能檢測模型； 所述肉類新鮮度智能檢測模型包括肉類新鮮度評估模型以及肉類TVB-N含量預測模型，具體為： 將帶有標簽的熒光傳感陣列圖像數據集進行預處理，除去噪聲，歸一化處理，并設置批處理大小，根據所分類類別設置分類器標簽，然后基于遷移學習思想，將圖像輸入到由ImageNet數據庫預訓練好的深度卷積神經網絡，經優化模型參數后得到肉類新鮮度評估模型； 重復上述步驟，建立基于深度卷積神經網絡的肉類TVB-N含量預測模型，與肉類新鮮度評估模型不同是，肉類TVB-N含量預測模型是利用熒光傳感陣列圖片所標注的TVB-N標準值而非類別信息進行訓練； 將待測熒光傳感陣列圖片分別輸入肉類新鮮度評估模型以及肉類TVB-N含量預測模型，分別輸出對生鮮肉類新鮮度類別以及TVB-N含量的預測結果； 利用熒光傳感陣列指示標簽與訓練好的肉類新鮮度智能檢測模型對待測肉類進行新鮮度檢測。

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