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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119147514B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411652957.4，技术领域涉及：G01N21/64；该发明授权利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法是由傅迎春;刘小裕;杨澜;袁磊;泮进明;应义斌设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法。方法采用主要由若干个传感单元组成的光学传感器放置在种蛋附近的环境中进行反应，或使用传感器与收集后的种蛋气体进行反应，随后采集各个传感单元放置前后的光学信号变化进行处理分析获得种蛋的性别；传感单元包含能与气体发生光学响应的气敏材料，将气敏材料配置成溶液并超声分散或溶解然后固定在基底上得到传感单元，多个传感单元分布形成阵列式光学传感器。本发明克服了现有种蛋性别鉴定方法的晚期鉴定、有损的缺点，成功对家禽种蛋性别进行早期无损判定。

本发明授权利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法在权利要求书中公布了：1.一种利用光学传感器对种蛋性别快速鉴定的方法，其特征在于：方法采用主要由若干个传感单元组成的光学传感器放置在种蛋附近的环境中进行反应，或使用传感器与收集后的种蛋气体进行反应，随后采集各个传感单元放置前后的视觉信号变化进行处理分析获得种蛋的性别； 所述光学传感器包括基底以及装载在基底内的至少两个传感单元，所述的传感单元包含能与气体反应并诱导视觉信号变化的气敏材料； 所述气敏材料用于吸附气体或与气体发生相互作用，引起材料的视觉性质改变，包括颜色变化，从而检测气体成分及浓度； 所述的气敏材料包括但不限于染料、纳米多孔材料、金纳米粒子对气体有颜色变化响应的发色团，或金属有机框架、量子点、碳点对气体产生发光特性响应的荧光磷光团； 所述光学传感器中包含至少两种不同气敏材料的传感单元，方法采集不同气敏材料的传感单元的视觉变化组合起来形成特定的图谱，针对图谱进行分析处理，进而判断被检测种蛋的类型； 在同一基底上布置多个带有不同气敏材料的传感单元，将整块基底放置在种蛋附近前、后情况下均采集视觉图像，取放置在种蛋附近前、后情况下的视觉图像的差值图或者色差图作为图谱； 将采集的图像按照以下方式处理获得图谱： 首先对图像进行透视变换，通过将图像中的左上、右上、右下和左下四个指定的点映射为一个标准矩形，进而实现视角校正得到目标图像； 接着用图像预处理调整图像的大小，将图像转换为灰度图像，再进行高斯滤波处理以减少噪声； 随后再采用大津阈值法对图像进行二值化处理提取图像中的轮廓，并根据轮廓的面积对所有轮廓进行排序，取得最大轮廓并进行近似处理得到一个四边形，所述四边形代表图像中的光学传感器区域； 然后利用透视变换将检测到的轮廓区域转化为正视图后，根据传感单元的位置绘制矩形标记并裁剪出多个感兴趣区域，每个感兴趣区域有且仅含有一个传感单元； 最后计算感兴趣区域的R、G、B的颜色平均值，作为区域内对应传感单元的R、G、B值，利用传感单元的R、G、B值绘制色差图差值图，作为图谱； 所述方法具体包括以下步骤： （1）选用种蛋，对种蛋进行擦洗消毒处理并入孵； （2）取上述光学传感器放置在种蛋环境并与种蛋气体进行充分反应，或者收集种蛋气体与光学传感器反应； （3）采用光学信息采集系统对光学传感器进行步骤（2）前、后的视觉信号采集； （4）数据处理及模型建立：对采集到的视觉信号进行数据预处理、特征提取和种蛋性别识别模型建立，然后在已知条件下利用建立的种蛋性别识别模型进行训练； （5）最后利用训练后的种蛋性别识别模型对待测场景下、从放置在种蛋环境中的光学传感器所采集的视觉信号进行处理，获得种蛋性别的判断结果； 所述步骤（2）中的反应方式包括光学传感器与种蛋接触式、非接触式； 接触式包括但不限于在蛋壳上喷涂气敏材料使气敏材料直接与种蛋挥发出的气体进行反应，或将柔性传感器贴附于蛋壳表面并与种蛋挥发出的气体进行反应； 非接触式包括但不限于将传感器与种蛋置于同一腔室内、气敏材料不接触但与种蛋挥发出的气体进行反应； 所述种蛋性别识别模型分为依次进行的9个阶段， 第1个阶段为主干网络，所述主干网络仅采用卷积模块，卷积模块主要由3×3的卷积操作、步长为2的连接批量归一化层和Swish激活函数依次连接构成； 第2—8个阶段采用CBAM网络，每个阶段采用主要由通道注意力模块CAM和空间注意力模块SAM构成的特征提取模块CBAM，第2个阶段由一个尺寸为3×3的特征提取模块CBAM构成，第3个阶段由两个尺寸为3×3的特征提取模块CBAM构成，第4个阶段由两个尺寸为5×5的特征提取模块CBAM构成，第5个阶段由三个尺寸为3×3的特征提取模块CBAM构成，第6个阶段由三个尺寸为5×5的特征提取模块CBAM构成，第7个阶段由四个尺寸为5×5的特征提取模块CBAM构成，第8个阶段由一个尺寸为3×3的特征提取模块CBAM构成； 所述特征提取模块CBAM包括通道注意力模块CAM和空间注意力模块SAM，输入特征提取模块CBAM的原始特征图F经通道注意力模块CAM处理后获得通道特征图Mc，再将通道特征图Mc和输入的原始特征图F本身一起进行相乘处理获得通道注意力图F’，再将通道注意力图F’经空间注意力模块SAM处理后获得空间特征图Ms，然后将空间特征图Ms和通道注意力图F’本身一起进行相乘处理获得空间注意力图F’’，并作为特征提取模块CBAM的输出； 所述通道注意力模块CAM包括一个最大池化层、一个平均池化层和一个多层感知机MLP，原始特征图F分别经最大池化层、平均池化层处理后输入到多层感知机MLP中分别获得第一全局描述符vector1和第二全局描述符vector2，将第一全局描述符vector1和第二全局描述符vector2进行相加，然后进行卷积层处理获得通道特征图Mc； 所述空间注意力模块SAM包括一个最大池化层和一个平均池化层，通道注意力图F’经最大池化层、平均池化层处理后连接起来，再经卷积层处理获得空间特征图Ms； 最后第9个阶段是由1×1卷积操作、全局平均池化层、全连接层和Softmax激活函数依次连接构成。

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