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龙图腾网获悉广东君禾科技有限公司申请的专利一种食品洗涤剂的成分检测系统及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：CN119375180B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411362627.1，技术领域涉及：G01N21/359；该发明授权一种食品洗涤剂的成分检测系统及方法是由荀合;何家裕;梁思梅设计研发完成，并于2024-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种食品洗涤剂的成分检测系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种食品洗涤剂的成分检测系统及方法，涉及食品安全检测技术领域，包括样品收集模块，用于收集食品洗涤剂并使用溶液混合腔将食品洗涤剂与纯化水混合形成混合溶液样本；样品检测模块，用于对混合溶液样本使用光谱分析检测技术得出检测数据；评估模块，用于提取检测数据的特征，构建食品洗涤剂成分预测模型，预测成分浓度并进行风险评估。本发明通过样品收集、光谱分析、数据特征提取和成分预测模型的构建，实现了对食品洗涤剂成分的精准检测和风险评估，通过多层感知机神经网络模型技术，不仅提升了检测精度和灵敏度，还实现了对多种不同成分的综合分析和风险评估，增强了检测技术的全面性和可靠性，确保了食品洗涤剂的安全使用。

本发明授权一种食品洗涤剂的成分检测系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种食品洗涤剂的成分检测系统，其特征在于：包括， 样品收集模块，用于收集食品洗涤剂并使用溶液混合腔将食品洗涤剂与纯化水混合形成混合溶液样本； 样品检测模块，用于对混合溶液样本使用光谱分析检测技术得出检测数据； 预测模块，用于提取检测数据的特征，构建食品洗涤剂成分预测模型，预测成分浓度并进行风险评估； 存储模块，用于对测试过程中的检测数据和评估结果进行加密，存储收集检测数据和评估结果； 所述对混合溶液样本使用光谱分析技术进行成分检测指将混合溶液样本从出液口流入检测池，启动近红外光谱仪，设置扫描参数，包括波长范围和扫描速度； 使用光纤组件连接近红外光谱仪的光源和检测池； 打开近红外光谱仪的光源，记录在没有混合溶液样本情况下的光谱信号，得到背景光谱信号Ib，再将标准白板放置在光路中，近红外光线通过标准白板，记录参比光电信号强度I0，将待测混合溶液样本放置在光路中，近红外光线通过混合溶液样本，记录混合溶液样本的光谱信号I； 光谱检测器检测并记录透射光的光谱信号，将光谱信号转换为电信号，数据采集卡将电信号转换为数字信号，并通过数据线传输至计算机进行分析； 对I和I0分别进行背景校正，得到的校正信号分别进行标准化，将校正信号转换为混合溶液透射光电信号强度Is和参比光电信号强度I0,s，计算每个波长处的吸光度，公式为： 其中，A是吸光度，Is是混合溶液样本透射光电信号强度，I0，s是参比光电信号强度； 将吸光度A作为Y轴数据，波长作为X轴数据，生成光谱图谱，光谱分析软件将每个波长处的吸光度绘制在光谱图谱上，形成近红外光谱图谱； 在光谱图谱中，根据相对基线和相对高度的标准，识别出吸光度高的波长为吸收峰，记录每个吸收峰的波长点和对应的吸光度为特征峰值，构建光谱数据集； 将计算得到的吸光度数据导入化学计量学分析软件，计算吸光度数据的协方差矩阵，对协方差矩阵进行特征值分解，获取特征值和特征向量，将特征值从大到小排序，选择最大的特征值对应的特征向量作为主成分，将吸光度数据投影到主成分空间，降低维度并去除噪声； 在主成分空间中识别和记录各个成分的特征峰值位置和强度，并与现有的光谱标准数据库进行比较，确定各个成分的组成，通过比尔-朗伯定律，利用特征峰的吸光度计算混合溶液样本中各成分的浓度； 所述提取检测数据的特征指根据每个光谱数据集中的波长点，计算其信号强度的均值和标准差，对每个波长点处的信号强度进行标准化处理，得到标准化完成的数据； 对标准化完成的数据进行小波分解，分解完成的高频部分去除噪声，进行小波重构，得到去噪完成的数据； 根据各个成分的特征峰值位置和强度，构建特征向量Fi，每个特征向量表示为λik，Aik； 设计特征向量函数，将特征向量Fi转换为峰值特征向量格式fFi，公式为： 其中，λik为第k个混合溶液样本第i个成分的特征峰值的位置，Aik为第k个混合溶液样本第i个成分的特征峰值的强度，ak、b和c为待定参数，采用非线性回归方法通过最小化预测浓度与实际浓度之间的误差确定ak、b和c的具体值，m为混合溶液样本数量； 通过峰值特征向量fFi生成光谱分析数据集； 将转换完成的峰值特征向量fFi形成联合峰值特征向量矩阵V: 其中，fFik为第k个混合溶液样本的峰值特征向量； 计算联合峰值特征向量矩阵V中各特征向量之间的皮尔逊相关系数rij，公式为： 其中，rij为第i个成分和第j个成分之间的线性相关系数，λik为第k个混合溶液样本中第i个成分的特征峰值位置，Ajk为第k个混合溶液样本中第j个成分的特征峰值强度，为第i个成分的特征峰值位置均值，为第j个成分的特征峰值强度均值，m为混合溶液样本数量； 根据相关性系数rij，计算自适应权重因子，公式为： 其中，ωi为第i个成分的自适应权重因子，α为调节参数； 对峰值特征向量矩阵V中的每个峰值特征向量fFi乘以权重因子ωi，得到加权后的峰值特征向量矩阵V`； 利用自适应权重因子对峰值特征向量矩阵进行优化，对加权的峰值特征向量矩阵V`进行分析，根据权重因子ωi的大小，设定阈值Tω，保留权重因子大于阈值Tω的峰值特征向量，剔除权重因子小于阈值Tω的峰值特征向量。

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