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龙图腾网获悉中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)申请的专利一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测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：CN120510153B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202511005494.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测方法是由孟令峰;康亚鹏;任杰;朱荣光;代英鹏设计研发完成，并于2025-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测方法，属于图像数据处理技术领域，本发明首先构建标准化图像采集环境，通过工业面阵相机获取RGB图像；随后利用HSV色彩空间进行阈值分割、轮廓提取和旋转校正，获取标准化叶片图像；接着构建双分支CNN网络结构，集成通道注意力、空间注意力和交叉注意力三种注意力机制；通过Adam优化器训练网络，利用决定系数、均方根误差和相对分析误差评估模型性能；最后采用Grad‑CAM技术进行可视化分析，验证模型对色素分布的识别效果，实现了从图像数据到色素含量的高精度非破坏性快速检测。

本发明授权一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测方法在权利要求书中公布了：1.一种烟叶中叶绿素和类胡萝卜素含量的非破坏性检测方法，其特征在于，包括：构建图像采集暗箱，使用工业面阵相机配置阵列式LED光源采集鲜烟叶RGB图像；将鲜烟叶RGB图像转换至HSV色彩空间，进行掩膜阈值分割、开闭运算、轮廓提取及旋转校正，获取单个矫正鲜烟叶RGB图像；构建双分支CNN网络结构，第一分支用于预测叶绿素含量，第二分支用于预测类胡萝卜素含量，每个分支包含两组卷积层批归一化层ReLU激活函数和最大池化层，两个分支均集成通道注意力模块、空间注意力模块，两分支间设置交叉注意力模块；将单个矫正鲜烟叶RGB图像调整至固定像素尺寸作为网络输入，采用优化器训练双分支CNN网络结构；通过决定系数、均方根误差、相对分析误差三项指标评估双分支CNN网络结构性能；利用Grad‑CAM技术对双分支CNN网络结构每个分支的预测结果进行可视化分析，获取叶绿素分支关注区域热力图及类胡萝卜素分支关注区域热力图作为检测结果； 通道注意力模块是通过全局平均池化及全局最大池化并行提取通道特征，经多层感知器处理后融合，自适应增强与色素含量相关的光谱通道权重的网络模块； 空间注意力模块是通过通道维度上的最大池化及平均池化操作，生成二维特征图后经卷积处理得到空间权重矩阵，增强叶片中色素浓度敏感区域特征的网络模块； 交叉注意力模块是在叶绿素分支与类胡萝卜素分支间建立动态交互关系，一个分支的特征作为查询检索另一分支的键值对，通过缩放点积注意力计算权重，捕捉两种色素间生理关联性的网络模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国农业科学院烟草研究所(中国烟草总公司青州烟草研究所)，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区科苑经四路11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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