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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法与系统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：CN120522158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202511021397.7，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法与系统是由李云峰;徐旭;罗程;廖钰颜;梁培设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法与系统，涉及光谱分析与机器学习技术领域，具体步骤为：基于待测农产品样品制备待测溶液；采集待测溶液的拉曼光谱，得到待测光谱；将待测光谱输入识别模型，同步输出农药种类识别结果和残留等级半定量分析结果；其中，训练数据集的构建步骤为：制备测试数据样本；采集测试数据样本的拉曼光谱，构建多维光谱库；将拉曼光谱输入光谱分解模型，输出真实农药光谱；计算混合样本的实测拉曼光谱与真实农药光谱的残差，并构建模拟残差；将模拟残差叠加至真实农药光谱，构建增强混合光谱；结合多维光谱库构建训练数据集。本发明可实现复杂背景下痕量农药的高精度检测。

本发明授权基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于表面增强拉曼光谱的农药残留检测方法，其特征在于，具体步骤为： 对待测农产品样品采用浸提试剂进行提取，并制备为待测溶液； 采集待测溶液的拉曼光谱，得到待测光谱； 对待测光谱进行预处理，并将预处理后的待测光谱输入至预先训练完成的识别模型，同步输出农药种类识别结果和残留等级半定量分析结果； 其中，识别模型的训练数据集的构建步骤为： 制备测试数据样本，测试数据样本包括纯品农药样本、空白样本以及混合样本； 采集测试数据样本的拉曼光谱，并对拉曼光谱进行标签标注，构建多维光谱库； 多维光谱库的构建步骤为：对纯品农药样本进行常规拉曼光谱采集，获得纯品农药光谱；对空白样本以及混合样本进行表面增强拉曼光谱采集，获得背景光谱和混合光谱；对纯品农药光谱、混合光谱和背景光谱标注种类标签与浓度数值标签，按比例划分为训练集、验证集、测试集，形成多维光谱库； 对多维光谱库中的拉曼光谱进行预处理，将预处理后的拉曼光谱输入光谱分解模型，输出真实农药光谱； 计算混合样本的实测拉曼光谱与真实农药光谱的残差光谱，对残差光谱的波数点进行随机重组，生成多组模拟残差；将模拟残差叠加至真实农药光谱，构建增强混合光谱；基于增强混合光谱和多维光谱库构建训练数据集； 增强混合光谱的计算表达式为： 式中，为拉曼位移残差值；ac，PH为浓度相关系数；ITPH为真实农药光谱；IBPH为背景光谱。

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