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龙图腾网获悉中船海神医疗科技有限公司申请的专利一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法及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：CN120009209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411936800.4，技术领域涉及：G01N21/31；该发明授权一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法及系统是由黄余红;任文;杨坤;樊志远;陈学莹;李超设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法，其中，本发明实施例通过利用可调谐多波长光源系统对食品样本发射一系列波长范围内的光，生成光谱响应，通过高分辨率光谱仪对光谱响应进行收集，形成多维度光谱图像，运用深度学习算法进行分析识别并区分食品样本中天然成分与潜在污染物的细微光谱差异，得到初步识别结果，实施自适应波长选择机制，动态调整光源的波长输出，获得光谱响应数据，与预设的食品安全标准数据库进行比对，生成食品安全评估报告其中，所述食品安全评估报告包括：污染物类型和浓度分布图，本发明提供的技术方案对食品样本中天然成分与潜在污染物的高效精准识别，显著提升了污染物检测的灵敏度、特异性和准确性。

本发明授权一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多波长分光光度的食品污染检测方法，其特征在于，包括： 利用可调谐多波长光源系统对食品样本发射一系列波长范围内的光，生成食品样本的光谱响应； 通过高分辨率光谱仪对所述食品样本的光谱响应进行收集，形成多维度光谱图像； 运用深度学习算法对所述多维度光谱图像进行分析，识别并区分食品样本中天然成分与潜在污染物的细微光谱差异，得到污染物的初步识别结果； 基于所述污染物的初步识别结果，实施自适应波长选择机制，动态调整光源的波长输出，获得光谱响应数据； 将所述光谱响应数据与预设的食品安全标准数据库进行比对，生成食品安全评估报告其中，所述食品安全评估报告包括：污染物类型和浓度分布图； 基于所述污染物的初步识别结果，实施自适应波长选择机制，动态调整光源的波长输出，获得光谱响应数据，包括： 利用所述污染物的初步识别结果，构建污染物的多维光谱特征库，所述污染物的多维光谱特征库包括：污染物在不同波长下的吸收和反射特性以及在不同环境条件下的变化规律； 基于所述多维光谱特征库，设计并应用自适应波长选择算法，自动选取最优波长组合，得到优化后的光源； 通过所述优化后的光源对食品样本进行预设次数的照射，利用高分辨率光谱仪收集每次照射下食品样本的光谱响应数据，形成多轮次的光谱响应序列； 将所述多轮次的光谱响应序列与所述多维光谱特征库中的数据进行对比分析，采用迭代更新的方式调整自适应波长选择算法的参数，直至达到预定的检测精度要求，获得最终的优化光谱响应数据； 将所述多轮次的光谱响应序列与所述多维光谱特征库中的数据进行对比分析，采用迭代更新的方式调整自适应波长选择算法的参数，直至达到预定的检测精度要求，获得最终的优化光谱响应数据，包括： 根据所述多轮次的光谱响应序列对所述多维光谱特征库中的标准光谱数据进行对比分析，得到关键特征点； 根据所述关键特征点与所述多维光谱特征库中标准光谱数据的匹配程度，计算当前波长组合的适应度值； 基于所述当前波长组合的适应度值，采用进化计算方法对自适应波长选择算法的参数进行迭代更新，得到更新后的自适应波长选择算法参数，所述进化计算方法包括：遗传算法和粒子群优化算法； 使用更新后的参数对食品样本进行再次照射，利用高分辨率光谱仪收集新的光谱响应数据，形成更新后的光谱响应序列； 将所述更新后的光谱响应序列与所述多维光谱特征库中的数据进行再次对比分析，计算新的适应度值，并基于新的适应度值继续调整自适应波长选择算法的参数； 重复从获得光谱响应数据到调整自适应波长选择算法的参数的过程，直至检测系统的性能指标满足预定的检测精度要求，获得优化光谱响应数据，其中，所述预定的检测精度要求包括：污染物检测的灵敏度、特异性以及准确性。

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