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龙图腾网获悉汉中天然谷生物科技股份有限公司申请的专利一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监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：CN120876482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202511390260.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监测方法是由邓刚;俱雪妮;喻鹏;姚志坤;崔凯;赖家宝;余金蓬;李维设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监测方法，涉及银杏叶提取液技术领域。该方法步骤包括：构建多光源成像环境拍摄银杏叶提取液图像；通过U‑net分割模型得到提取液掩膜，并结合银杏叶提取液图像得到提取液前景图像；通过自适应阈值法对提取液前景图像进行分割，得到提取液区块图，并通过分水岭边界优化法优化后获优化提取液区块图；通过双距离变化的边界概率模型计算区块边界概率值，通过Sobel算子计算区块梯度幅值，结合区块边界概率值和区块梯度幅值得到区块边界置信度，来确定区块边界像素；收集区块边界像素的边界梯度特征向量序列，输入到提取液演变趋势模型，输出得到氧化风险指数，氧化风险指数大于预设阈值则进行预警。

本发明授权一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像处理的银杏叶提取液状态实时监测方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：构建多光源成像环境，将银杏叶提取液放置于所述多光源成像环境下进行拍摄，得到银杏叶提取液图像； 步骤S2：构建U-net分割模型，将所述银杏叶提取液图像输入到U-net分割模型中，输出得到提取液掩膜；通过结合所述银杏叶提取液图像和提取液掩膜，得到提取液前景图像； 步骤S3：通过自适应阈值法对所述提取液前景图像进行阈值分割，得到提取液区块图；通过分水岭边界优化法对所述提取液区块图进行边界优化，得到优化提取液区块图； 步骤S4：通过基于双距离变化的边界概率模型对所述优化提取液区块图进行边界概率计算，得到区块边界概率值；通过Sobel算子对所述优化提取液区块图进行边缘检测，得到区块梯度幅值；通过结合所述区块边界概率值和区块梯度幅值，计算得到区块边界置信度，根据所述区块边界置信度对所述优化提取液区块图进行区块边界判断，得到区块边界像素； 具体的，通过基于双距离变化的边界概率模型对所述优化提取液区块图进行边界概率计算，得到区块边界概率值： ； 其中，为像素点h,w的区块边界概率值，为像素点h,w到最近氧化核心区的距离，为像素点h,w到最近稳定区的距离，为尺度参数； 通过Sobel算子对所述优化提取液区块图中像素h,w的饱和度通道进行3×3邻域内的边缘检测，得到区块梯度幅值： ； ； ； 其中，为像素点h,w的水平梯度分量，为像素点h,w的垂直梯度分量，为像素点h,w的区块梯度幅值，其中i为水平方向偏移量，j为垂直方向偏移量，为Sobel算子水平方向算子，为Sobel算子垂直方向算子，为像素点h,w在水平方向偏移量为i，垂直方向偏移量为j的饱和度值； 对像素点h,w的区块梯度幅值进行3×3邻域内的标准差归一化后，通过结合所述区块边界概率值，计算得到区块边界置信度： ； 其中，为区块边界置信度，为像素点h,w的区块边界概率值，为像素点h,w的区块梯度幅值，k为调节系数； 步骤S5：通过对所述区块边界像素进行像素梯度变化分析，得到边界梯度特征向量；收集预设时间内的边界梯度特征向量，得到边界梯度特征向量序列； 步骤S6：构建提取液演变趋势模型，将所述边界梯度特征向量序列输入到提取液演变趋势模型中，输出得到氧化风险指数，将所述氧化风险指数与预设阈值进行比较，大于预设阈值则进行预警，从而实现对银杏叶提取液的状态监测。

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