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龙图腾网获悉南京农业大学三亚研究院;南京农业大学申请的专利小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法、设备和存储介质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：CN120107966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510579735.2，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法、设备和存储介质是由王恒通;仲迎鑫;姜东;徐山;班泽楠;高明昊设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法，包括步骤：S1、构建语义分割数据集；采用改进型U‑Net网络作为模型架构，完成初步背景去除；S2、二值化处理，完成初步分割；用Sobel边缘检测算法获取胚乳边缘轮廓；确定胚乳区域中心位置；进行逐层腐蚀，获得径向分层结构图像；S3、获取采样矩阵；采用K‑means++算法初始化聚类中心进行迭代；识别蛋白质并算出蛋白质空间分布占比。本发明通过改进U‑Net模型的语义分割、径向腐蚀的动态分层和K‑means++算法的组分聚类，实现从图像预处理到蛋白定量分析的全自动化，减少人工描绘的繁琐操作，对图像处理更精准，还能对图像分层处理，准确反映蛋白分布梯度。

本发明授权小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种小麦籽粒蛋白空间分布差异识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、制备多张成熟期小麦籽粒横切面树脂切片并染色，利用图像标注工具构建包括胚乳、背景和空腔共三类标注的语义分割数据集，再经数据增强后按固定比例分别划分为训练集和验证集； 采用改进型U-Net网络作为模型的架构，在编码器和解码器模块嵌入通道注意力机制，设计包括交叉熵损失和Dice损失的混合损失函数，再利用AdamW优化器结合余弦退火学习率衰减策略进行训练；训练完成后，重新设置每个切片的图像尺寸并经标准化处理后输入到完成训练的模型中，完成初步背景去除，获得最终前景掩码图像； S2、基于蓝色通道的灰度直方图特征，对步骤S1中的最终前景掩码图像选取特征阈值进行图像二值化处理，先利用im2bw函数将二值化图像中像素值小于特征阈值的区域赋值为0，将像素值大于或等于特征阈值的区域赋值为1，再通过形态学开运算进行去噪，完成背景与籽粒区域的初步分割，获得初步分割图像； 继续采用Sobel边缘检测算法对初步分割图像进行检测，获取初步分割图像的连续闭合的胚乳边缘轮廓；再利用bwboundaries函数提取出轮廓坐标，基于轮廓坐标确定出胚乳区域的中心位置； 再计算胚乳边缘轮廓上的所有边缘点到对应中心位置的欧氏距离，取最大值Dmax作为径向分层的基准半径，将半径范围均分为S层，通过循环调用imerode函数，对初步分割图像依次进行逐层腐蚀，获得径向分层结构图像； S3、利用imread函数加载步骤S1中的最终前景掩码图像，通过reshape函数对步骤S2中的形态学开运算的过程进行扁平化和降采样，获取采样矩阵Xsample用于初始聚类中心的计算；再设定聚类数K，采用K-means++算法初始化聚类中心，再进行迭代；迭代完成后，基于染色光谱特性识别蛋白质并计算出蛋白质空间分布占比。

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南京农业大学三亚研究院;南京农业大学，其通讯地址为：572025 海南省三亚市崖州区崖州湾科技城雅布伦产业园一号楼四楼401区；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”。