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龙图腾网获悉北京市农林科学院智能装备技术研究中心申请的专利一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置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：CN114778457B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202210209977.9，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置是由田喜;周全;黄文倩;李江波;樊书祥;龙园设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置，包括：获取目标谷物的目标特征波长组；将所述目标特征波长组输入至含量检测模型，获取所述含量检测模型输出的所述目标谷物中黄曲霉毒素B1的含量等级；所述含量检测模型是通过对个样本特征波长组，以及所述样本特征波长组对应的含量等级标签进行训练后得到的。本发明提供的谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置，通过含量检测模型对待测谷物的特征波长组进行识别和检测，能够在不破坏谷物的前提下检测出待测谷物中黄曲霉毒素B1的含量，有效扩大了检测方法的适用范围。

本发明授权一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种谷物中黄曲霉毒素B1含量检测方法，其特征在于，包括： 获取目标谷物的目标特征波长组； 将所述目标特征波长组输入至含量检测模型，获取所述含量检测模型输出的所述目标谷物中黄曲霉毒素B1的含量等级；所述含量检测模型是通过对各样本特征波长组，以及所述样本特征波长组对应的含量等级标签进行训练后得到的； 所述获取目标谷物的目标特征波长组，包括： 获取所述目标谷物的目标高光谱图像； 在所述目标高光谱图像中提取预设区域内的目标光谱数据； 在所述目标光谱数据中确定目标特征波长组； 所述在所述目标光谱数据中确定目标特征波长组，包括： 基于CARS算法，在所述目标光谱数据中确定交叉验证的均方根误差值最小的初选特征波长组； 在所述初选特征波长组中，根据每个波长下的所述目标谷物的灰度信息，获取每个波长对应的归一化灰度分布； 根据每个归一化灰度分布，确定所述每个波长下的灰度差异特征值，所述灰度差异特征值用于表征每个波长下不同黄曲霉毒素B1浓度组的归一化灰度分布差异； 根据所述每个波长下的灰度差异特征值，在所述目标光谱数据中确定目标特征波长组；所述根据所述每个波长下的灰度差异特征值，在所述目标光谱数据中确定目标特征波长组，包括： 在相同的波长下，如果不同组的归一化灰度分布差异越大，则说明该波长下各组样本的信息差异越大，有利于分类模型的建立；相反，如果该波长下不同组的归一化灰度分布差异越小，说明其信息差异越小，则不利于分类模型的建立。

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