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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于特征融合的陈皮年份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：CN116297301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202310116739.8，技术领域涉及：G01N21/3586；该发明授权一种基于特征融合的陈皮年份检测方法及系统是由蒲洪彬;余静孝;韦庆益;孙大文设计研发完成，并于2023-02-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征融合的陈皮年份检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于特征融合的陈皮年份检测方法及系统，该方法包括下述步骤：获取陈皮片样品在不同角度的太赫兹光谱信息，分别进行标准正态变量变换预处理，将陈皮片样品不同角度的标准正态太赫兹光谱进行第一次卷积特征提取，将第一次卷积特征提取后的特征进行对应加和连接得到新的特征，新的特征输入到第二卷积核进行第二次卷积特征提取获得最终的特征，利用softmax函数和多分类交叉熵损失函数对最终的特征建立分类模型，将待测陈皮片样品的太赫兹光谱信息输入训练后的特征建立分类模型，输出预测得到的类别，即预测得到对应陈皮片样品的年份。本发明在高强度信息提取的同时又减少了光谱中的噪音，实现了陈皮年份的快速无损检测。

本发明授权一种基于特征融合的陈皮年份检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于特征融合的陈皮年份检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 利用太赫兹时域光谱技术对不同储藏年份的陈皮片样品进行测量，获取陈皮片样品在不同角度的太赫兹光谱信息； 所述获取陈皮片样品在不同角度的太赫兹光谱信息，具体获取陈皮片样品在四个不同角度的太赫兹光谱信息S0，S90，S180和S270； 陈皮片样品放入模具的初始位置对应0°，S0＝[X0-1,X0-2,X0-3,…,X0-n-2,X0-n-1,X0-n]，X为相应频率的吸收系数值，0-n为0°时的频率序号； 陈皮片样品相对于初始位置绕陈皮片样品平面的法线顺时针旋转90°的位置对应90°，S90＝[X90-1,X90-2,X90-3,…,X90-n-2,X90-n-1,X90-n]，90-n为90°时的频率序号； 陈皮片样品相对于初始位置绕陈皮片样品平面的法线顺时针旋转180°的位置对应180°，S180＝[X180-1,X180-2,X180-3,…,X180-n-2,X180-n-1,X180-n]，180-n为180°时的频率序号； 陈皮片样品相对于初始位置绕陈皮片样品平面的法线顺时针旋转270°的位置对应270°，S270＝[X270-1,X270-2,X270-3,…,X270-n-2,X270-n-1,X270-n]，270-n为270°时的频率序号； 对陈皮片样品不同角度的太赫兹光谱分别进行标准正态变量变换预处理，得到陈皮片样品不同角度的标准正态太赫兹光谱； 将陈皮片样品不同角度的标准正态太赫兹光谱输入第一卷积核，进行第一次卷积特征提取，将第一次卷积特征提取后的特征进行对应加和连接，对应不同角度的相同通道、相同位置的输出值进行相加，得到新的特征，所述第一次卷积特征提取的网络结构包括依次连接的第一卷积层、第一Relu层、第一最大池化层，第二卷积层、第二Relu层、第二最大池化层； 所述将陈皮片样品不同角度的标准正态太赫兹光谱输入第一卷积核，进行第一次卷积特征提取，选取四个角度，第一次卷积的输出的计算公式分别为： S0-CNN1＝ReluW0*S0-SNV S90-CNN1＝ReluW90*S90-SNV S180-CNN1＝ReluW180*S180-SNV S270-CNN1＝ReluW270*S270-SNV 其中，S0-CNN1、S90-CNN1、S180-CNN1和S270-CNN1分别表示0°、90°、180°和270°第一次卷积的输出的特征，Relu表示激活函数Relu，W0、W90、W180和W270分别表示0°、90°、180°和270°第一次卷积的卷积核，S0-SNV、S90-SNV、S180-SNV和S270-SNV分别表示0°，90°，180°和270°标准正态变量变换预处理之后的特征； 将新的特征输入到第二卷积核进行第二次卷积特征提取获得最终的特征，所述第二次卷积特征提取的网络结构包括依次连接的第三卷积层、第三Relu层、第三最大池化层、展平层、第一全连接层、第四Relu层、第一Dropout层、第二全连接层、第五Relu层和第二Dropout层； 第二次卷积的计算公式为： SCNN2＝ReluW*Sadd 式中，SCNN2表示第二次卷积特征提取获取的特征，Relu表示激活函数Relu，W表示第二次卷积的卷积核，Sadd表示Add连接层获取得到的新的特征； 利用softmax函数和多分类交叉熵损失函数对最终的特征建立分类模型； 将待测陈皮片样品的太赫兹光谱信息输入训练后的分类模型，输出预测得到的类别，即预测得到对应陈皮片样品的年份。

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