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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别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：CN115389447B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202110559017.0，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别方法是由王鹏;沈照鹏;徐锡明;权浩严设计研发完成，并于2021-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明的一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别方法，通过机器视觉联合可见‑近红外光谱技术，采用基于深度学习的CNN人工神经网络，综合利用与紫菜等级关联的线性因素和非线性因素特征，对条斑紫菜等级进行有效识别和分类，提高评价过程客观性与标准性，具有鉴别速度快、效率高、成本低、重现性好、无需复杂的样品处理等优势，适于生产现场控制和交易现场批量鉴别应用，填补相关技术空白。

本发明授权一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的条斑紫菜等级快速鉴别方法，其特征在于：包括下述步骤： （1）采集条斑紫菜样本； （2）参照国内外现行等级划分标准，标定样本等级，分为五等二十二级，按等级分组； （3）选用聚四氟乙烯等性质稳定的介质为参考背景，将单张紫菜样本置于近红外光谱分析仪探头下，光谱扫描范围为200-2500nm，分辨率4-8nm，扫描10-100次，取平均值作为样本可见-近红外光谱数据；采用数字式图像采集设备获取样本图像信息；采集所有样本的光谱、与图像信息； （4）对步骤（3）中的近红外光谱进行预处理，消除噪声掺杂和基线漂移，得到预处理光谱信息； （5）分别对步骤（2）中获取的条斑紫菜样本等级和步骤（3）中的图像信息进行数据分组，建立数据组与相应的等级关联；将建立关联的样本数据随机分成训练集样本和测试集样本； （6）分别对步骤（2）中获取的条斑紫菜样本等级和步骤（4）中的预处理光谱信息进行数据分组，建立数据组与相应的等级关联；将建立关联的样本数据随机分成训练集样本和测试集样本； （7）用步骤（5）的训练集数据，通过深度学习网络建立基于图像数据的条斑紫菜等级预测模型； （8）用步骤（6）中的训练集数据，通过深度学习网络建立基于光谱信息条斑紫菜等级预测模型； （9）用步骤（5）中的测试集作为未知样品，对步骤（7）中的预测模型的预测能力进行检验，并根据检验结果对预测模型进行调整，得到最佳预测模型； （10）用步骤（6）中的测试集作为未知样品，对步骤（8）中的预测模型的预测能力进行检验，并根据检验结果对预测模型进行调整，得到最佳预测模型； （11）依托Python学习框架，将光谱预处理的算法与步骤（9）和步骤（10）中的最佳预测模型进行整合，结果输出权重为3:7，即可通过近红外光谱和图像的直接输入而实时检测条斑紫菜样本的等级。

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