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龙图腾网获悉福建农林大学申请的专利一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量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：CN119131787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410596991.8，技术领域涉及：G06V20/69；该发明授权一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量方法是由叶大鹏;武礼宾;翁海勇;孙淑静;金文松;林铃设计研发完成，并于2024-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量方法，包括：离线采样并解析全发酵周期内液体菌种生物量参数及其演变规律；手工测量的辅助变量特征M‑Features建立生物量参数软测量模型M1；采集不同发酵阶段的液体菌种的可见光图像与可见‑近红外I区‑近红外II区多源波谱数据，构建图谱数据集，搭建多任务机器视觉模型V1用于提取基于机器视觉辅助变量特征E‑Features；联合生物量参数软测量模型M1及多任务机器视觉模型V1，建立E‑Features与M‑Features的关联，得到级联机器视觉软测量模型MV；部署所述MV模型于终端嵌入式智能设备，并设计任务执行的交互软件。该方法可在线实时评估液体菌种发酵过程生物量参数演变的趋势，以指导菌种的投产应用。

本发明授权一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的液体菌种生物量的软测量方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：解析全发酵周期内液体菌种的生物量参数主导变量及其演变规律，生物量参数主导变量Bio-Indices包括：菌种浓度％、菌种鲜重gL及菌种干重gL； S2：离线采样并手工测量关联生物量参数主导变量的辅助变量特征M-Features,包括：发酵液体积Vls、菌种体积Vsp、菌种质量Msp、及发酵液质量Mls，建立生物量参数主导变量Bio-Indices的软测量模型M1； S3：采集不同发酵阶段的液体菌种的可见-近红外I区-近红外II区图谱数据，建立表征液体菌种生物量动态演变的多源图谱数据集； S4：基于多源图谱数据集构建多任务机器视觉模型V1，通过提取关键图谱特征，获得基于机器视觉的辅助变量特征E-Features，包括：发酵视窗面积Sls、菌种面积Ssp、菌种光谱指数Isp及发酵液光谱指数Ils； S5：联合生物量参数软测量模型M1及多任务机器视觉模型V1，得到级联机器视觉软测量模型MV，进行Bio-Indices的软测量分析； S6：部署所述的级联机器视觉软测量模型MV于终端嵌入式智能设备； S7：设计机器视觉任务执行的交互软件，实现级联机器视觉软测量模型MV的在线实时推理，跨场景迁移学习及跨场景应用； 所述S2具体为：所述的辅助变量特征M-Features中发酵液体积Vls，是指取样样品的发酵液体积；所述的辅助变量特征M-Features中菌种体积Vsp，是指一定体积取样样品中所有菌团的总体积；所述的辅助变量特征M-Features中菌种质量Msp，是指一定体积取样样品中所有菌团的总质量，所述的辅助变量特征M-Features中发酵液质量Mls，是指取样样品的发酵液的质量； 所述的软测量模型M1，是一种间接测量方法，通过建立辅助变量与主导变量的数理方程实现所述生物量参数主导变量Bio-Indices的推测；所述的数理方程建立过程为：Bio-Indices中菌种浓度Con取决于M-Features中菌种的体积Vsp与发酵液体积Vls；Bio-Indices中菌种鲜重BMf取决于M-Features中菌种质量Msp；Bio-Indices中菌种干重BMd取决于菌种鲜重BMf和菌团含水率，联立方程如下： 式中，a为菌种体积Vsp离线分析与在线测量之间的相关系数； b为发酵液体积Vls离线分析与在线测量之间的相关系数； c为菌种质量Msp离线分析与在线测量之间的相关系数； d为菌团含水量系数； 所述S5中级联机器视觉软测量模型MV过程具体为，关联多任务机器视觉模型V1所获得的辅助变量特征E-Features与手工测量的辅助变量特征M-Features，建立E-Features与M-Features的推理方程组，输入生物量参数软测量模型M1进行生物量参数的推导； 所述E-Features与M-Features建立关联的过程具体为：M-Features中菌种体积Vsp与E-Features中所观测发酵视窗面积内菌种面积Ssp可建立数理方程；M-Features中菌种质量Msp与E-Features中菌种面积Ssp及菌种光谱指数Isp可建立数理方程；M-Features中发酵液质量Mls与发酵液光谱指数Ils及发酵视窗面积Sls可建立数理方程；以上E-Features与M-Features之间的数理方程联立如下： 式中，e为在线测量的菌种面积Ssp与对应的菌种体积Vsp之间的常数校正系数； fIsp为在线测量菌种光谱指数与菌种密度的关联函数； fIls为在线测量发酵液光谱指数与发酵液密度的关联函数； g为发酵视窗面积Sls与对应的发酵液体积Vls之间的常数校正系数； 把由E-Features推导的M-Features带入软测量模型M1进行推导，便可实现通过级联机器视觉软测量模型进行生物量参数的间接测量，避免了离线取样的滞后及污染风险。

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