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龙图腾网获悉南京林业大学申请的专利高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的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：CN117368116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202311252742.9，技术领域涉及：G01N21/25；该发明授权高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的方法是由姜洪喆;张聪;周宏平;蒋雪松;周禹;袁伟东;吴俣设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的方法，包括：获取不同等级梯度的木质肉样本和白纹肉样本；获取样本的高光谱图像；提取图像纹理特征；预处理光谱数据；对光谱进行特征波长选取；对样本进行理化品质测量；将图像纹理特征和选取的特征波长下的光谱数据作为输入，品质指标值作为输出，建立CNN模型；采集木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的高光谱图像，将其图像纹理特征和特征波长点下的多光谱图像中每个像素点的光谱信息输入至优选后的CNN模型内，得到每个像素点的综合品质指标值，分别对每个像素点赋予颜色，形成分类可视化图像；本发明通过模型检测以及可视化图像可以准确解析和表征白纹与木质组织共生状态。

本发明授权高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱成像检测木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取一定数量的不同等级梯度的单一木质鸡胸肉样本以及不同等级梯度的单一白纹鸡胸肉样本； S2：获取S1所述的每个样本中鸡胸肉的高光谱图像； S3：从S2获取的高光谱图像中提取图像纹理特征； S4：对S2获取的高光谱图像中的光谱数据进行光谱数据预处理； S5：对S1所述的每个样本中鸡胸肉进行理化品质测量，得到每个样本对应的多个理化品质指标值；具体为： S51、进行色泽的测定：在鸡胸肉骨侧表面的头、中、尾三个区域各取一个点，用分光测色仪分别测量头、中、尾三个点的色泽L*、a*和b*值，三次测量的均值表示对应样本的色泽； S52、进行pH值的测定：采用配有探针的pH计进行pH测定，在测定前要使用pH=4.0和pH=7.0的校准缓冲液对pH计进行校准，pH计的探针分别插入鸡胸肉骨侧表面的头、中、尾位置1cm左右肌肉组织下进行测量读数，探针在每次测量完后均用去离子水冲洗，三次测量的均值表示对应样本的pH值； S53、进行持水力的测定：持水力的测定包括蒸煮损失测定和滴水损失测定； 从样本上切取一块鸡胸肉进行滴水损失测定，滴水损失率的公式为： ； 式中，DL表示滴水损失率；W1为初始的样品质量；W2为放置48h之后的样品质量； 蒸煮损失测定为：从样本上再切取一块鸡胸肉，首先对鸡胸肉进行蒸煮，将带探针的手持式数字温度计插入鸡胸肉最厚部位进行实时测量，当测量的温度达到78℃时停止蒸煮，将蒸煮后的鸡胸肉取出冷却至室温，滤纸吸干表面水分，对蒸煮后的样品进行称重，蒸煮损失率的公式为： ； 式中，CL表示蒸煮损失率；Wf表示生鲜鸡胸肉的质量；Wc代表蒸煮后鸡胸肉的质量； S54、进行剪切力的测定：利用质构仪测定鸡胸肉的沃-布剪切力，鸡胸肉蒸煮损失测定完成后，在鸡胸肉上各取两条1.9cm宽的肉条，取样时肉条的切割要平行于肌纤维走向，将各组取样的鸡肉条准备好后依次将肉条放置在质构仪上，刀片从鸡肉条中部垂直于肌纤维走向纵向剪切，记录整个剪切过程的最大值记录为该肉条的沃-布剪切力值，两条肉条的沃-布剪切力值的均值表示对应样本的剪切力； S55：进行营养品质的测定：从样本上切取一定质量的鸡胸肉绞成肉糜后用自封袋包装；称取充分混合均匀的肉糜样品，以乙醚和石油醚为萃取剂，依据索氏抽提法测定脂肪含量；再次称取充分混合均匀的肉糜样品，以硫酸铜为催化剂，依据凯氏定氮法测定蛋白质含量；取一定量的肉糜放入称量瓶中，记好质量后将称量瓶放入电热恒温鼓风干燥箱中进行烘干，取出置于干燥器冷却至室温，电子天平精确称量后再放入干燥箱中烘干，连续称量肉品质量变化不超过0.1%时，计算样本水分含量； S6：对S5中多个理化品质指标值进行融合，得到综合品质指标值；具体为： 对S5获得的每个样本对应的多个理化品质指标值进行Pearson相关性分析和主成分分析，包括S61：构建m×n阶变量矩阵X；S62：将矩阵X的每一行进行标准化；S63：求出协方差矩阵C，并求其特征值及对应的特征向量；S64：将特征向量按对应特征值的大小从上到下排列成矩阵，取前1列组成矩阵，分别找出贡献率最高的此列向量作为木质肉和白纹肉理化指标融合后的得分依据，即得到多个理化品质指标融合后的综合品质指标值，也即木质程度得分或白纹程度得分； S7：对S4预处理之后的光谱进行特征波长选取； S8：将获取的每个单一木质鸡胸肉样本的图像纹理特征和选取的特征波长下的光谱数据作为CNN模型的输入，综合品质指标值作为CNN模型的输出，建立木质肉CNN模型并进行模型评价与优选；将获取的每个单一白纹鸡胸肉样本的纹理特征和选取的特征波长下的光谱数据作为CNN模型的输入，综合品质指标值作为CNN模型的输出，建立白纹肉CNN模型并进行模型评价与优选； S9：采集待测的木质与白纹共生肌肉缺陷鸡胸肉的高光谱图像，从采集的高光谱图像中提取图像纹理特征，从采集的高光谱图像中选取特征波长点下的多光谱图像中每个像素点的光谱信息，将图像纹理特征和特征波长点下的多光谱图像中每个像素点的光谱信息分别输入至优选后的木质肉CNN模型和白纹肉CNN模型内，得到每个像素点的综合品质指标值，根据每个像素点的综合品质指标值分别对每个像素点赋予颜色，用不同颜色表示不同的综合品质指标值，将赋予颜色后的每个像素点进行拼接，形成分类可视化图像。

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