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龙图腾网获悉河南恒晟检测技术有限公司申请的专利用于食品非法添加的智能检测方法、系统及存储介质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：CN120594481B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202510681944.8，技术领域涉及：G01N21/65；该发明授权用于食品非法添加的智能检测方法、系统及存储介质是由张刚;梁爽;杨凯强;梁玉粉;宋雅慧;闫彬;罗俊霞;陆俊设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于食品非法添加的智能检测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及智能检测技术领域，公开了一种用于食品非法添加的智能检测方法、系统及存储介质。该方法包括：制备抑制干扰的多靶标SERS基底；提取食品样品注入基底，用三波长激光扫描获取多维光谱；对光谱数据降噪对齐提取特征峰指纹，形成唯一标识矩阵；训练多路并行注意力网络，通过特征融合同时识别多种添加物及浓度。本申请解决SERS技术在食品安全检测中受柠檬酸盐等干扰物质影响导致检测灵敏度和特异性不足的问题，突破了传统方法难以同时检测多种食品非法添加物的技术瓶颈，克服了现有技术中缺乏智能化数据处理导致检测结果准确性和效率低下的难题。

本发明授权用于食品非法添加的智能检测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于食品非法添加的智能检测方法，其特征在于，所述方法包括： 对硝酸银溶液与硼氢化钠溶液进行反应，加入氯化钙促进热点形成，添加碘化钾构建抑制柠檬酸根离子干扰的选择性配位层，得到多靶标表面增强拉曼散射基底； 对食品样品进行提取处理后注入所述多靶标表面增强拉曼散射基底，采用三种不同波长激光对同一检测区域进行多点扫描，得到多维光谱数据集； 对所述多维光谱数据集进行小波降噪和光谱对齐，提取各波长下特征峰的关键参数并计算特征峰组合指纹，得到每种添加物的唯一标识特征矩阵，包括：对所述多维光谱数据集中的原始光谱数据进行基线校正，采用改进的多项式拟合算法确定有效信号范围，得到基线校正后的光谱数据；对所述基线校正后的光谱数据进行归一化处理，选取每个光谱中最强峰的强度作为归一化标准，得到归一化光谱数据；对所述归一化光谱数据进行小波变换降噪处理，选择Daubechies小波函数和自适应阈值，得到降噪后的光谱数据；对所述降噪后的光谱数据进行奇异值分解光谱对齐，消除不同激发波长下光谱位移的影响，得到对齐后的多波长光谱数据；从所述对齐后的多波长光谱数据中提取各波长下特征峰的位置、强度、面积和半峰宽参数，并计算不同波长下相同特征峰的强度比值和相对位移，得到初级特征向量；根据所述初级特征向量标记各种非法添加物在多波长激发下的特征峰组合，每种添加物构建至少5个特征峰组合作为唯一标识，得到所述每种添加物的唯一标识特征矩阵； 基于所述唯一标识特征矩阵训练具有多路并行结构的注意力神经网络，通过特征融合模块和多任务学习机制同时识别多种添加物，得到各添加物的存在概率和浓度值，包括：设计层级融合注意力网络结构，构建三个并行子网络分别处理532nm、638nm和785nm激发波长下的特征数据，得到波长特征提取网络；对所述波长特征提取网络中的每个子网络分别构建特征提取模块和注意力模块，其中特征提取模块由一维卷积神经网络构成，注意力模块包含通道注意力和空间注意力两部分，得到注意力增强的特征表示；对所述注意力增强的特征表示通过全局平均池化和最大池化获取通道信息，经过多层感知机后融合，同时通过卷积操作获取光谱位置相关信息，得到突出非法添加物特征峰的增强特征；将三个子网络输出的所述增强特征通过自适应特征融合模块整合，计算各波长特征的权重系数并按权重比例融合，得到统一的特征表示；在所述统一的特征表示基础上构建多输出分类头，每个分类头对应一种非法添加物，共30个分类头并行工作，得到各添加物的存在概率输出层和浓度估计输出层；使用多任务损失函数训练所述网络，损失函数包含分类损失和回归损失两部分，分类损失采用加权二元交叉熵函数，回归损失采用加权均方误差函数，权重系数通过添加物危害程度自动调整，得到各添加物的存在概率和浓度值。

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