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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种小麦多组分含量同步预测方法、介质、设备、产品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：CN121260293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202511831066.X，技术领域涉及：G16C20/20；该发明授权一种小麦多组分含量同步预测方法、介质、设备、产品是由黄丹;夏园园;田建平;王明耀;朱敏;胡新军设计研发完成，并于2025-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种小麦多组分含量同步预测方法、介质、设备、产品在说明书摘要公布了：本发明公开一种小麦多组分含量同步预测方法、介质、设备、产品，涉及食品检测技术领域，方法包括：获取小麦样本的高光谱图像并进行反射率校正；测定小麦脂肪、蛋白质、水分和直链淀粉含量作为标签数据；对高光谱图像中的小麦籽粒进行分割，将分割完成的每一粒小麦内所有像素元的光谱信息进行平均化处理，构建光谱数据集；构建小麦多组分含量同步预测模型，包括：特征提取模块，序列建模模块，特征权重生成模块，输出模块，特征提取模块采用GhostNet，序列建模模块包括三层堆叠的LSTM。发明实现小麦脂肪、蛋白质、水分和直链淀粉的多组分快速同步准确预测。

本发明授权一种小麦多组分含量同步预测方法、介质、设备、产品在权利要求书中公布了：1.一种小麦多组分含量同步预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取小麦样本的高光谱图像并进行反射率校正；测定小麦脂肪、蛋白质、水分和直链淀粉含量作为标签数据；小麦样本的高光谱图像包括可见-近红外和近红外波段范围内的高光谱图像； S2、对高光谱图像中的小麦籽粒进行分割，使用CNN深度引导的分水岭多步分割算法对高光谱图像中的小麦籽粒进行分割，具体包括： 通过阈值分割从高光谱图像中生成掩模图像； 基于掩模图像使用H-极小值变换分离小麦籽粒，并通过边缘处理确定小麦籽粒的有效区域； 通过形态学处理每一粒小麦籽粒的形状； 使用CNN深度引导算法对每一粒小麦籽粒进行位置标记，将物理分割转化为可计数的独立数据单元，以每一粒小麦籽粒作为一个ROI，得到ROI图像； 将分割完成的每一粒小麦内所有像素元的光谱信息进行平均化处理，构建光谱数据集； S3、构建小麦多组分含量同步预测模型，包括：特征提取模块，序列建模模块，特征权重生成模块，输出模块；特征提取模块采用GhostNet，序列建模模块包括三层堆叠的LSTM，特征权重生成模块采用缩放点积注意力；特征提取模块用于提取光谱数据的特征，构建特征图，序列建模模块用于根据特征图捕捉光谱数据不同波长之间的关联和依赖关系，序列建模模块的输出通过特征权重生成模块，为光谱数据特征分配注意力权重，特征权重生成模块的输出经过输出模块得到预测的小麦多组分含量； S4、使用光谱数据集和标签数据对所述模型进行训练，使用训练后的模型对小麦的小麦脂肪、蛋白质、水分和直链淀粉含量进行预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市自流井区汇东学苑街180号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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