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龙图腾网恭喜中国农业科学院农产品加工研究所申请的专利一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统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：CN113378882B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202110512979.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统是由魏文松;张春江;艾鑫;邢淑娟设计研发完成，并于2021-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统，方法包括：将菜肴食品搅碎并过滤液体后形成待测目标，将待测目标放置于第一容器内；获取待测目标的图像信息，并根据图像信息获取待测目标的估算体积；获取待测目标的光谱信息，将光谱信息输入至光谱密度模型得到待测目标的估算密度；根据估算体积和估算密度计算得到待测目标的估算质量，并将待测目标的估算质量和光谱信息输入至待测目标的光谱营养含量模型中得到待测目标的营养含量。本发明通过利用光学图谱技术、机器学习与数据建模算法，实现菜肴食品类型识别、图像与菜肴食品体积和密度模型建立，光谱与菜肴食品营养含量模型建立，进而根据体积估算菜肴食品的质量和营养含量。

本发明授权一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融合图谱快速检测菜肴食品中营养含量的方法，其特征在于，包括：将菜肴食品搅碎并过滤液体后形成待测目标，将所述待测目标放置于第一容器内；获取所述待测目标的图像信息，并根据所述图像信息获取所述待测目标的估算体积；获取所述待测目标的光谱信息，将所述光谱信息输入至光谱密度模型得到所述待测目标的估算密度，其中，所述光谱密度模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本密度训练得到的；根据估算体积和估算密度计算得到所述待测目标的估算质量，并将所述待测目标的估算质量和光谱信息输入至所述待测目标的光谱营养含量模型中得到所述待测目标的营养含量，其中，所述光谱营养含量模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本营养含量训练得到的；所述光谱密度模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本密度训练得到的步骤中，具体包括：将已知样本质量的所述样本放入第二容器内，并向所述第二容器内充入惰性气体；获取所述样本与所述惰性气体混合后的第一体积，以及在所述第一体积下所述第二容器内的第一压强；保持所述第二容器内的温度恒定，改变所述第二容器的体积并获取所述第二容器的第二体积，以及在所述第二体积下所述第二容器内的第二压强；基于波马定律，根据所述第一体积、所述第二体积、所述第一压强和所述第二压强计算得到所述样本的样本体积；根据样本质量和样本体积得到样本密度；获取所述样本的样本光谱信息，并根据样本光谱信息和样本密度训练得到一个光谱密度样本；重复上述步骤X次，得到X个光谱密度样本，并根据X个光谱密度样本得到所述光谱密度模型；所述光谱营养含量模型是基于样本的样本光谱信息以及与所述样本光谱信息对应的样本营养含量训练得到的步骤中，具体包括：获取单位质量内所述样本的样本营养含量；获取所述样本的样本光谱信息；根据所述样本的样本光谱信息和单位质量内的样本营养含量训练得到一个光谱营养含量样本；重复上述步骤Y次，得到Y个光谱营养含量样本，并根据Y个光谱营养含量样本得到所述光谱营养含量模型。

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