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龙图腾网恭喜唐山市食品药品综合检验检测中心(唐山市农产品质量安全检验检测中心、唐山市检验检测研究院)申请的专利面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测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：CN119619048B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510157936.3，技术领域涉及：G01N21/3563；该发明授权面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测方法是由闫艳华;王磊;杜瑞焕;侯蔷;梁珈语;张旭;庞学良;崔珊设计研发完成，并于2025-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测方法在说明书摘要公布了：本发明属于果蔬营养成分分析技术领域，公开了面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测方法，如下：获取果蔬样品的近红外光谱曲线；根据不同营养成分对应的吸收波长范围，计算吸收峰对应的营养成分的最大浓度初步估计值；根据目标吸收峰的纵向偏移量、横向偏移量，得到目标吸收峰的最大浓度校准值；结合最大浓度初步估计值，得到最大浓度估计值；对目标吸收峰进行区域划分，计算相似波动区域的区域成分混乱尺度，得到不同区域的自适应分解尺度；对近红外光谱曲线分解得到不同营养成分对应的贡献度；结合最大浓度估计值，得到果蔬不同营养成分的实际浓度，并完成等级划分，由此完成检测。本发明实现对高品质果蔬的精准营养成分检测。

本发明授权面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测方法在权利要求书中公布了：1.一种面向分级评价体系模型的高品质果蔬营养成分检测方法，其特征在于：所述方法包括步骤如下：获取果蔬样品的近红外光谱曲线，所述近红外光谱曲线中不同波段的吸收峰代表果蔬不同浓度的营养成分；根据不同营养成分对应的吸收波长范围，计算近红外光谱曲线中的吸收峰对应的营养成分的最大浓度初步估计值；根据近红外光谱曲线中目标吸收峰的纵向偏移量、横向偏移量，计算得到目标吸收峰所在波段的最大浓度校准值；根据最大浓度初步估计值、最大浓度校准值，计算得到目标吸收峰所在波段校准后的最大浓度估计值；对目标吸收峰所在波段进行区域划分，计算相似波动区域的区域成分混乱尺度，从而计算得到吸收峰所在波段内不同区域的自适应分解尺度；利用得到的自适应分解尺度对果蔬样品的近红外光谱曲线进行分解，得到不同营养成分的分解子数据及对应的贡献度；结合不同营养成分的分解子数据及对应的贡献度、和目标吸收峰所在波段校准后的最大浓度估计值，得到果蔬不同营养成分的实际浓度；按照每个营养成分的分级标准，对果蔬不同营养成分的实际浓度进行等级划分，完成检测；所述最大浓度校准值的计算方法包括：基于果蔬样品的近红外光谱曲线，分别拟合得到近红外光谱曲线的下包络线、上包络线的第一拟合曲线函数；根据任意数据点在上包络线、下包络线上的斜率，计算目标吸收峰所在波段的纵向偏移量；利用快速傅里叶变化算法，将下包络线、上包络线的第一拟合曲线函数转换为频域数据；分别获取上、下包络线频域数据的相位信息，并利用三角函数将相位信息进行数据转换；计算上、下包络线频域数据的相位信息进行转换后的数据的差值绝对值，所述差值绝对值作为目标吸收峰所在波段的横向偏移量；根据得到的目标吸收峰的纵向偏移量、横向偏移量，计算得到目标吸收峰所在波段的最大浓度校准值；所述对目标吸收峰所在波段进行区域划分，计算相似波动区域的区域成分混乱尺度，包括：获取目标吸收峰所在波段的第二拟合曲线函数，目标吸收峰的波段宽度数据；按照预设的窗口区域，对目标吸收峰所在波段进行窗口区域划分；分别获取每个窗口区域内所有极值点在目标吸收峰所在波段的第二拟合曲线函数上的斜率集合方差，以及极值点在第二拟合曲线函数中的出现频次；根据得到的斜率集合方差、出现频次，计算不同数据点的光谱波动特征，由此得到吸收峰所在波段内所有数据点的光谱波动特征；计算相邻数据点的光谱波动特征的差值绝对值；将相邻数据点的光谱波动特征的差值绝对值小于预设区域阈值的数据点，划分为相似波动区域；反之则中断区域划分，重新进行区域划分，直至遍历完整个目标吸收峰所在波段；计算所有相似波动区域内所有数据点的光谱波动特征的均值，将所有数据点的光谱波动特征的均值作为相似波动区域的区域成分混乱尺度。

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唐山市食品药品综合检验检测中心(唐山市农产品质量安全检验检测中心、唐山市检验检测研究院)，其通讯地址为：063000 河北省唐山市开平区唐古路东侧；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”。