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龙图腾网恭喜中南林业科技大学申请的专利一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别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：CN119361027B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202411896539.X，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法是由李大鹏;江科;文韬;张乐;陈瑞东;龚中良;何洲;张湘鹏;林燕;赵壮壮设计研发完成，并于2024-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，涉及掺伪油茶籽鉴别技术领域。该方法包括以下步骤：根据CSA制备偏差程度数据得到CSA制备偏差程度评估指标并分析是否进行色敏传感器制备调整；根据反应前CSA图像偏差程度数据得到反应前CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应前图像调整；根据反应后CSA图像偏差程度数据得到反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行掺伪茶油鉴别。本发明通过根据反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应后图像调整，在反应后图像调整合格后进行掺伪茶油鉴别，达到了提高掺伪茶油鉴别中分析数据的准确性的效果，解决了现有技术中掺伪茶油鉴别中分析数据不准确的问题。

本发明授权一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习算法的掺伪茶油鉴别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取CSA制备偏差程度数据，根据CSA制备偏差程度数据得到CSA制备偏差程度评估指标并分析是否进行色敏传感器制备调整；在色敏传感器制备调整合格后获取反应前CSA图像偏差程度数据，根据反应前CSA图像偏差程度数据得到反应前CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行反应前图像调整；在反应前图像调整合格后获取反应后CSA图像偏差程度数据，根据反应后CSA图像偏差程度数据得到反应后CSA图像偏差程度评估指标并分析是否进行掺伪茶油鉴别；所述CSA制备偏差程度数据包括：pH指示剂溶液浓度、溶液超声处理时长、NaOH溶液使用量、CSA通风时长、pH指示剂溶液浓度标准值、溶液超声处理时长标准值、NaOH溶液使用量标准值和CSA通风时长标准值；所述CSA制备偏差程度评估指标用于量化CSA制备的偏差程度；所述CSA制备偏差程度评估指标的具体获取方法为：将pH指示剂溶液浓度与pH指示剂溶液浓度标准值进行差值运算的结果与pH指示剂溶液浓度标准值进行处理得到pH指示剂溶液浓度分数；将溶液超声处理时长与溶液超声处理时长标准值进行比值运算的结果进行处理得到处理时长分数；将NaOH溶液使用量与NaOH溶液使用量标准值之和与2倍的NaOH溶液使用量标准值进行比值运算的结果进行处理得到使用量分数；将CSA通风时长与CSA通风时长标准值进行比值运算的结果进行处理得到通风时长分数；根据pH指示剂溶液浓度分数、处理时长分数、使用量分数和通风时长分数得到CSA制备偏差程度评估指标；所述反应前CSA图像偏差程度评估指标的具体获取方法为：通过对反应前CSA光照强度与反应前CSA光照强度参照值进行处理得到前光照强度分数；通过对反应前设备镜头透光率与反应前设备镜头透光率参照值进行处理得到前透光率分数；通过对反应前CSA图像信噪比与反应前CSA图像信噪比参照值进行处理得到前信噪比分数；通过对反应前CSA图像色差与反应前CSA图像色差参照值进行处理得到前色差分数；根据色敏传感器制备调整合格的CSA制备偏差程度评估指标、前光照强度分数、前透光率分数、前信噪比分数和前色差分数得到反应前CSA图像偏差程度评估指标。

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