眼下正值茶葉銷售的旺季，有經驗的茶人往往瞧一瞧、聞一聞、品一品，便可大致知道茶葉的品質。但是，要實時精準品出茶葉品質，還得依靠儀器設備和技術。浙江農林大學師生團隊最近研發的茶葉品質智能嗅覺檢測技術，能在短短2分鐘內迅速識別茶葉的產地與品質信息，且準確率高達99.8%，極大地提升了茶葉品質檢測效率。
“目前市面上的茶葉檢測大多采用化學分析法，不僅耗費時間較長，消耗的人力物力資源也相對較大，同時化學檢測還有碾碎、滴定、萃取等步驟，操作復雜且有損樣本，這些因素都大大增加了企業的成本，難以在市場中普遍推廣。”面對這一挑戰，2022年年底，浙農林大學生李馨怡開始思考，能否結合機器學習算法和云數據庫技術，研發一套快速無損的茶葉產地與品質檢測系統？于是，李馨怡牽頭組建了一支由物聯網、茶學、計算機、大數據等不同專業學生組成的“云鼻智鑒”科技團隊，并邀請學校食品安全與人工智能領域的專家惠國華教授擔任指導教師。
李馨怡及團隊成員對包括西湖龍井、祁門紅茶在內的市面上12種熱門茶葉進行了測定，并收集了近150萬條實驗數據。他們發現，非線性的電子鼻技術和氣相色譜柱富集技術的結合，能夠豐富茶葉氣體數據的采集，并加快系統檢測的速度。他們以此為思路，繼續開展科研攻關，經過一年多的努力，成功研發出“云鼻智鑒”茶葉品質快速檢測系統。
據了解，系統運用了新型氣體傳感器、機器學習算法、氣相色譜柱等多項技術。在檢測過程中，“電子鼻”可以快速捕捉茶葉樣本里氫氣、乙醇等8類微量氣體的濃度變化，并通過機器學習算法將檢測數據與云數據庫訓練模型進行對比分析，從而判斷茶葉樣本的產地與品質信息。同時，為了增強系統的信息交互能力，團隊還研發了信息可視化大屏，使用者可以動態查看信息系統中的實時數據變化和設備運行狀況。
目前，該技術已在杭州鳳禾植物科技有限公司、杭州柔潤茶葉有限公司等多家企業投入使用。
http://www.zjjyb.cn/html/2024-05/21/content_51960.htm 《浙江教育報》：2024.5.21
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