5月11日，中新網從浙江農林大學(下稱“浙農林大”)獲悉，該校師生團隊成功研發茶葉品質智能嗅覺檢測技術。這一技術能在短短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的效率。
近年來，中國茶葉市場交易額持續增長，預計2024年將接近5000億元人民幣。在茶葉銷售旺季，茶葉的品質往往成為決定其價格的關鍵。然而，即便是經驗豐富的茶人，也難以實時精準地掌握茶葉的特性品質。
針對這一現狀，浙農林大數學與計算機學院的學生團隊曾進行了一項涵蓋3078份有效問卷的調研。調研結果顯示，無論是茶葉生產者還是消費者，均期望有一種高效精準的茶葉檢測技術，以應對市場上茶葉產地造假、品質參差不齊的問題。
“目前市面上的茶葉檢測大多采用化學分析的方法，不僅耗費的時間較長，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年底，浙農林大的李馨怡等學生開始思考，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、品質檢測系統。
在此想法的驅動下，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，并邀請該校食品安全與人工智能領域的專家惠國華教授擔任指導老師，致力于解決這一難題。
在研發過程中，李馨怡和團隊成員們對包括西湖龍井、祁門紅茶在內的12種市面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。
經過一年多的科研攻關，云鼻智鑒科技團隊成功研發出“云鼻智鑒”茶葉品質快速檢測系統。該系統融合了電子鼻設備、數據可視化界面和數據分析軟件，實現了對茶葉產地品質的高效無損檢測。通過將茶葉樣本與電子鼻檢測探針置于密封容器內，系統能在兩分鐘內迅速判斷出茶葉的原產地和品質等級。
在此期間，李馨怡還與團隊成員們發表了多篇SCI論文，并獲得了《基于電子鼻數據的茶葉品質分析軟件V1.0》等7項軟件著作。
值得一提的是，此項技術的成功研發，得到了多家茶葉加工廠的青睞。目前，相關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，還與數家企業建立了商業合作關系。
李馨怡表示，這項新技術的成功研發，不僅有助于茶葉生產商提高品控標準，還能為消費者提供前所未有的透明度，確保每一位茶葉消費者都能享受到優質、可靠的茶葉產品。
https://www.chinanews.com.cn/sh/2024/05-11/10215236.shtml中國新聞網：2024.5.11
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