科技日报记者 张盖伦 通讯员 陈胜伟
眼下正值茶叶销售的旺季，有经验的茶人往往瞧一瞧、闻一闻、品一品，便可大致知道茶叶品质。不过，要实时精准“品出”茶叶品质，最有经验的茶人也未必有十足把握。
近年来，我国茶叶市场交易额逐年增长，不过，谎报茶叶品种、虚假标注产地等乱象在茶叶市场仍时有发生。浙江农林大学数学与计算机学院的学生团队曾通过3078份有效问卷调研发现：不论是茶叶生产者还是茶叶消费者，都希望能有高效精准的茶叶检测技术，有效解决茶叶以次充好的问题。
“目前茶叶检测大多采用化学分析的方法，耗时耗力。化学检测有碾碎、滴定、萃取等步骤，操作复杂且有损样本，这些都大大增加了企业的成本，难以在市场中推广。”2022年年底，浙江农林大学数学与计算机学院大二学生李馨怡开始思考，能否结合机器学习算法和云数据库技术，研发一套茶叶产地、品质快速无损检测系统？
说干就干，李馨怡牵头组织了由物联网、茶学、计算机、大数据等不同专业同学组成的云鼻智鉴科技团队，针对这一问题开展深入研究。他们还联系了学校食品安全与人工智能领域的专家惠国华教授，邀请他担任指导老师。在研发过程中，李馨怡带领团队先后测定西湖龙井、祁门红茶在内的12种市面热门茶叶，获得约1500000条实验数据，发现将非线性的电子鼻技术和气相色谱柱富集技术相结合，可以使采集的茶叶气体数据更加丰富。
团队在进行调研、走访（学生团队供图）
在一年多的科研攻关后，云鼻智鉴科技团队不久前成功推出“云鼻智鉴”茶叶品质快速检测系统。该技术提出了一种实现茶叶产地品质高效无损检测的技术，融合了电子鼻设备、数据可视化界面和数据分析软件，实现了快速、简便、无损的茶叶检测方式，为维护消费者权益及解决茶叶市场商家以假乱真、以次充好等问题提供了可靠方案。
李馨怡告诉科技日报记者，研究过程中，她还和团队成员发表了多篇SCI论文，获得了《基于电子鼻数据的茶叶品质分析软件V1.0》等7项软件著作。这一“电子鼻”系统准确率高达99%以上。
据了解，团队研发的茶叶产地品质快速检测系统，结合了新型气体传感器、机器学习算法、气相色谱柱等多项技术。在检测过程中，电子鼻系统可以快速捕捉茶叶样本里氢气、乙醇等八类微量气体的浓度变化，并通过机器学习算法将检测数据与云数据库训练模型进行对比分析，从而判断茶叶样本的产地和品质信息。该系统可在两分钟之内得出分析结果，极大提高了检测效率，降低检测成本。为了增强系统的信息交互能力，李馨怡团队还研发了信息可视化大屏。使用者可以动态查询信息系统中的实时数据变化和设备运行状况。
该系统受到多家茶叶加工工厂的青睐。目前，相关技术已经在杭州凤禾植物科技有限公司、杭州柔润茶叶有限公司等多个茶叶企业中投入使用，团队也与等数家企业建立了商业合作。
