文献类型： 中文期刊

作者： 戴振华 ¹ ; 李露青 ² ; 周巧仪 ³ ; 宋飞虎 ¹ ; 凌彩金 ³ ; 宋春芳 ¹ ;

作者机构： 1.江南大学机械工程学院

2.安徽农业大学茶与食品科技学院

3.广东省农业科学院饮用植物研究所

关键词： 计算机视觉;电子鼻;数据融合策略;红茶发酵

期刊名称： 食品与生物技术学报

ISSN： 1673-1689

年卷期： 2024 年 43 卷 008 期

页码： 103-111

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 发酵是红茶加工中最关键的步骤，为解决传统加工依赖人工经验的问题，利用计算机视觉和电子鼻联合数据融合策略快速无损检测红茶的发酵质量。通过茶多酚质量分数将红茶发酵程度划分成不同等级，并与图像和气味信息建立关系；采用不同的数据融合策略结合随机森林（RF）、K最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）建立红茶发酵的定性判别模型，并与单一传感器模型进行比较。结果表明，数据融合策略结合了不同传感器的信息，获得了更全面的数据，其模型判别结果优于单一传感器；特征级融合策略提取了不同传感器的信息特征值，简化了模型数据，获得了比数据级融合策略更优的模型性能；其中基于特征级融合策略的SVM模型分类效果最好，训练集分类正确率为100%，预测集分类正确率为95.56%，实现了对红茶发酵程度的快速、准确判别。