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山東省農業科學院茶葉所在紅茶發酵品質智能檢測方面取得新進展

2024-08-22 14:51:48 來源：山東省農業科學院 閱讀量：10455

　　近日，山東省農業科學院茶葉所茶葉加工團隊在Food Research International(中科院一區TOP，IF5=7.4)上發表了題為“Lightweight CNN combined with knowledge distillation for the accurate determination of black tea fermentation degree”的研究論文。
 
　　紅茶是世界上產量最多、消費量最大的茶類，發酵是紅茶品質風味形成的關鍵工序，當前國內外紅茶生產均依靠人工經驗“看茶制茶”，此已成為制約紅茶智能化加工的關鍵技術瓶頸。針對此問題，本研究團隊前期探索了近紅外光譜、嗅覺可視化、機器視覺和電特性傳感信息結合機器學習方法評估紅茶發酵品質及適度的可行性。
 
　　該工作的新穎性在于：采用機器視覺與深度學習融合技術，提出一種結合知識蒸餾的輕量化卷積神經網絡(CNN)的紅茶發酵品質適度信息智能檢測方法。首先，實驗對比了12種CNN經典模型，并選擇Shufflenet_v2_x1.0作為學生模型，Efficientnet_v2作為教師模型，用損失函數Focal Loss替換CrossEntropy Loss，最后在Distillation Loss ratio為0.6、0.7、0.8、0.9時，分別采用ST、MGD、SPKD及AT四種知識蒸餾方法對Shufflenet_v2_x1.0模型進行知識蒸餾。結果表明，Distillation Loss ratio為0.8，采用MGD方法蒸餾后的模型檢測性能最好，模型在不增加參數量與計算量的前提下，判別性能得到了有效提升，模型P、R、F1分別達到0.9208、0.9190、0.9192，實現了紅茶發酵品質適度的精確判別。為紅茶數字化、智能化加工技術實現，提供了新的理論支撐和技術手段。
 
　　茶葉所為第一完成單位和通訊單位，茶葉所董春旺研究員、博士后陳之威為論文的通訊作者，石河子大學聯培博士生丁澤中為論文第一作者，該研究得到山東省農業科學院333工程(333)、濟南市農業科技攻關項目(GG202415)和山東省現代農業產業技術體系(SDAIT19)的資助。
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