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山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉所在紅茶發(fā)酵品質(zhì)智能檢測方面取得新進(jìn)展

2024-08-22 14:51:48 來源：山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院 閱讀量：11612

　　近日贸诚，山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉所茶葉加工團(tuán)隊(duì)在Food Research International(中科院一區(qū)TOP，IF5=7.4)上發(fā)表了題為“Lightweight CNN combined with knowledge distillation for the accurate determination of black tea fermentation degree”的研究論文厕吉。
 
　　紅茶是世界上產(chǎn)量最多酱固、消費(fèi)量最大的茶類，發(fā)酵是紅茶品質(zhì)風(fēng)味形成的關(guān)鍵工序赴涵，當(dāng)前國內(nèi)外紅茶生產(chǎn)均依靠人工經(jīng)驗(yàn)“看茶制茶”媒怯，此已成為制約紅茶智能化加工的關(guān)鍵技術(shù)瓶頸。針對此問題髓窜，本研究團(tuán)隊(duì)前期探索了近紅外光譜扇苞、嗅覺可視化、機(jī)器視覺和電特性傳感信息結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)方法評估紅茶發(fā)酵品質(zhì)及適度的可行性寄纵。
 
　　該工作的新穎性在于：采用機(jī)器視覺與深度學(xué)習(xí)融合技術(shù)鳖敷，提出一種結(jié)合知識蒸餾的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的紅茶發(fā)酵品質(zhì)適度信息智能檢測方法。首先程拭，實(shí)驗(yàn)對比了12種CNN經(jīng)典模型定踱，并選擇Shufflenet_v2_x1.0作為學(xué)生模型，Efficientnet_v2作為教師模型督羊，用損失函數(shù)Focal Loss替換CrossEntropy Loss耸颁，最后在Distillation Loss ratio為0.6、0.7塑赁、0.8舞绝、0.9時(shí)，分別采用ST糠味、MGD吆踏、SPKD及AT四種知識蒸餾方法對Shufflenet_v2_x1.0模型進(jìn)行知識蒸餾。結(jié)果表明渊伐，Distillation Loss ratio為0.8轩丁，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(shù)量與計(jì)算量的前提下，判別性能得到了有效提升仙商，模型P砚凳、R、F1分別達(dá)到0.9208筝野、0.9190晌姚、0.9192，實(shí)現(xiàn)了紅茶發(fā)酵品質(zhì)適度的精確判別歇竟。為紅茶數(shù)字化挥唠、智能化加工技術(shù)實(shí)現(xiàn)，提供了新的理論支撐和技術(shù)手段焕议。
 
　　茶葉所為第一完成單位和通訊單位宝磨，茶葉所董春旺研究員、博士后陳之威為論文的通訊作者盅安，石河子大學(xué)聯(lián)培博士生丁澤中為論文第一作者唤锉，該研究得到山東省農(nóng)業(yè)科學(xué)院333工程(333)、濟(jì)南市農(nóng)業(yè)科技攻關(guān)項(xiàng)目(GG202415)和山東省現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系(SDAIT19)的資助别瞭。
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