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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
導(dǎo)讀:本研究團(tuán)隊(duì)前期探索了近紅外光譜、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。
近日,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。
紅茶是世界上產(chǎn)量最多、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,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”,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,本研究團(tuán)隊(duì)前期探索了近紅外光譜、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。
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),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,實(shí)驗(yàn)對比了12種CNN經(jīng)典模型,并選擇Shufflenet_v2_x1.0作為學(xué)生模型,Efficientnet_v2作為教師模型,用損失函數(shù)Focal Loss替換CrossEntropy Loss,最后在Distillation Loss ratio為0.6、0.7、0.8、0.9時(shí),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(jìn)行知識蒸餾。結(jié)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(shù)量與計(jì)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(dá)到0.9208、0.9190、0.9192,實(shí)現(xiàn)了紅茶發(fā)酵品質(zhì)適度的精確判別。為紅茶數(shù)字化、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。
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(xué)聯(lián)培博士生丁澤中為論文第一作者,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。
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