本报讯（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，便可大致知道茶叶的品质。但是，要实时精准品出茶叶品质，还得依靠仪器设备和技术。浙江农林大学师生团队最近研发的茶叶品质智能嗅觉检测技术，能在短短2分钟内迅速识别茶叶的产地与品质信息，且准确率高达99.8%，极大地提升了茶叶品质检测效率。

“目前市面上的茶叶检测大多采用化学分析法，不仅耗费时间较长，消耗的人力物力资源也相对较大，同时化学检测还有碾碎、滴定、萃取等步骤，操作复杂且有损样本，这些因素都大大增加了企业的成本，难以在市场中普遍推广。”面对这一挑战，2022年年底，浙农林大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，研发一套快速无损的茶叶产地与品质检测系统？于是，李馨怡牵头组建了一支由物联网、茶学、计算机、大数据等不同专业学生组成的“云鼻智鉴”科技团队，并邀请学校食品安全与人工智能领域的专家惠国华教授担任指导教师。

李馨怡及团队成员对包括西湖龙井、祁门红茶在内的市面上12种热门茶叶进行了测定，并收集了近150万条实验数据。他们发现，非线性的电子鼻技术和气相色谱柱富集技术的结合，能够丰富茶叶气体数据的采集，并加快系统检测的速度。他们以此为思路，继续开展科研攻关，经过一年多的努力，成功研发出“云鼻智鉴”茶叶品质快速检测系统。

据了解，系统运用了新型气体传感器、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”可以快速捕捉茶叶样本里氢气、乙醇等8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与品质信息。同时，为了增强系统的信息交互能力，团队还研发了信息可视化大屏，使用者可以动态查看信息系统中的实时数据变化和设备运行状况。

目前，该技术已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家企业投入使用。