基于计算机视觉、电子鼻（E-nose）和电子舌（E-tongue）融合技术的即溶绿茶类别识别与品质预测

《Journal of Future Foods》：Category discrimination and quality prediction of instant green tea based on the fusion of computer vision, E-nose and E-tongue

　　本研究构建了结合计算机视觉（CV）、电子鼻（E-nose）和电子舌（E-tongue）的多传感器框架，用于瞬时绿茶的分类与质量预测。通过化学成分分析、特征提取与融合策略优化，发现CV在分类中表现最佳（准确率>92%），而多传感器数据融合（特征级与决策级）显著提升分类性能，其中决策级融合结合D-S证据理论可达100%准确率。PSO优化特征选择使化学成分预测模型R2>0.94，验证了多源数据融合与智能算法协同的有效性。该策略为快速、无损的瞬时绿茶质量控制提供了新方法。

　　这项研究开发了一种集成多传感器的框架，结合计算机视觉、电子鼻（E-nose）和电子舌（E-tongue），用于对速溶绿茶进行品种分类和质量预测。通过分析不同速溶绿茶的化学成分与特征之间的相关性，构建了基于机器学习算法（支持向量机SVM、K近邻KNN和随机森林RF）的分类模型，并利用机器学习算法（偏最小二乘回归PLSR、支持向量回归SVR和随机森林RF）开发了用于预测速溶绿茶化学成分的模型。同时，还构建了特征级融合和决策级融合模型，并引入了四种特征选择方法，以建立更优质的评估平台。研究结果表明，计算机视觉与电子舌的特征融合在使用随机森林模型时，比单一模式方法实现了更高的分类准确率。通过粒子群优化（PSO）增强的随机森林模型在预测儿茶素、咖啡因和氨基酸方面表现出强大的预测能力（R2 > 0.94），这为速溶绿茶的品种分类和质量预测提供了一种快速且非破坏性的策略，突显了多传感器系统与优化机器学习方法相结合的协同潜力。

速溶绿茶是一种经过高度加工的茶叶产品，其制作过程包括提取、过滤、浓缩、灭菌和干燥，使用成品茶或新鲜茶叶作为原料。由于其水溶性和无茶渣特性，速溶绿茶可以直接与水混合饮用，也可作为食品工业中的原料使用。速溶绿茶的原料涵盖六大主要茶类，能够加工成相应的速溶产品。此外，半成品如发酵叶、杀青叶、揉捻叶和碎茶、鲜叶或粗茶也可以作为速溶绿茶加工的原料。随着速溶绿茶产品的种类不断增加，市场监管难以跟上产品迭代的步伐，给政府、制造商和消费者在监测速溶绿茶质量方面带来了挑战。传统的茶叶质量评估方法主要依赖感官评价和物理化学分析，但感官评价缺乏客观性和准确性，而物理化学分析则耗时且劳动强度大，难以满足快速评估的需求。建立快速的识别和预测模型有助于提高速溶绿茶的生产流程和库存管理效率。

近年来，茶品质识别的智能技术取得了显著进展，包括计算机视觉、电子鼻、电子舌、近红外光谱和高光谱成像等。计算机视觉作为智能工具，能够模拟人类视觉，用于大规模茶叶生产中的质量检测、分类和溯源，可以同时进行多种外观参数的高精度分析。例如，计算机视觉被用于提取红茶的形态参数，并通过支持向量机（SVM）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立识别模型，实现了红茶的质量识别。电子鼻是一种非破坏性工具，模拟动物嗅觉系统，结合多重逻辑回归（MLR）、SVM和随机森林（RF）用于区分中国茶叶，实现了100%的最高准确率。电子舌是一种用于评估味道质量的分析仪器，其检测结果比人类品鉴更敏感、自动化和无偏见。基于生成对抗网络（GANs）的半监督学习方法对电子舌数据进行分类，显著提高了分类准确率，优于SVM、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和决策树等方法。

每种智能技术都有其优势和局限性，通过合理的组合策略可以全面捕捉和深入探讨茶叶质量特征信息。电子鼻和电子舌结合，利用数据融合和K近邻（KNN）方法对不同来源的红茶进行分类，显示电子鼻和电子舌的分类准确率分别达到86.25%和91.75%，而数据融合后的分类准确率提升至99.75%。一种融合了气相色谱-电子鼻、电子舌和电子眼（E-eye）的融合方法被用于通过正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）和回归分析进行红茶质量等级的鉴别，表明融合数据能够提升分类性能。

在本研究中，通过化学成分的测量和智能技术（计算机视觉、电子鼻和电子舌）的数据收集，建立了化学成分与特征之间的相关性。进一步地，智能技术与机器学习算法（SVM、KNN和RF）结合，构建了速溶绿茶的品种分类模型，同时利用机器学习算法（PLSR、SVR和RF）开发了速溶绿茶化学成分的预测模型。此外，还构建了特征级融合和决策级融合模型，并在速溶绿茶的分类和质量预测中引入了四种特征选择方法，以建立更优质的评估模型。本研究旨在通过优化识别和预测模型，提高速溶绿茶质量评估的效率和准确性，推动智能技术在速溶绿茶质量评估中的应用。

研究中使用了多种机器学习方法，包括SVM、KNN和RF用于分类任务，以及PLSR、SVR和RF用于预测任务。在分类模型方面，计算机视觉表现出显著优势，尤其是在速溶绿茶粉末的分类上，其分类准确率高于电子鼻和电子舌。计算机视觉能够有效捕捉速溶绿茶的颜色信息，而电子舌则能获取味道信息，更能反映非挥发性物质的特征。特征级融合和决策级融合模型被开发，并引入了不同的特征选择方法，以提高分类和质量预测的准确性。研究结果表明，计算机视觉和电子舌的特征融合在使用随机森林模型时，实现了优于单一方法的分类准确率。

在预测模型方面，使用粒子群优化（PSO）增强的随机森林模型在预测儿茶素、咖啡因和氨基酸方面表现出良好的预测能力（R2 > 0.94），这表明PSO优化方法能够显著提升模型的预测效果。研究中还比较了不同特征选择方法（皮尔逊得分、递归特征消除RFE、粒子群优化PSO和Lasso回归）对速溶绿茶化学成分预测的影响。结果表明，PSO特征选择方法在提高模型性能方面具有显著优势，特别是在处理高维特征数据时，能够有效筛选出重要特征，减少模型复杂度，同时提高预测精度和泛化能力。

研究结果表明，计算机视觉在速溶绿茶的分类中表现出显著优势，尤其是在速溶绿茶粉末的分类中，其准确率高于电子鼻和电子舌。然而，基于单一数据源的SVM、KNN和RF模型在分类速溶绿茶时表现不佳，表明独立的特征数据不足以提供准确的分类决策。通过特征级融合和决策级融合，模型的分类准确率得到显著提升，尤其是随机森林模型在融合计算机视觉和电子舌特征时，分类准确率达到了100%。此外，基于决策级融合的D-S证据理论模型也表现出良好的性能，其分类准确率超过96%，部分融合模型甚至达到了100%。这表明，多源数据融合能够有效提升模型的分类能力，减少误判率，提高预测精度。

研究中还比较了不同特征选择方法对模型性能的影响。结果显示，PSO特征选择方法在提升模型预测能力方面具有显著优势，尤其是在处理高维数据时，能够有效筛选出关键特征，提高模型的泛化能力和预测精度。例如，PSO优化后的模型在预测茶多酚（TP）时，R2值达到0.9975，RMSEC降低至2.6190，RMSEP减少至5.9192，优于原始特征和皮尔逊方法。尽管PSO在某些化学成分（如EGC和EGCG）的预测中表现较为中等，但它能够有效减少特征集的规模，提升模型的预测能力，为速溶绿茶质量预测提供了有力支持。

此外，研究还分析了不同特征选择方法对模型预测性能的影响。结果显示，PSO特征选择方法在提升模型预测能力方面具有显著优势，尤其是在处理高维数据时，能够有效筛选出关键特征，提高模型的泛化能力和预测精度。通过比较不同特征选择方法的预测效果，发现PSO方法在提高模型预测精度和减少模型复杂度方面优于其他方法。这表明，PSO特征选择方法能够有效提升模型的预测能力，为速溶绿茶质量预测提供有力支持。

综上所述，这项研究通过多传感器融合和优化的机器学习方法，为速溶绿茶的品种分类和质量评估提供了一种高效、非破坏性的策略。计算机视觉在分类任务中表现出显著优势，而电子鼻和电子舌则在获取香气和味道信息方面具有重要作用。特征级融合和决策级融合方法的引入，显著提升了模型的分类准确率和预测能力。PSO特征选择方法在提高模型预测精度和减少模型复杂度方面具有显著优势，表明多源数据融合和优化特征选择方法对于提升速溶绿茶质量评估的准确性和实用性至关重要。未来的研究可以进一步拓展数据收集的全面性，涵盖不同茶类、产地和加工方法的速溶绿茶，以提高模型的准确性和适用性。此外，探索机器学习与深度学习算法的结合，如卷积神经网络（CNN）与SVM的集成，可以进一步增强模型的性能和适应性，提升速溶绿茶品种识别和质量预测的准确性。