中新网杭州5月11日电 (王题题 陈胜伟)5月11日#%%@，中新网从浙江农林大学(下称“浙农林大”)获悉#**，该校师生团队成功研发茶叶品质智能嗅觉检测技术*@@。这一技术能在短短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的效率%#。

　　近年来@%%#，中国茶叶市场交易额持续增长@@%*，预计2024年将接近5000亿元人民币##*。在茶叶销售旺季%#，茶叶的品质往往成为决定其价格的关键#%##。然而##@%*，即便是经验丰富的茶人@#%%，也难以实时精准地掌握茶叶的特性品质*%#@#。

　　针对这一现状****，浙农林大数学与计算机学院的学生团队曾进行了一项涵盖3078份有效问卷的调研%%#。调研结果显示%#，无论是茶叶生产者还是消费者@@，均期望有一种高效精准的茶叶检测技术%%%##，以应对市场上茶叶产地造假、品质参差不齐的问题@*@%。

　　“目前市面上的茶叶检测大多采用化学分析的方法@%@%@，不仅耗费的时间较长@%*，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年底#%@，浙农林大的李馨怡等学生开始思考@%@@*，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、品质检测系统*%*。

　　在此想法的驱动下*%@，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#*#@，并邀请该校食品安全与人工智能领域的专家惠国华教授担任指导老师##@**，致力于解决这一难题@**%#。

　　在研发过程中**#，李馨怡和团队成员们对包括西湖龙井、祁门红茶在内的12种市面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#*@。

　　经过一年多的科研攻关#@##*，云鼻智鉴科技团队成功研发出“云鼻智鉴”茶叶品质快速检测系统@%。该系统融合了电子鼻设备、数据可视化界面和数据分析软件*#%，实现了对茶叶产地品质的高效无损检测%##*。通过将茶叶样本与电子鼻检测探针置于密封容器内#*@，系统能在两分钟内迅速判断出茶叶的原产地和品质等级##%@。