近日，我室茶叶加工团队采用近红外光谱技术结合计算机视觉系统，建立了一种简单、客观的红茶“发酵”程度综合评价方法。该成果于3月3日，以“Intelligent evaluation of black tea fermentation degree by FT-NIR and computer vision based on data fusion strategy”为题，在线发表于LWT-Food Science and Technology杂志上（https://doi.org/10.1016/j.lwt.2020.109216）。

红茶是世界上最受欢迎的饮料之一，约占全球茶叶贸易量的78％。红茶由茶叶鲜叶经萎凋、揉捻、发酵、干燥等工序加工而成，其中发酵是红茶加工中最关键的工序之一。在一定的温度、湿度条件下，揉捻后的茶叶发生一系列变化，既涉及茶叶内含物质的化学变化，又有外观的物理变化，发酵不足或过度均会影响红茶的品质。因此，在加工中正确判断红茶发酵程度至关重要。

目前，在生产加工中，红茶发酵程度的判别完全依赖人工经验，生产者通常根据叶的颜色和气味来进行主观评价，缺乏量化的评价标准，操作者的经验、心理状态、环境等因素都会影响评价结果，从而导致产品质量不统一，无法实现标准化生产。因此，精准、量化地判别红茶发酵程度是制约红茶标准化加工的技术瓶颈之一。

该团队采用近红外光谱技术监测茶叶在发酵过程中主要内含化学成分的变化，利用计算机视觉系统监控茶叶外观颜色的变化。在信息融合的基础上，结合化学计量学方法建立了一种红茶发酵程度判别模型，该模型具有精准、量化的特点，能够在1分钟之内完成判别。

该技术应用后，将有力推动茶叶加工的智能化和标准化水平，也为其它农产品标准化加工提供了借鉴。

论文的第一作者为该团队硕士研究生金戈，通讯作者为宁井铭教授。本研究受“十三五”重点研发计划项目和安徽省重大科技专项资助。