Identificación inteligente del año de almacenamiento del té negro Anhua a través de una matriz de sensores...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la alimentación Ciencias de la alimentación.
• Química Analítica La Química Analítica es la
• Ciencia de los materiales Ciencia de los materiales.

Sus antecedentes:

• El valor del té negro Anhua aumenta con la edad, pero determinar su año de almacenamiento es difícil.
• Se necesitan métodos rápidos y precisos para la autenticación del té.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método rápido y rentable para identificar los años de almacenamiento del té negro Anhua.
• Para combinar las matrices de sensores colorimétricos (CSA) con el aprendizaje profundo para la autenticación del té.

Principales métodos:

• Un CSA que utiliza cinco puntos cuánticos de carbono (CQD) fue diseñado para detectar los componentes del té.
• Las imágenes de los teléfonos inteligentes bajo luz UV capturaron cambios de color.
• Los modelos de aprendizaje profundo (ResNet18, VGG16, DenseNet121, MobileNetV3-Small, EfficientNet B0) analizaron los datos colorimétricos.

Principales resultados:

• ResNet18 logró la mayor precisión (92,4%) en la identificación de los años de almacenamiento.
• El enfoque de aprendizaje profundo de CSA superó significativamente a los métodos tradicionales (PLS-DA: 57.6%, PCA-LDA: 63.6%).
• Se desarrolló una interfaz fácil de usar para operaciones no expertas.

Conclusiones:

• El CSA desarrollado combinado con el aprendizaje profundo ofrece una plataforma novedosa y accesible para la autenticación del té negro Anhua.
• Esta tecnología tiene un potencial significativo para el control de calidad de los alimentos en el mundo real y la verificación de autenticidad.