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《科技金融时报》:浙农林大本科生团队研发中药材超早期霉变检测系统
【发布日期: 2023-05-05】 【来源: 】 【作者:】 【编辑:陈胜伟】 【点击量:

“中药材的存储对温湿度有较高的要求,受潮的中药材容易发生霉变从而导致经济损失,但是以前对中药材是否开始霉变缺少高效便宜的监测技术,我们研发的系统恰恰填补了这一空白。采用我们的系统,只需要将中药材放置在检测平台上,检测中药材气体和纹理信息,系统就可以自动在两秒内判断出中药材的霉变情况。我们设计研发的这个系统,不仅检测效率高,而且能准确检测出连资深中药师都难以发现的超早期霉变情况。” 说起自己在老师指导下研发的这套中药材超早期霉变检测系统,Kaiyun·开云(中国)官方网站数据科学与大数据技术专业的大二学生连俊博激动地说道。

在Kaiyun·开云(中国)官方网站食品安全与人工智能领域的专家——惠国华教授指导下,连俊博了解到,霉变会使得中药材的气体信息和分子结构信息发生改变,而电子鼻技术和光谱技术可以有效进行检测。此外,非线性的电子鼻技术和弛豫光谱检测技术可以使药材信息更加丰富、响应速度更快。

连俊博组建了研究团队,邀请了来自机械、农学、环境设计、计算机等专业的佼佼者一起研究,并自主搭建了检测系统。为解决中药材超早期霉变识别问题,他们选择了浙江道地药材“浙八味”(包括白术、白芍、浙贝母、杭白菊、元胡、玄参、笕麦冬、温郁金)作为研究对象,通过对不同新鲜程度的“浙八味”进行采集和测试,最终整理出了“浙八味”的品类数据库,并成功开发出了超早期中药材霉变检测系统。

连俊博团队研发的超早期中药材霉变检测系统,采用了多种先进技术,包括可视化AI识别技术、纹理特征分析技术、气体传感器技术等。在检测过程中,系统可以快速地捕捉中药材的微量气体(包括硫化物、烷烃在内的八类气体)变化以及内部信息,并通过深度学习算法对检测数据进行分析,以识别是否存在霉变情况。整个检测过程只需2秒钟,大大提高了检测效率和准确性,避免了人工检测中的误判和漏检的情况。为了增强系统的信息交互能力,连俊博团队还加入了无线通讯技术,使用者可以通过手机上的App远程监测中药材的检测相关信息。

由于超早期中药材霉变检测系统具有快速的检测速度和超高的检测精度,这一系统受到许多中药材原厂商的青睐,目前有部分厂商已经将其投入使用,并且已与温州市布衣大药房连锁有限公司等数家企业建立商业合作。连俊博说,“中药材原厂商和药企可以依靠这套快速检测中药材的品质,可以有效帮助他们自检,同时系统会将获取的信息通过网络上传至云端,实现中药材霉变检测智能化。”

团队成员竺婷表示,目前,他们正在完善和推广团队发明的中药材超早期霉变检测系统,希望自己的发明能够为中药材的发展贡献一份力量。

“系统真正被相关企业应用时,大家都悬着一颗心,没想到试用的结果还不错,这给了我们很大的鼓励。” 团队成员刘嘉鹏说。

http://kjb.zjol.com.cn/html/2023-05/05/content_2826052.htm?div=-1 《科技金融时报》:2023.5.5

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