浙江科技大学 生物与化学工程学院吴琳琳（通讯作者）等在国际食品Top期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，中国科学院1区，IF: 15.1）发表题为“Advancing tea detection with artificial intelligence: strategies, progress, and future prospects”的综述性论文。 茶叶是发展中国家的重要经济作物，对农村发展、减贫和粮食安全至关重要。茶叶具有消炎和抗氧化作用，对健康有益。实现从田间到茶杯的茶叶价值链的可持续发展是全人类的共同目标。人工智能算法与新兴技术相结合，可提高茶叶质量检测的效率和准确性，从而促进茶产业的健康和可持续发展。本文回顾了人工智能中常见的机器学习和深度学习算法，概述了其优势和局限性。重点介绍了在人工智能算法的辅助下，应用传感器技术和光谱技术有效检测茶叶质量的方法。
