“中藥材的存儲對溫濕度有較高的要求，受潮的中藥材容易發生霉變從而導致經濟損失，但是以前對中藥材是否開始霉變缺少高效便宜的監測技術，我們研發的系統恰恰填補了這一空白。采用我們的系統，只需要將中藥材放置在檢測平臺上，檢測中藥材氣體和紋理信息，系統就可以自動在兩秒內判斷出中藥材的霉變情況。我們設計研發的這個系統，不僅檢測效率高，而且能準確檢測出連資深中藥師都難以發現的超早期霉變情況。” 說起自己在老師指導下研發的這套中藥材超早期霉變檢測系統，浙江農林大學數據科學與大數據技術專業的大二學生連俊博激動地說道。
在浙江農林大學食品安全與人工智能領域的專家——惠國華教授指導下，連俊博了解到，霉變會使得中藥材的氣體信息和分子結構信息發生改變，而電子鼻技術和光譜技術可以有效進行檢測。此外，非線性的電子鼻技術和弛豫光譜檢測技術可以使藥材信息更加豐富、響應速度更快。
連俊博組建了研究團隊，邀請了來自機械、農學、環境設計、計算機等專業的佼佼者一起研究，并自主搭建了檢測系統。為解決中藥材超早期霉變識別問題，他們選擇了浙江道地藥材“浙八味”（包括白術、白芍、浙貝母、杭白菊、元胡、玄參、筧麥冬、溫郁金）作為研究對象，通過對不同新鮮程度的“浙八味”進行采集和測試，最終整理出了“浙八味”的品類數據庫，并成功開發出了超早期中藥材霉變檢測系統。
連俊博團隊研發的超早期中藥材霉變檢測系統，采用了多種先進技術，包括可視化AI識別技術、紋理特征分析技術、氣體傳感器技術等。在檢測過程中，系統可以快速地捕捉中藥材的微量氣體（包括硫化物、烷烴在內的八類氣體）變化以及內部信息，并通過深度學習算法對檢測數據進行分析，以識別是否存在霉變情況。整個檢測過程只需2秒鐘，大大提高了檢測效率和準確性，避免了人工檢測中的誤判和漏檢的情況。為了增強系統的信息交互能力，連俊博團隊還加入了無線通訊技術，使用者可以通過手機上的App遠程監測中藥材的檢測相關信息。
由于超早期中藥材霉變檢測系統具有快速的檢測速度和超高的檢測精度，這一系統受到許多中藥材原廠商的青睞，目前有部分廠商已經將其投入使用，并且已與溫州市布衣大藥房連鎖有限公司等數家企業建立商業合作。連俊博說，“中藥材原廠商和藥企可以依靠這套快速檢測中藥材的品質，可以有效幫助他們自檢，同時系統會將獲取的信息通過網絡上傳至云端，實現中藥材霉變檢測智能化。”
團隊成員竺婷表示，目前，他們正在完善和推廣團隊發明的中藥材超早期霉變檢測系統，希望自己的發明能夠為中藥材的發展貢獻一份力量。
“系統真正被相關企業應用時，大家都懸著一顆心，沒想到試用的結果還不錯，這給了我們很大的鼓勵。” 團隊成員劉嘉鵬說。
http://kjb.zjol.com.cn/html/2023-05/05/content_2826052.htm?div=-1 《科技金融時報》：2023.5.5
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