名优绿茶加工过程中，如何在线检测与控制含水率是保证加工品质的关键问题。国家重点研发计划项目课题“优质茶智能化加工及高值化利用关键技术研发”(2021YFD1601102)将其列为重点攻关问题，在项目负责人宁井铭教授的部署与指导下，工学院宋彦副教授研究团队在该领域取得了显著进展。
近日，食品科技领域国际期刊《Food Research International》（中科院一区Top期刊，IF=7.0）刊发工学院宋彦副教授团队最新研究成果——“A robust deep learning model for predicting green tea moisture content during fixation using near-infrared spectroscopy: Integration of multi-scale feature fusion and attention mechanisms”。该研究提出了一种基于多尺度特征融合和注意力机制的深度学习网络DiSENet，旨在解决绿茶杀青过程中因温度波动引起的近红外光谱反射率变化问题，从而提高了水分预测模型的准确性。该研究为茶叶加工过程中的实时、无损水分检测提供了参考。宋彦副教授为该研究的第一作者和通讯作者，安徽农业大学为第一单位。
近年来，研究团队在该领域持续开展工作，与安徽省六安瓜片茶业有限公司合作，实现六安瓜片加工过程中的摊青、杀青、烘干环节的水分在线检测与控制。并研制了专用的控制设备与控制软件。相关工作已授权发明专利3项：“茶叶杀青加工过程的智能化控制方法、电子设备及存储介质”、“一种茶叶含水率在线检测方法”、“面向茶叶烘干过程的含水率智能控制方法与设备”。其中，专利“面向茶叶烘干过程的含水率智能控制方法与设备”已成功实现成果转化。
上述研究成果得到国家重点研发计划项目，安徽省自然科学基金项目等项目的资助。
文章链接：https://doi.org/10.1016/j.foodres.2025.115874
