电子舌和电子眼结合Informer-Swin Transformer多层级信 - 食品与机械杂志社投稿_期刊论文发表|版面费|电话|编辑部|论文发表- 食品与机械

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电子舌和电子眼结合Informer-Swin Transformer多层级信

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研究背景与问题

随着全球大豆需求的不断增长，产地溯源问题日益受到重视。大豆的产地溯源不仅关系到食品安全和质量控制，还涉及国际贸易的合规性。传统的溯源方法通常依赖于人工检测和复杂的化学分析，存在效率低、成本高、易受人为因素干扰等问题。因此，迫切需要一种快速、准确、可靠的大豆产地溯源检测方法。

研究方法

本研究提出了一种基于电子舌和电子眼信息融合的大豆产地快速溯源检测新方法。该方法首先利用电子舌采集大豆的味觉指纹，电子眼采集大豆的视觉图像信息。针对电子舌信号时序特征和电子眼图像空间特征的差异，分别采用Informer-Swin Transformer模型进行特征提取和融合。Informer模型擅长处理时序数据，而Swin Transformer模型在图像特征提取方面表现出色。通过这两种模型的结合，实现多层级信息融合，从而提高大豆产地溯源的准确性和效率。

核心结果

实验结果表明，所提出的方法能够有效识别不同产地大豆的特征差异。通过与传统的溯源方法进行对比，发现基于Informer-Swin Transformer的多层级信息融合方法在检测准确率、稳定性和实时性方面均有显著提升。具体来说，该方法在大豆产地溯源检测中的准确率达到了96%，同时检测时间缩短了40%。此外，该方法的鲁棒性也得到了验证，即便在部分样本受损或信息不完整的情况下，仍能保持较高的准确率。

结论与意义

本研究提出的大豆产地溯源检测方法，通过电子舌和电子眼的结合，实现了对大豆产地信息的快速、准确识别。该方法不仅提高了溯源检测的效率，降低了成本，还有助于提升食品安全水平，促进国际贸易的健康发展。此外，该研究成果对其他农产品和食品的溯源检测也具有借鉴意义，有望在食品溯源领域得到广泛应用。

文章来源：《食品与机械》网址: http://www.spyjxzzs.cn/qikandaodu/2026/1027/331.html