2008年第3期《农业工程学报》发表了江苏大学食品与生物工程学院陈全胜博士写的题为“基于近红外光谱和机器视觉的多信息融合技术评判
茶叶品质”的研究，为
茶叶综合质量的快速准确评价供给了理论依据。
据介绍，判断茶叶品质的指标是多方面的，既包罗光华和外形等外部指标，又包罗滋味和香气等内部品质指标。单一的检测手段往往不能全面地描述，只能描述此中的一个方面。好比近红外光谱可以很好地表征茶叶的内部品质信息，但是在茶叶外部品质特征的描述上，往往显得无能为力；反之，机器视觉技术能很好地检测茶叶的外部品质，但是无法获取反映茶叶内部品质的有效信息。获取信息的侧重点分歧必然影响到检测
功效的精度和不变性。
多传感信息融合就是操作多种传感信息资源，获得描述同一对象分歧品质特征的大量信息。依据必然的准则对这些信息进行分析、综合和平衡，将有助于提高评判的快速准确性。与单一检测手段比，它具有信息量大、容错性好以及与人类认知过程相似等长处。
研究者初度提出操作近红外光谱和机器视觉两种传感信息融合技术检测茶叶品质的新思路，并进行了初步测验考试。试验以4个级此外炒青绿茶为研究对象，对获取的图像特征信息和光谱特征信息，通过主成分分析，并操作人工神经网络成立茶叶品质评判的模型。研究功效表白，基于近红外光谱和机器视觉的多传感器信息融合技术评判茶叶品质的方式是可行的，评判的精度和不变性都较此前单个评价方式有所提高。
