近日，云南省智能物流装备与系统重点实验室何俊教授团队在国际顶级期刊《LWT - Food Science and Technology》（中科院SCI一区TOP期刊）上发表了题为《Siamese Networks for Few-shot Coffee Bean Defect Detection》（https://doi.org/10.1016/j.lwt.2025.118631）的最新研究成果。该论文的第一作者为胡星然硕士研究生，通讯作者为何俊教授，昆明学院信息工程学院作为论文的第一完成单位。

本研究针对咖啡豆缺陷检测中训练样本有限、细微缺陷难以识别的关键科学问题，首次将基于人工智能孪生神经网络的小样本学习方法应用于该领域。研究团队采用双分支ResNet18架构，通过共享权重和相似度学习机制实现缺陷识别，构建了包含云南省普洱、临沧、保山三大产区3,220张图像的数据集，涵盖正常豆及黑豆、酸豆、干瘪豆、霉变豆、漂浮豆、带壳豆六种常见缺陷类型。实验结果表明，该模型识别准确率达94.95%，显著优于传统卷积神经网络（74.35%）和支持向量机（64.28%）方法；单张图像处理速度仅需34毫秒，满足了工业实时检测需求。该方法有效降低了对大规模标注数据的依赖，为资源受限的生产环境提供了可行的方案。

该成果不仅为咖啡供应链中的实时质量检测提供了理论依据，也为其他领域的视觉检测任务提供了方法学参考，研究方法可推广应用于很多工业和农业领域，具有广泛的应用前景。

《LWT - Food Science and Technology》属于中国科学院一区TOP期刊，2024-2025最新影响因子为6.6。该论文的发表标志着我校在人工智能与食品检测交叉领域的研究取得重要进展，有力提升了我校在相关学科领域的学术影响力。

本研究工作得到以下支持：

云南省智能物流装备与系统重点实验室（202449CE340008）；

云南省科技创新基地建设项目（202407AB110006）；

云南大观实验室课题（YNDG202401ZN01）；

云南科技人才计划项目（202305AC160049）；

云南省地方本科高校基础研究联合专项（202101BA070001-150）。