Dataset for Flavor Grading of Zanthoxylum Based on Computer Vision-Multi-Chromatography Fusion

Zanthoxylum bungeanum Maxim.(ZP) 由于其独特的风味特征,在全球调味品中占有重要地位,因此其风味质量的分级至关重要。本研究将计算机视觉 (CV) 技术与高效液相色谱 (HPLC) 和气相色谱 (GC) 多色谱数据相结合,结合机器学习,构建了 ZP 的风味品质分级模型。在这项研究之前,没有公开可用的 ZP 多源数据集。这里介绍的工作旨在通过引入一个全面的多源数据集来解决这一研究差距,该数据集包括 2024 年 7 月至 2025 年 7 月在实验室收集和实验分析的 75 批 ZP 数据。此数据集由以下组件组成: ZP 图像:总共 2,250 张 ZP 图像。 HPLC 数据:记录 ZP 的麻木化合物含量的表格。 GC 数据:记录 ZP 芳香族化合物含量的表格。 质量分级标签:包含 ZP 风味质量分级标签的表格。 主代码:用于数据处理和模型构建的主代码。 本研究展示了将 CV 和多色谱数据与机器学习相结合的潜力,以全面有效地评估 ZP 的风味质量,同时也为该领域的未来研究提供了宝贵的资源。