2008年第3期《農業工程學報》發表了江蘇大學食品與生物工程學院陳全勝博士寫的題為“基于近紅外光譜和機器視覺的多信息融合技術評判茶葉品質”的研究，為茶葉綜合質量的快速準確評價提供了理論依據。
據介紹，判斷茶葉品質的指標是多方面的，既包括色澤和外形等外部指標，又包括滋味和香氣等內部品質指標。單一的檢測手段往往不能全面地描述，只能描述其中的一個方面。比如近紅外光譜可以很好地表征茶葉的內部品質信息，但是在茶葉外部品質特征的描述上，往往顯得無能為力；反之，機器視覺技術能很好地檢測茶葉的外部品質，但是無法獲取反映茶葉內部品質的有效信息。獲取信息的側重點不同必然影響到檢測結果的精度和穩定性。
多傳感信息融合就是利用多種傳感信息資源，得到描述同一對象不同品質特征的大量信息。依據一定的準則對這些信息進行分析、綜合和平衡，將有助于提高評判的快速準確性。與單一檢測手段比，它具有信息量大、容錯性好以及與人類認知過程相似等優點。
研究者首次提出利用近紅外光譜和機器視覺兩種傳感信息融合技術檢測茶葉品質的新思路，并進行了初步嘗試。試驗以4個級別的炒青綠茶為研究對象，對獲取的圖像特征信息和光譜特征信息，通過主成分分析，并利用人工神經網絡建立茶葉品質評判的模型。研究結果表明，基于近紅外光譜和機器視覺的多傳感器信息融合技術評判茶葉品質的方法是可行的，評判的精度和穩定性都較此前單個評價方式有所提高。
