基于近紅外光譜技術(shù)的紅茶品質(zhì)與等級(jí)評(píng)判方法的研究.pdf

1、紅茶是中國(guó)生產(chǎn)和出口的主要茶類之一，其品質(zhì)和等級(jí)的快速準(zhǔn)確分析是當(dāng)今茶葉行業(yè)亟待解決的首要課題之一。近紅外光譜分析具有快速、無(wú)損、高效、客觀、不消耗化學(xué)試劑等優(yōu)點(diǎn)，已迅速發(fā)展成為一種新興的檢測(cè)分析手段。
　　近年來(lái)，越來(lái)越多NIRS技術(shù)引入到茶葉品質(zhì)控制研究，但應(yīng)用于茶葉等級(jí)評(píng)價(jià)研究較為罕見。目前有建立的紅茶多種內(nèi)含成分預(yù)測(cè)分析模型，由于光譜易受樣品的制備條件、儀器采集參數(shù)、光譜前處理和變量區(qū)間選擇等因素的影響，預(yù)測(cè)模型的穩(wěn)定性不

2、強(qiáng)。為進(jìn)一步提高近紅外分析模型的穩(wěn)定性和快速評(píng)判茶葉等級(jí)，本文以安徽省國(guó)潤(rùn)茶葉有限公司提供的200份紅茶樣品為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)待測(cè)樣品制備條件的優(yōu)化、比較不同光譜預(yù)處理方法和特征區(qū)間篩選等方法，建立了紅茶內(nèi)含成分（全氮量、水浸出物、茶多酚、咖啡堿、游離氨基酸、粗纖維）的預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行了優(yōu)化處理，首次提出利用通徑分析方法確定影響等級(jí)的主要內(nèi)含成分，建立等級(jí)與內(nèi)含成分的回歸方程，同時(shí)建立了茶葉等級(jí)近紅外光譜的定量、定性分析模型。研究取得了以

3、下主要結(jié)果：
　　1.確定了樣品最優(yōu)制備條件：樣品粒度為40目-60目，壓力度為40 MPa，厚度為4 mm，將樣品制成直徑為3 cm片狀固體進(jìn)行光譜掃描時(shí)，譜圖重合性最佳。并通過(guò)常規(guī)樣品制備方法與最佳制樣方法比較，建立紅茶全氮量和咖啡堿預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)R2分別由0.9340、0.9765提高到0.9666、0.9767；預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP分別由0.0369、0.0325降到0.0266、0.029。研究結(jié)果表明樣品最

4、優(yōu)制備條件使模型的預(yù)測(cè)精度大大提高，為后期近紅外光譜樣品制備方法提供了新思路。
　　2.確定了紅茶中6種主要內(nèi)含成分的最佳光譜預(yù)處理方法。研究分別比較了導(dǎo)數(shù)(1階導(dǎo)數(shù)、2階導(dǎo)數(shù)，1stDer,2ndDer)、極小/極大歸一化（Normalization, Min/Max）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法（SNV）、平滑(Smoothing)，4種預(yù)處理方法對(duì)建模效果的影響，結(jié)果表明：SNV預(yù)處理方法能使全氮量、茶多酚、游離氨基酸的預(yù)測(cè)模型達(dá)到

5、最佳，訓(xùn)練集的決定系數(shù)(R2)分別為：0.8762、0.8033、0.9501；交互驗(yàn)證均方根誤差（RMSECV）分別為0.07、0.51、0.12。水浸出物的最佳光譜預(yù)處理方法為1stDer，R2=0.646，RMSECV=3.19?？Х葔A和粗纖維最佳預(yù)處理方法為Smoothing，訓(xùn)練集R2分別為：0.984，0.9868；RMSECV分別為：0.0365，0.113。研究表明，光譜預(yù)處理方法可以有效的消除非目標(biāo)因素對(duì)光譜的影響，為

6、后續(xù)提高光譜的定標(biāo)預(yù)測(cè)和模型傳遞精度具有重要意義。
　　3.通過(guò)不同特征波長(zhǎng)篩選方法（Si-PLS、GA-PLS）與全譜區(qū)PLS方法比較，確定了紅茶內(nèi)含成分最優(yōu)光譜特征區(qū)間。研究結(jié)果表明：采用Si-PLS法將區(qū)間劃分為12，聯(lián)合3個(gè)子區(qū)間共577個(gè)變量，主因子成分為7時(shí)建立的紅茶水浸出物含量模型最優(yōu)，校正集 R2=0.7304。運(yùn)用GA-PLS方法建立的全氮量、茶多酚、游離氨基酸、咖啡堿、粗纖維模型最優(yōu)。選用的變量數(shù)和主因子數(shù)分別

7、為：106、6，112、7，118、7，19、6，136、9。訓(xùn)練集R2分別為：0.9804，0.8982，0.9700，0.9938，0.9920。近紅外光譜結(jié)合特征譜區(qū)篩選方法既能簡(jiǎn)化模型又能提高預(yù)測(cè)精度，為后期近紅外光譜儀器購(gòu)置時(shí)波長(zhǎng)范圍的選擇提供一定的理論依據(jù)。
　　4.建立等級(jí)與內(nèi)含成分回歸方程預(yù)測(cè)未知樣等級(jí)。首次利用通徑分析方法，探究紅茶各內(nèi)含成分對(duì)等級(jí)直接影響作用大小。結(jié)果表明：水浸出物＞咖啡堿＞粗纖維＞全氮量＞游離

8、氨基酸＞茶多酚。通過(guò)逐步回歸剔除法，引入主要影響因素，剔除茶多酚，建立五元回歸方程。得到的回歸方程式為：Y=30.189-314.191X1+5.347X2-713.852X3+104.332 X4+40.569 X5。決定系數(shù)R2=0.9055，式中Y代表等級(jí)，X1、X2、X3、X4、X5分別代表全氮量、水浸出物量、咖啡堿、游離氨基酸、粗纖維。研究為實(shí)現(xiàn)直接利用近紅外光譜結(jié)合茶葉等級(jí)建立定量分析模型提供了研究基礎(chǔ)。
　　5.建立