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近紅外光譜(NIRS)在茶葉檢測中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2024-11-06
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近紅外光譜主要記錄有機(jī)分子中含氫基團(tuán)(C-H,N-H,0-H)振動的倍頻與合頻吸收,這些基團(tuán)產(chǎn)生的吸收峰特征性強(qiáng),便于判定和分析,目前已廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、化工等諸多領(lǐng)域。

近紅外光譜主要記錄有機(jī)分子中含氫基團(tuán)(C-H,N-H,0-H)振動的倍頻與合頻吸收,這些基團(tuán)產(chǎn)生的吸收峰特征性強(qiáng),便于判定和分析,目前已廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、化工等諸多領(lǐng)域。

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近紅外光譜——茶葉


茶鮮葉和成品茶中內(nèi)含成分的檢測

近紅外光譜技術(shù)在茶葉成分的無損檢測上已有較為廣泛的應(yīng)用,胡永光采用近紅外光譜技術(shù)來快速檢測茶鮮葉全氨含量,利用一階導(dǎo)數(shù)和滑動平均濾波(MAF)相結(jié)合的預(yù)處理方法,建立偏最小二乘(PLSR)回歸模型,能有效地預(yù)測全氨含量,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8881,而他采用相同方法對綠茶殺青葉含水率進(jìn)行檢測,相關(guān)系數(shù)為0.819,誤差僅為3.30%,能實(shí)現(xiàn)加工過程中茶葉含水率的快速檢測。

Muhammad Zareef采用傅里葉變換近紅外光譜(FT-NIR)對紅茶內(nèi)含成分進(jìn)行預(yù)測,能獲得較好的結(jié)果,他認(rèn)為遺傳偏最小二乘法(GA-PLS)是預(yù)測氨基酸和水提物定量的最佳技術(shù),反向區(qū)間偏最小二乘法(Bi-PLS)是定量分析咖啡因和茶黃素的最佳技術(shù),

陳全勝也用FT-NIR對紅茶8種主要味覺成分進(jìn)行研究建模,提出BP-AdaBoost模型預(yù)測效果較好。

林新基于近紅外光譜法快速測定了綠茶的水分、茶多酚、咖啡堿、氨基酸含量,采用改進(jìn)偏最小二乘法(MPLS)建立的定標(biāo)模型,該模型能對水分和茶多酚進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測,R’分別達(dá)到0.95和0.85。

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茶葉等級、品種、產(chǎn)地的檢測和判別

早在20世紀(jì)80年代,就有學(xué)者對不同地區(qū)、品質(zhì)的134個(gè)紅茶茶樣進(jìn)行研究,證明了近紅外方法和感官審評法較為一致,誤差相當(dāng)于7個(gè)評茶師給出的結(jié)果和4個(gè)評茶師給出結(jié)果的平均值之間的誤差,因此該方法在茶葉品質(zhì)判別上具有可行性。

2005年,閻守和用近紅外技術(shù)來評估紅碎茶、煎茶、玉露茶的品質(zhì)和價(jià)格,證明近紅外的分析結(jié)果和評茶師給出的結(jié)果有很好的相關(guān)性。楊丹通過FT-NIR檢測綠茶全氮含量,并根據(jù)嫩度等級建立了綠茶全氨量的子模型,對綠茶品質(zhì)評價(jià)提供依據(jù)。L采用NIR 技術(shù)結(jié)合聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(siPLS),能夠快速無損區(qū)分出優(yōu)質(zhì)扁形綠茶,準(zhǔn)確率達(dá)到93%以上。

在茶葉品種鑒別方面,陳全勝2采用龍井、碧螺春、祁紅和鐵觀音作為樣品,通過標(biāo)準(zhǔn)歸一化(SNV)預(yù)處理后利用SIMCA模式識別方法進(jìn)行建模,四類模型的對未知茶樣的識別率分別是90%,80%,100%和100%,證明該方法確實(shí)是一種快速識別茶樣的方法。

李曉麗對5個(gè)品種綠茶進(jìn)行可見-近紅外光譜掃描,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把6個(gè)主成分和茶葉品種進(jìn)行對應(yīng),學(xué)習(xí)了125個(gè)樣本,建立3層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,茶葉品種的識別率高達(dá)100%。

任廣鑫則是對安徽、湖北、云南、緬甸、印度、肯尼亞和斯里蘭卡七個(gè)產(chǎn)地的紅碎茶進(jìn)行掃描,選取4個(gè)主成分因子,以一階導(dǎo)數(shù)+SNV為建模的預(yù)處理方法時(shí),所建立的識別模型效果最佳,對未知產(chǎn)地紅茶識別準(zhǔn)確率達(dá)到92.8%,并且認(rèn)為該方法還可以鑒別安徽、湖北等中小葉種與印度、云南等大葉種的原料種類。

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茶葉真?zhèn)渭捌渌矫骅b定

在其他方面的檢測,近紅外也有廣泛的應(yīng)用,趙開飛基于近紅外光譜技術(shù)對抹茶摻偽進(jìn)行定性判別,對純抹茶、摻偽抹茶、摻糖抹茶、摻糊精抹茶、摻桑葉粉抹茶、摻大麥苗粉抹茶進(jìn)行研究,認(rèn)為PCA-LDA模型結(jié)果最優(yōu),預(yù)測集識別率均在87.5%以上,辨別率非常高。

寧井銘基于近紅外技術(shù),對普洱茶的發(fā)酵程度和儲存年份進(jìn)行判別,在發(fā)酵程度方面,ANN 模型交互驗(yàn)證識別率和預(yù)測識別率分別為98.9%和97.8%,而陳化程度與紅外特征譜的1120 ~ 1570 cm「和400 ~853 cm'兩個(gè)波數(shù)間吸收峰的強(qiáng)度和峰形密切相關(guān),因此,能為普洱茶的研究提供較為快捷、可靠、準(zhǔn)確的方法。

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