近紅外光譜(NIRS)在茶葉檢測中的應用
發(fā)布時間:2024-11-06
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近紅外光譜主要記錄有機分子中含氫基團(C-H,N-H,0-H)振動的倍頻與合頻吸收,這些基團產(chǎn)生的吸收峰特征性強,便于判定和分析,目前已廣泛應用于食品、醫(yī)藥、農業(yè)、化工等諸多領域。
近紅外光譜主要記錄有機分子中含氫基團(C-H,N-H,0-H)振動的倍頻與合頻吸收,這些基團產(chǎn)生的吸收峰特征性強,便于判定和分析,目前已廣泛應用于食品、醫(yī)藥、農業(yè)、化工等諸多領域。
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茶鮮葉和成品茶中內含成分的檢測
近紅外光譜技術在茶葉成分的無損檢測上已有較為廣泛的應用,胡永光采用近紅外光譜技術來快速檢測茶鮮葉全氨含量,利用一階導數(shù)和滑動平均濾波(MAF)相結合的預處理方法,建立偏最小二乘(PLSR)回歸模型,能有效地預測全氨含量,相關系數(shù)達到0.8881,而他采用相同方法對綠茶殺青葉含水率進行檢測,相關系數(shù)為0.819,誤差僅為3.30%,能實現(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)對紅茶內含成分進行預測,能獲得較好的結果,他認為遺傳偏最小二乘法(GA-PLS)是預測氨基酸和水提物定量的最佳技術,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,
陳全勝也用FT-NIR對紅茶8種主要味覺成分進行研究建模,提出BP-AdaBoost模型預測效果較好。
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,采用改進偏最小二乘法(MPLS)建立的定標模型,該模型能對水分和茶多酚進行精準預測,R’分別達到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80年代,就有學者對不同地區(qū)、品質的134個紅茶茶樣進行研究,證明了近紅外方法和感官審評法較為一致,誤差相當于7個評茶師給出的結果和4個評茶師給出結果的平均值之間的誤差,因此該方法在茶葉品質判別上具有可行性。
2005年,閻守和用近紅外技術來評估紅碎茶、煎茶、玉露茶的品質和價格,證明近紅外的分析結果和評茶師給出的結果有很好的相關性。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,對綠茶品質評價提供依據(jù)。L采用NIR 技術結合聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(siPLS),能夠快速無損區(qū)分出優(yōu)質扁形綠茶,準確率達到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,通過標準歸一化(SNV)預處理后利用SIMCA模式識別方法進行建模,四類模型的對未知茶樣的識別率分別是90%,80%,100%和100%,證明該方法確實是一種快速識別茶樣的方法。
李曉麗對5個品種綠茶進行可見-近紅外光譜掃描,通過神經(jīng)網(wǎng)絡把6個主成分和茶葉品種進行對應,學習了125個樣本,建立3層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,茶葉品種的識別率高達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產(chǎn)地的紅碎茶進行掃描,選取4個主成分因子,以一階導數(shù)+SNV為建模的預處理方法時,所建立的識別模型效果最佳,對未知產(chǎn)地紅茶識別準確率達到92.8%,并且認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用,趙開飛基于近紅外光譜技術對抹茶摻偽進行定性判別,對純抹茶、摻偽抹茶、摻糖抹茶、摻糊精抹茶、摻桑葉粉抹茶、摻大麥苗粉抹茶進行研究,認為PCA-LDA模型結果最優(yōu),預測集識別率均在87.5%以上,辨別率非常高。
寧井銘基于近紅外技術,對普洱茶的發(fā)酵程度和儲存年份進行判別,在發(fā)酵程度方面,ANN 模型交互驗證識別率和預測識別率分別為98.9%和97.8%,而陳化程度與紅外特征譜的1120 ~ 1570 cm「和400 ~853 cm'兩個波數(shù)間吸收峰的強度和峰形密切相關,因此,能為普洱茶的研究提供較為快捷、可靠、準確的方法。
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