工夫紅茶品質客觀評價研究.pdf

1、一直以來，工夫紅茶的質量控制和品質評價多以主觀感官審評為主，因為個體差異，主觀感官審評受到各種因素影響和限制，因此很難對工夫紅茶的品質進行定量評價和分析。本研究對2013年隨機抽取的工夫紅茶茶樣，將近紅外光譜技術、計算機機器視覺技術、色差光譜技術應用于工夫紅茶品質客觀評價中。探討客觀評價技術與感官評價的一致性，旨在建立茶葉品質客觀化同時快速化評價手段，為特征性分析鑒別提供新思路，為茶葉品質質量評價奠定新的基礎?，F(xiàn)將實驗結果報告如下:

2、r>　　1、基于近紅外光譜技術(NIRS)對工夫紅茶品質客觀評價研究
　　利用近紅外光譜技術掃描工夫紅茶茶樣圖譜結合感官審評評分結果、12種內含物質含量利用OPUS7.0軟件建立定量分析預測模型，預測性較優(yōu)。近紅外光譜技術結合感官審評評分結果所建立的定量模型中除香氣以外，模型的Re和Rp均在85％以上，所有模型的定標效果較好，可用于工夫紅茶的品質預測，其中代表工夫紅茶茶樣感官品質綜合品質總分的預測精準度最高，單因子中的湯色、滋味和

3、葉底較高，Re均在86％以上，Rp均在92％以上。各模型按照外形、湯色、香氣、滋味、葉底和總分的Rp分別為86.22％、97.02％、48.04％、99.30％、96.86％、92.34％;所對應的RMSEP分別為0.0168、0.0203、0.0357、0.0266、0.0251、0.105。除香氣以外，預測的精準度均比較高。其中，香氣預測精準度不優(yōu)，Rp值僅為48.04％，說明近紅外模型不適合工夫紅茶香氣因子預測，還有待進一步研究。

4、總分、湯色、滋味和葉底模型預測精準度均優(yōu)，Rp值均在92％以上。因此說明利用近紅外建模得到的工夫紅茶茶葉感官綜合品質和湯色、滋味、葉底因子的預測性能優(yōu)，適合工夫紅茶茶葉感官綜合品質評價預測。
　　利用本試驗高效液相液相色譜方法(HPLC)，此方法優(yōu)點在于能在同一液相條件下測出7種內含物質（咖啡堿、C、EC、EGC、ECG、EGCG、TFs），使得高效液相色譜法(HPLC)測定茶葉內含組分更加方便、快速和準確。
　　近紅外光譜

5、技術結合12種內含物質組分含量所建立的定量模型定量預測模型中，各組分模型的相關系數(shù)Re和Rp均達到了90％以上，按照咖啡堿、C、EC、EGC、ECG、EGCG、TFs、茶紅素、茶褐素、茶多酚、氨基酸水分的順序Rp值分別為99.88％、97.12％、99.39％、99.66％、99.25％、99.18％、99.73％、92.89％、91.41％、97.41％、98.46％、97.58％; RMSEP值分別為0.0773、0.00806、0

6、.0745、0.00759、0.0756、0.0765、0.0362、0.0762、0.0752、0.0148、0.00915、0.0168。試驗結果表明，預測相關系數(shù)Rp均在90％以上，RMSEP值相對較小，均小于0.1，模型預測性能精準，所選擇的工夫紅茶的12組分都達到了定量分析的要求，由此可得知試驗所建模型可以準確預測工夫紅茶茶葉相關組分的含量，說明近紅外光譜技術可運用于工夫紅茶茶葉品質屬性的定量分析。工夫紅茶茶葉中預測各組分的分

7、子結構相對簡單，所含官能團相對單一，在近紅外內具有很強的合頻吸收，有利于近紅外光譜的信息提取，模型預測效果理想。
　　由此得知，工夫紅茶利用近紅外光譜技術結合茶葉感官審評評分結果、12種內含物質組分含量建立預測模型，除香氣評分指標以外，預測性能較優(yōu)。因此近紅外光譜技術能夠快速、準確評價茶葉品質，為工夫紅茶茶葉客觀評價技術提供廣闊前景。
　　2.基于計算機機器視覺技術對工夫紅茶品質客觀評價研究
　　利用計算機機器視覺技術

8、對工夫紅茶圖像進行攝取，提取顏色特征參數(shù)，結合DPS7.05軟件中的BP神經網絡的茶葉品質分級方法，主要結論及建議如下:
　　從顏色特征參數(shù)統(tǒng)計結果可以看出，特級工夫紅茶的色調均值H比其他兩個等級的茶得均值明顯，由此說明特級工夫紅茶茶葉比一級二級顏色參數(shù)更為明顯。雖然一級、二級茶樣的H、S、I參數(shù)均值較為接近，但標準差δ差別明顯，一級工夫紅茶標準差大于二級。
　　針對傳統(tǒng)識別方法的不足，采用人工神經網絡方法進行工夫紅茶茶葉的

9、品質分級。選用BP網絡有一個隱含層;輸入可根據選擇不同茶葉特性參數(shù)而定，本試驗輸入節(jié)點數(shù)為18（干茶、茶湯、葉底顏色特征值）;輸出節(jié)點為3個，代表茶葉的3個等級（特級、一級、二級）。BP神經網絡對工夫紅茶的茶葉等級預測模型的相關決定系數(shù)達到了0.9978，預測性能優(yōu)，因此得出可以利用此神經網絡預測模型進行工夫紅茶等級識別預測。利用DPS7.05軟件設計的BP網絡遺傳算法對2013年抽取的60個工夫紅茶進行訓練和測試，平均識別正確率為93

10、.3％，分級效果較好。證明計算機機器視覺對工夫紅茶品質分級可行，為工夫紅茶結合計算機機器視覺技術在線品質分級客觀評價提供了廣闊的前景。
　　3.基于色差光譜技術對工夫紅茶品質客觀評價研究
　　利用色差光譜技術結合感官審評評分結果對2013年隨機抽取的30個工夫紅茶茶樣品質進行客觀評價。工夫紅茶茶葉感官審評評分結果與茶湯色差值有較高的相關性，其中與L呈顯著負相關關系，相關系數(shù)為0.8030;與a、b、衍生值b/a、Cab、Sa

11、b、△E呈極顯著正相關關系，相關系數(shù)分別為0.9954、0.9926、0.8957、0.9930、0.9758、0.9787;決定系數(shù)分別為0.6448、0.9908、0.9853、0.8023、0.9860、0.9522、0.9579。
　　茶黃素TFs與色差值L呈極顯著正相關關系，相關系數(shù)為0.54**，與a、b、b/a、Cab、Sab、△E均成極顯著負相關關系，相關系數(shù)依次為-0.70**、-0.69**、-0.58**、-

12、0.69**、-0.67**、-0.68**;茶紅素TR與L呈極顯著負相關關系，相關系數(shù)為-0.61**，與其他色差值均成極顯著正相關關系，與a、b、b/a、Cab、Sab、△E相關系數(shù)依次為0.82**、0.80**、0.68**、0.80**、0.76**、0.79**;茶褐素TB與L呈極顯著正相關關系，相關系數(shù)為0.67**;與其他色差值均呈極顯著極顯著負相關關系，與a、b、b/a、Cab、Sab、△E相關系數(shù)依次為-0.81**

13、、-0.79**、-0.68*、-0.80**、-0.79**、-0.78**。
　　由以上得知，工夫紅茶茶湯色差值與色素之間存在的相關性為:L值越大，表明茶黃素越和茶褐素含量越高，茶紅素含量越低;a、b值越大，表明茶紅素含量越高，茶黃素和茶褐素含量越低。
　　兒茶素單體EGC和茶紅素TR與感官審評總分呈極顯著正相關關系，相關系數(shù)分別為0.76**、0.82**;其他10個指標咖啡堿、C、EC、ECG、EGCG、TFs、TB

14、、茶多酚、氨基酸、水分均與審評總分呈極顯著負相關關系，相關系數(shù)依次為-0.58**、-0.75**、-0.79¨、-0.71**、-0.69**、-0.69**、-0.80**、-0.70**、-0.80**、-0.69**。
　　結果表明，當工夫紅茶中兒茶素單體EGC和茶紅素TR含量相對高時，審評總分較高，工夫紅茶品質較好;其他10個指標咖啡堿、C、EC、ECG、EGCG、TFs、TB、茶多酚、氨基酸、水分相對較低時，審評評分較