基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)祁門(mén)紅茶發(fā)酵程度判定的研究.pdf_第1頁(yè)
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1、祁門(mén)紅茶(簡(jiǎn)稱(chēng)祁紅)是我國(guó)傳統(tǒng)工夫紅茶?!鞍l(fā)酵”是工夫紅茶初制的關(guān)鍵工序之一,其實(shí)質(zhì)是發(fā)生一系列以多酚類(lèi)物質(zhì)酶促氧化為中心的生化反應(yīng),形成紅茶特有的色、香、味等品質(zhì)特點(diǎn)。當(dāng)發(fā)酵不足時(shí)會(huì)導(dǎo)致茶葉有青氣、滋味苦澀、湯色不紅;發(fā)酵過(guò)度則茶葉香氣低熟不爽、滋味淡薄、湯色紅暗,最終都會(huì)影響產(chǎn)品質(zhì)量。在生產(chǎn)實(shí)踐中,發(fā)酵程度主要以香氣、葉色等感官因子作為判斷指標(biāo),依賴(lài)人們的感官進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)判斷,缺乏量化指標(biāo),判別結(jié)果因性別、心情等因素造成差異,而且對(duì)判別

2、者要求很高,需要長(zhǎng)期學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。因而,在紅茶加工過(guò)程中,迫切需要一種科學(xué)、準(zhǔn)確評(píng)判紅茶“發(fā)酵”程度的方法。
  近紅外光譜(NIRS)可對(duì)多種組分同時(shí)測(cè)定,且具有快速、無(wú)損、易操作等特點(diǎn),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)等方面。本研究以祁門(mén)紅茶發(fā)酵過(guò)程中的茶樣為研究對(duì)象,利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)“發(fā)酵”這一工序進(jìn)行的監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)科學(xué)、準(zhǔn)確的判別祁門(mén)紅茶“發(fā)酵”程度。通過(guò)研究取得以下成果:
 ?。?)建立了近紅外光譜技術(shù)結(jié)

3、合發(fā)酵葉中兒茶素含量的祁門(mén)紅茶發(fā)酵程度判別模型。通過(guò)對(duì)光譜預(yù)處理方法、特征波長(zhǎng)選擇,對(duì)比不同的建模結(jié)果,得到最優(yōu)定量分析模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示,采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換進(jìn)行預(yù)處理,利用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(Si-PLS)建立兒茶素含量判別模型,模型最優(yōu)組合包含20個(gè)光譜區(qū)間并聯(lián)合3個(gè)子區(qū)間和10個(gè)主成分?jǐn)?shù),校正集的R、RMSECV分別為0.9401、1.22;預(yù)測(cè)集的R、RMSEP分別為0.9379、1.18。
  (2)建立了近紅外光譜

4、技術(shù)結(jié)合發(fā)酵葉中氨基酸含量的祁門(mén)紅茶發(fā)酵程度判別模型。首先采用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換法進(jìn)行光譜預(yù)處理,再利用 Si-PLS法建立氨基酸含量判別模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示,模型最優(yōu)組合包含20個(gè)光譜區(qū)間并聯(lián)合4個(gè)子區(qū)間和9個(gè)主成分?jǐn)?shù),校正集的R、RMSECV分別為0.9558、1.768;預(yù)測(cè)集的R、RMSEP分別為0.9495、2.16。
 ?。?)建立了近紅外光譜技術(shù)結(jié)合計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)對(duì)祁門(mén)紅茶發(fā)酵程度判別模型。首先提取圖像顏色信息值(R

5、GB)并進(jìn)行組合,采用偏最小二乘法(PLS)對(duì)R值、R+G值、R/B值建立模型。試驗(yàn)結(jié)果顯示,R+G值的校正集相關(guān)系數(shù)和交互均方根誤差分別為0.8559和4.8;預(yù)測(cè)集中,相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)均方根誤差分別為0.8425和6.5,表明這個(gè)模型具有較好的擬合程度和預(yù)測(cè)能力,能夠發(fā)酵程度進(jìn)行判別。而R值、R/B值校正集相關(guān)系數(shù)和預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)極低,不能夠?qū)崿F(xiàn)祁門(mén)紅茶發(fā)酵程度的判別。
 ?。?)利用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合偏最小二乘判別分析法(PL

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