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一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的快速判别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的快速判别方法，该方法选取适度发酵、发酵不足、过度发酵的工夫红茶样本，随机划分校正集和预测集，利用近红外光谱扫描获得的光谱数据，采用PLS-DA判别方法建立工夫红茶质量的判别模型，实现了对工夫红茶发酵程度的快速判定，为工夫红茶发酵质量的定性判断提供了一种科学、准确、快速、简便的方法。
【专利说明】一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的快速 判别方法

【技术领域】
[0001] 本发明涉及的是一种茶叶质量分析判断的方法，尤其涉及的是一种基于近红外光 谱分析技术的工夫红茶发酵质量的快速判别方法。

【背景技术】
[0002] 红茶是茶叶国际贸易的主体，按照加工工艺的不同可分为小种红茶、工夫红茶和 红碎茶三类，其中工夫红茶分布最广、产量最大。工夫红茶加工中，发酵是初制的关键工序， 发酵不足会导致茶叶有青气、滋味苦涩、汤色不红；而发酵过度则茶叶香气低熟不爽、滋味 淡薄、汤色红暗，最终都影响产品质量，只有发酵适度才能保证红茶品质。
[0003] 近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy, NIRS)主要反映分子中含氢基团 (C-H，N-H，0-H)振动的合频与各级倍频的吸收信息，具有丰富的化学信息量，近红外光谱以 此为基础对有机物组成和性质信息进行分析。现代近红外光谱分析充分利用全谱段或多波 长光谱信息进行定性或定量分析。该技术是多种组分同时测定，且具有量化、无损、实时监 控的特点。非常适合农产品和食品的量化判别分析。国内外还未见有关工夫红茶"发酵"质 量的近红外光谱的判别方法相关文章报道。
[0004] 工夫红茶的初制工艺是鲜叶一萎凋一揉捻一发酵一千燥。发酵是工夫红茶初制 的关键工序，随着工夫红茶加工过程的自动化程度提高，要求对发酵这一工序进行全面的 监控,在传统的质量控制中，人们对于红茶发酵程度的控制和品质评价主要依赖感官进行 经验判断，缺乏量化指标，费时、费力。由此可见，在红茶加工过程中，对红茶"发酵"程度进 行快速判别显得尤为重要，而近红外光谱技术可以提供工夫红茶"发酵"质量快速判别的方 法。中国专利文献"一种基于近红外光谱结合儿茶素总量分析技术的工夫红茶发酵质量的 判别方法"（CN104034692A)和"一种基于近红外光谱结合氨基酸分析技术的工夫红茶发酵 质量的判别方法"(CN104020129A)公开了两种不同的基于近红外光谱技术判别工夫红茶发 酵质量的方法，实现了工夫红茶的发酵质量的量化判定，但该两种方法均需要测定工夫红 茶中某种成分的含量，虽然判定结果准确，但程序复杂，不能及时快速地做出判断，在生产 加工过程中受到一定的限制。


【发明内容】

[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于近红外光谱分析技术的 工夫红茶发酵质量的快速判别方法，以提供一种定性的，简单快速准确的工夫红茶发酵质 量的判别方法。
[0006]本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：
[0007] (1)选取适度发酵、发酵不足、过度发酵的工夫红茶样本随机划分校正集和预测 集；
[0008] (2)采集样本的近红外光谱图，选择合适的光谱特征区间，并进行光谱处理，得到 预处理后的样本光谱图，具体步骤如下；
[0009] A、近红外光谱采集
[0010] 利用傅立叶变换近红外光谱仪对样本进行近红外光谱扫描，获得所述样本在近红 外波长的所有光谱信息；
[0011] B、最适光谱区间选择
[0012] 不同发酵程度的样本，其内部有机物含量和比例上总是存在一定差别，这些有 机物的一级倍频近红外光谱带位于7200?5500CHT 1处，二、三、四级倍频位于12800? 8300CHT1处，合频位于5000?4000〇11 _1处，如果样本内部有机物含量和比例不同，那么它们 在近红外光谱上就表现出不同的吸收信号；因此，在步骤A获得的所有光谱信息中，选择的 最适光谱区间应落在12800?8300cm _1、7200?5500cm_1和5000?4000CHT1的范围内；
[0013] 由于纯水中0-H基团伸缩振动的一级倍频位于6944cm_1附近以及合频区位于 5155CHT1附近，这两个波长附近是水分吸收的敏感区，样本中的水分对近红外光谱的吸收峰 影响很大，分析时，为排除水分吸收峰的影响，最适光谱区间的光谱波段应避开水分吸收峰 的特征波长区间；
[0014] C、光谱预处理
[0015] 利用正态变量变换SNVT法、一阶导数IstDer法和9点平滑法对样本的在近红外 波长的所有光谱信息进行预处理，具体为：
[0016] 利用SNVT法对一条光谱进行预处理，即对光谱矩阵进行行处理，计算公式如下：
[0017]

【权利要求】
1. 一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的快速判别方法，其特征在于， 包括以下步骤： (1) 选取适度发酵、发酵不足、过度发酵的工夫红茶样本随机划分校正集和预测集； (2) 采集样本的近红外光谱图，选择合适的光谱特征区间，并进行光谱处理，得到预处 理后的样本光谱图，具体步骤如下： A、 近红外光谱采集 利用傅立叶变换近红外光谱仪对样本进行近红外光谱扫描，获得各样本在近红外波长 的所有光谱信息； B、 最适光谱区间选择 选择最适光谱区间在12800?8300〇11'7200?5500CHT1或5000?4000CHT1的范围 内，并排除位于6944CHT1附近的水分吸收峰的特征波长区间为最适光谱区间； C、 光谱预处理 利用正态变量变换SNVT法、一阶导数IstDer法和9点平滑法对样本的在近红外波长 的所有光谱信息进行预处理，对预处理结果进行比较，选择识别率最高的方法为最优处理 方法； (3) 建立偏最小二乘判别分析的PLS-DA判别模型 步骤一：采用步骤C所述的最优处理方法对光谱进行预处理，并设定分类变量，其中， 发酵不足样本的分类变量为1，适度发酵样本的分类变量为2,过度发酵样本的分类变量为 3 ； 步骤二：采用步骤B所述方法选择最适光谱区间，对校正集样本的最适光谱区间与样 本对应的分类变量进行偏最小二乘PLS回归，建立校正集样本的分类变量与光谱特征的 PLS-DA模型，具体步骤如下： a) 对校正集样本的最适光谱区间的光谱矩阵X、Y与设定的分类变量值进行分解，其模 型为： X = ΤΡ+Ε Y = UQ+F 式中Τ和U分别为矩阵X和Υ的得分矩阵；Ρ和Q分别为矩阵X和Υ的载荷矩阵；Ε和 F分别为矩阵X和Υ的PLS拟合残差矩阵； b) 将Τ和U作线性回归，获得校正集的PLS-DA模型，所述回归方程为： U = TB B = (τττ) -ιττγ 步骤三：根据上述步骤a)中的分解模型以及获得的Ρ值，计算预测集样品光谱矩阵ΧΡΜ 的得分ΤΡΜ，然后计算预测集的分类变量值ΥΡΜ，具体计算公式为： Y = T RO 丄 pre 1 具体判别标准为：〇. 5〈Yp,e〈l. 5,判别为发酵不足；1. 5〈Yp,e〈2.，判别为适度发酵； 2. 5〈YPM〈3. 5,判别为过度发酵。
2. 根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的判别 方法，其特征在于，所述步骤（1)中，样本的选取与预处理的方法为：从发酵0小时开始，每 隔半个小时选取一个样本，直至发酵过度2小时截止，获得适度发酵、发酵不足、过度发酵 的工夫红茶样本，将样本烘干粉碎，过筛至40?60目之间，获得的样本按照3 :1的比例随 机划分校正集和预测集。
3. 根据权利要求2所述的一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的判别 方法，其特征在于，所述步骤（1)中发酵条件为湿度90%，温度26°C。
4. 根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的判别 方法，其特征在于，所述步骤A中，光谱采集的温度为20?25°C。
5. 根据权利要求1所述的一种基于近红外光谱分析技术的工夫红茶发酵质量的判别 方法，其特征在于，所述步骤B中，含氧基团包括C一H、0一H、S一Η和Ν -Η基团。
【文档编号】G01N21/359GK104297203SQ201410507679
【公开日】2015年1月21日 申请日期:2014年9月28日 优先权日:2014年9月28日
【发明者】宁井铭, 颜玲, 张正竹, 黄财旺, 韦玲冬, 方俊婷 申请人:安徽农业大学