茶是一种独特的风味饮品,茶叶品质高低对茶汤滋味具有决定性的作用。然而,我国茶叶类目繁多,特点各异,准确鉴别茶叶品质并非易事。传统上,茶叶品质评价以感官审评和理化检测为主。人工感官审评对评茶人员、客观环境、评茶设备及程序要求严格;理化检测需要较多的仪器设备、试剂、人力和时间。传统方式虽然准确、权威,但是费时费力,无法满足现阶段对品质检测的新要求。因此,迫切需要找到更简单、快速、准确的评价方法。茶汤可以直接饮用,是茶叶中最重要的部分,也是茶叶有效成分进入人体的方式。本文以茶汤为研究对象,以代表性的红茶、绿茶为样品,利用电子舌、色差、紫外光谱、图像识别技术采集茶汤的信号特征,结合不同的分析方法对茶汤品质进行数字化评价。主要的研究内容及成果如下:（1）感官审评得分与茶叶等级密切相关。不同种类茶叶理化成分含量茶差异大,不同等级茶叶的含量变化规律因茶而异。感官审评得分与部分理化成分含量存在相关性。（2）利用电子舌系统分别采集不同等级滇红工夫红茶和祁门红茶茶汤的传感器响应值,并结合分析方法进行茶叶种类和等级区分。结果显示,主成分分析和判别分析可以实现同时鉴别红茶种类和等级,判别分析效果更优。判别分析散点图中茶样按照等级有规律排列,且不发生重叠。交叉验证对等级分类准确率达98.20%。BP神经网络对红茶的等级识别总体准确率为95.00%。（3）采集不同等级黄山毛峰茶汤的色差值和紫外光谱值,做主成分分析进行等级区分。紫外光谱和色差的融合数据对等级的区分效果较单独色差或紫外光谱的数据好。散点图中,融合数据茶样的等级沿逆时针方向降低,同一等级茶样更加聚集。选择随机森林模型,输入融合数据得到等级分类和验证准确率均为1（即100%）。（4）采集茶样的电子舌响应值,建立理化成分含量与电子舌响应值的支持向量机模型。模型的最佳惩罚参数c在4-11.3137范围,核参数g在0.7071-4范围。首次提出利用比色胶囊图像识别技术快速测定茶叶中氨基酸含量的方法。结果显示,氨基酸标准浓度预测模型准确率为0.88。红绿茶样品的氨基酸含量理化检测真实值与模型预测值的决定系数（R~2）为0.8069,均方根误差（RMSE）为0.3709,预测误差均方根（RMSEP）为0.0566。