工夫红茶发酵过程中对品质适度的评价,均依靠制茶师傅“一看二闻”的人工感官分析,最终凭借生产经验判断发酵品质和发酵程度。易受人为经验和主观因素影响,缺乏科学性和准确性,造成发酵偏轻或过度,导致产品风味不统一。若要精准把握发酵品质,需借助专家感官评审或理化检测手段分析内质变化,但感官评审易受环境、心理、主观经验等因素影响,而理化检测具有周期长、成本高、滞后性等缺点,红茶加工过程中在制品的有效信息不能实时反馈。为了克服人工感官评审和理化检测的不足,提高红茶发酵品质评价的客观性和精准性,本研究开展了基于近红外光谱、机器视觉、嗅觉可视化和电特性的红茶发酵品质智能感官评价技术研究。针对现有红茶发酵装备的局限性,研制出新型滚筒式富氧发酵机和配套工艺技术,作为工夫红茶发酵实验的平台,初步探讨了工夫红茶自动化生产线的集成应用技术。主要研究内容如下:（1）滚筒式富氧发酵机的设计与性能优化研究首先,基于工夫红茶发酵原理与工艺技术特点,创新设计了一种滚筒式红茶富氧发酵机。整机采用可视透明发酵筒设计、翻拌匀料和隧道式增温加湿技术相结合,解决了传统发酵设备难翻拌、供氧不足、发酵不均、水分散失、周期长等不足。进而,以新型发酵机为实验平台,以成品茶感官品质、理化品质（TFs、TRs）的无量纲化综合评分为主控目标,对影响发酵品质的设备性能参数（发酵温度、发酵时间、翻拌周期）进行试验研究。采用响应面法（RSM）和强神经网络-遗传集成优化算法（BP-AdaBoost-GA）等方法寻求较优的发酵机配套工艺技术参数。最后,通过工艺参数的验证实验,明确了本机型特有的翻拌功能对发酵品质的影响规律。研究结果表明,各因素对综合品质的影响重要性顺序为:发酵温度（x₁）>翻拌间隔（x₃）>发酵时间（x₂）,最佳配套工艺技术参数为发酵温度27℃、发酵时间170min和翻拌间隔25min,特有的翻拌功能对红茶发酵品质的影响具有利弊双面性。在工夫红茶发酵工艺优化中,RSM和BP-AdaBoost-GA方法对发酵参数的优化都是可行的,但基于AdaBoost改进的神经网络和遗传算法相结合的极值寻优方式,较广泛使用的RSM法具有更好的全局极值预测能力和准确性。为后续工夫红茶发酵品质智能感官评价技术的研究,提供了稳定可靠的发酵实验平台。（2）基于近红外光谱技术的工夫红茶发酵品质评价研究。以不同发酵阶段的红茶在制品为研究对象,对获取的近红外光谱数据进行预处理,对比了典型光谱预处理方法对评价模型的影响,标准正态变量变换（SNV）的降噪平滑效果最优。进而,采用联合区间偏最小二乘回归（Si-PLS）、随机蛙跳算法（SFLA）、竞争性自适应权重取样法（CARS）和连续投影（SPA）,筛选出各品质指标的最优特征波长变量。再基于优选波长分别建立了各发酵品质指标的遗传算法-支持向量机（GA-SVR）非线性预测模型。模型结果比较表明,CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值（RMSEP）均明显小于偏最小二乘法（PLS）模型,相关性系数（R）和相对分析误差（RPD）均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。除茶黄素的评价模型外（RPD为1.77）,基于最优特征波长的各品质指标GA-SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。近红外光谱技术可实现工夫红茶多理化品质指标和感官评分的快速无损检测,且采用特征变量筛选可建立更为简洁且预测精度更高的预测模型,研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。（3）基于机器视觉技术的工夫红茶发酵品质评价研究。发酵过程中在制品的叶面色泽呈现时序性变化,是人工评价发酵品质的重要依据。本文以工夫红茶发酵过程样品为研究对象,依藉机器视觉表象寻迹关键色素物质的变化规律,联合线性（PLS）和非线性（SVR支持向量机回归和RF随机森林）建模手段,构建茶黄素（TFs）、茶红素（TRs）、茶褐素（TBs）和感官品质等4个品质指标的定量评价模型,实现对发酵中关键品质指标的快速表征。首先,研发了一套机器视觉采集系统和GUI分析软件,用于采集发酵在制品的叶面图像。通过图像的色彩空间变换,提取9个颜色变量（R、G、B、H、S、V、L^*、a^*和b^*）作为评价发酵品质的色泽特征参数,对数据集进行Zscore标准化预处理,并分析图像色泽特征参数与发酵品质指标的变化规律、差异性和其相关性。进而,采用线性和非线性方法,建立分别建立了各发酵品质指标的量化评价模型。结果表明,色泽特征参数和发酵品质指标在不同发酵阶段存显著差异,且二者之间存在显著性关联。当预测4个发酵品质指标时,非线性模型（RF和SVR）的RMSEP值均明显小于PLS模型,而R和RPD均明显高于PLS模型,故非线性模型性能优于线性模型,能更好的表征图像信息与各发酵品质指标之间的量化解析关系。2个非线性模型性能相当,RF建模方法略微优于SVR法。TFs和TRs的RF模型的R值均为0.89,RPD值小于2和大于1.0,表明模型性能一般,能辨别出理化指标的高低和评估。TBs和感官评分的RF模型的RPD值大于2.5,说明模型具有很好的预测效果,可用于定量分析。研究结果为在生产实际中精准预测发酵品质和研制专用仪器,提供了新的思路和技术途径。（4）基于嗅觉可视化技术的工夫红茶发酵品质评价研究。在制品的气味特征是人工嗅觉判别发酵品质的关键依据。本研究以16种卟啉类化合物为气敏显色材料,组成传感器阵列,Silicagel60硅胶薄层层析板作为色敏材料的载体,设计了一套嗅觉可视化成像系统（OVS）,用于工夫红茶发酵过程中有机挥发性香气物质（VOC）信息的检测。发酵中挥发出的香气物质与显色材料反应前后的差值图像,作为在制品的特征图像。再提取特征图像中16种显色材料的R、G、B均值作为特征值（共48个）,结合主成分分析（PCA）、k近邻分类（KNN）、极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）等模式判别方法对发酵品质进行评判。同时,对不同时序的发酵样品进行气相色谱-质谱联用分析（GC-MS）和专家感官评审,明确发酵过程中萜烯类呈香物质和感官评分的时序性变化规律。通过对工夫红茶0～8h发酵过程样品（108个）进行嗅觉可视化数据分析,结果表明,非线性的ELM和SVM模型要明显优于线性的KNN模型,其中SVM与ELM模型预测性能相当,预测集样品的判别正确率为85.18%,且对过度发酵样品的判别正确率为100%。最后建立了基于嗅觉可视化色敏信号的萜烯类呈香物质和感官评分的定量分析模型。SVR模型的RPD值均大于2.0,说明模型具有良好的预测效果,可用于发酵过程中萜烯类香气物质和感官品质的定量分析。嗅觉可视化技术结合化学计量学方法（模式判别、定量分析）,可以实现对工夫红茶发酵品质的评价。（5）基于电特性检测技术的工夫红茶发酵品质评价研究。本文首次提出利用一种新的无损检测技术——电特性评价红茶发酵品质的新思路。首先,设计了一套基于LCR电桥的电特性检测系统和分析软件。通过对发酵过程样品的电特性参数检测,明确了各电特性参数在发酵过程中的变化规律,表明发酵过程中阻碍电荷传递的物质逐渐增加。其次,通过相关性分析,明确了电特性参数与各品质指标（感官评分、茶黄素、茶红素和茶褐素）的内在关联,并基于相关性系数矩阵建立了主成分综合关联指数方法,进而筛选出工夫红茶发酵中电特性参数检测的特征频率为0.2kHz。再基于蒙特卡洛无信息变量消除-竞争性自适应重加权（MCUVE-CARS）联合优选方法,进一步明确了特征电参数为损耗因子（D）和电抗（Χ）。以MCUVE-CARS方法筛选的特征电参数,建立了预测各发酵品质指标的PLS定量分析模型,感官评分、茶黄素、茶红素和茶褐素预测模型的RPD值分别为2.593、1.517、1.851和2.920,表明模型具有良好性能,能实现对发酵品质指标的量化评价。最后,基于电特性参数信息,采用不同模式判别方法（KNN、ELM、SVM）,建立了工夫红茶发酵品质适度的判别模型,表明ELM模型预测性能为最佳,其主成分数PCs为3,隐含层节点数N为20时,模型校正集和预测集的判别率均达到100%,电特性参数结合ELM判别模型可以实现对发酵品质适度等级的预测判别。综上。基于电特性参数和计量学方法,可达到对发酵品质检测、鉴别和量化评价的目的。（6）工夫红茶自动化生产线及集成技术的初步研究。采用功能化和模块化结构设计,集成滚筒式富氧发酵设备和发酵品质评价技术,初步开展自动化、信息化生产线的探索性研究,并研制出国内首条工夫红茶自动化生产线。通过多茶区的生产实验和应用示范,制定出生产线装配组成和配套工艺技术,有效提升了工夫红茶加工品质和设备利用率。依据发酵品质智能感官评价技术的研究结果,将机器视觉技术与生产线进行集成应用,可对发酵过程中在制品的图像特征信息的采集,初步实现加工过程中感官品质得分的预测评价。本研究旨在提高工夫红茶加工过程中对发酵品质评价的科学性和时效性。研究结果为发酵品质的仪器智能感官表征,以及用于发酵品质检测的专用仪器开发提供了研究基础,对拓展茶叶感官品质评价方法,提供了有效的技术途径和新思路。同时,为今后在规模化、智能化生产中加工品质的专家决策系统和标准化加工技术的研发,提供了理论依据和数据支撑,对助力“十三五”国家茶产业技术装备升级和“机器换人”国家战略的实施,具有极其重要的意义。