【摘 要】
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拼配是茶叶精加工的重要工序之一。绿茶是我国生产和出口最多的茶类,出口绿茶一般都要经过合理的拼配,使产品符合出口贸易标准样的要求。目前,茶叶拼配质量的控制主要是依赖于具有丰富经验的拼配师傅对拼配茶叶进行感官审评,具有较强的主观性;此外,不同批次的拼配茶样一致性差,无法标准化生产。为了促进茶叶拼配技术的数字化和标准化发展,实现茶叶拼配质量及拼配茶样各原料样比例的快速预测是十分迫切的。本研究以四种不同品
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拼配是茶叶精加工的重要工序之一。绿茶是我国生产和出口最多的茶类,出口绿茶一般都要经过合理的拼配,使产品符合出口贸易标准样的要求。目前,茶叶拼配质量的控制主要是依赖于具有丰富经验的拼配师傅对拼配茶叶进行感官审评,具有较强的主观性;此外,不同批次的拼配茶样一致性差,无法标准化生产。为了促进茶叶拼配技术的数字化和标准化发展,实现茶叶拼配质量及拼配茶样各原料样比例的快速预测是十分迫切的。本研究以四种不同品质炒青绿茶拼配得到的茶样为研究对象。以总儿茶素、游离氨基酸和咖啡碱作为表征拼配茶样质量的关键品质成分指标。利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对拼配茶样关键品质成分的含量及拼配茶样各原料比例进行快速预测研究。研究证实了高光谱成像对于实现茶叶数字化拼配技术的可行性。主要研究结果如下:（1）基于近红外光谱信息结合化学计量学,实现了对拼配茶样关键品质成分的精确预测,证实了高光谱成像技术应用于拼配茶样质量评估的可行性。通过比较了不同的光谱预处理方式、不同特征变量筛选方法以及不同模型的结果,得到了各关键品质成分的最优定量预测模型。总儿茶素、游离氨基酸和咖啡碱的最优预测模型分别为SNV-CARS-LS-SVM、SG-CARS-LS-SVM和BC-CARS-LS-SVM,模型对预测集的相关系数Rp分别为0.9205、0.9647和0.9665,相对预测偏差RPD分别为2.57、3.67和3.88。（2）基于单一的光谱信息和纹理信息以及二者的融合信息,建立了拼配茶样各原料样比例的定量预测模型。其中基于光谱信息建立的PCA-MLS-SVR模型为拼配比例预测的最佳模型,该模型预测集中四种原料的相关系数分别为0.9941、0.9889、0.9907和0.9654,均方根误差分别为0.0358、0.0384、0.0398和0.0557。研究结果表明,基于HSI技术实现拼配茶叶各原料茶比例的预测是可行的。研究提出将HSI技术与多输出回归算法MLS-SVR相结合快速定量预测拼配茶样各原料样比例的方法,为拼配茶样中多种原料比例的定量检测提供了新的思路。
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