基于高光谱技术的太平猴魁茶多酚含量的估测

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中国是第一大茶叶生产国,茶叶中的茶多酚能够保持人体酸碱平衡,增强人体免疫力,并应用于医药行业等领域。目前,在茶园的管理中,为了及时掌握茶叶的生长状况,主要通过人工经验进行外观诊断。这种方法受主观因素的影响较大,缺乏可靠的科学依据,并且消耗大量的人力和物力。判定结果容易受到主观因素的影响。因此,必须确立实时、快速、高精度的茶叶质量检测方法。以茶多酚含量为研究对象,结合化学计量方法和高光谱技术,采用不同预处理和建模方法,探索了不同的预处理和建模方法的正确性和稳定性。本研究收集了80个茶叶样本,并分成验证集和建模集。用高效液相色谱法检测茶叶样品中茶多酚的含量,把太平猴魁茶叶均匀化处理,提高试验精度。在测试中,对一阶导数、二阶导数、平滑化处理的预处理的效果进行比较,组合预处理,得到太平猿魁茶多酚含量的最佳预处理组合。通过主成分分析法获取了不同预处理下的特征波段,分别是一阶导数的590nm、487nm、479nm、536nm;二阶导数的744nm、567nm、691nm、418nm;SG+一阶导数的632nm、401nm、369nm、607nm;SG+二阶导数的601nm、379nm、717nm、437nm。通过多元线性回归和最小二乘法建立校正模型,并对预测准确度进行对比分析。根据实验数据显示SG+一阶导数拟合的最小二乘法回归模型的精度最高。茶多酚含量预测相关系数为0.842,预测标准差和均方根误差为1.313%和1.756%。实验结果表明,茶多酚含量的预测值相对于实际含量而言,误差较小,能够用于实际样本茶多酚含量的评估。
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