[发明专利]一种基于近红外光谱技术的乌龙茶品质鉴定方法

说明书

本发明涉及一种基于近红外光谱技术的乌龙茶品质鉴定方法，包括以下步骤：茶粉样品的准备；光谱信息的采集；光谱信息的预处理；基于遗传算法的波长筛选；鉴定模型的建立及乌龙茶品质得分的测定。本发明样品预处理简单，能准确、快速地鉴定出乌龙茶的品质优劣，该方法可操作性强，避免了人工感官审评中主观意识的影响以及传统化学分析法的繁杂操作，结果客观、准确。

技术领域

本发明涉及一种基于近红外光谱技术的乌龙茶品质鉴定方法。

背景技术

乌龙茶是我国六大茶类之一，具有鲜明独特的品质特征，受到广大消费者喜爱。随着乌龙茶市场规模的不断扩大，人们对乌龙茶的品质有了更高的要求，优质乌龙茶越来越受到关注。但目前茶叶品质的评定主要依靠传统的人工感官审评，结果易受审评者主观因素的影响，而传统的化学检验方法，操作繁琐复杂，不适用于茶叶生产格局和茶叶销售市场,这也限制着我国茶叶在国际市场上的流通和公平贸易。

因此，研究茶叶品质快速检测的方法显得尤为迫切，从而提高我国茶叶品质的检测技术水平，强化茶叶的分级管理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于近红外光谱技术的乌龙茶品质鉴定方法，为乌龙茶品质评定提供了一种快速，准确的途径，有利于茶叶市场实现对茶叶品质管理的规范化。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种基于近红外光谱技术的乌龙茶品质鉴定方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤S1：茶粉样品的准备：收集各乌龙茶产地的茶叶样品，将所述茶叶样品经粉碎机研磨成茶粉，所述茶粉经过筛、编号及封装冷藏后作为茶粉样品；

步骤S2：光谱信息的采集：基于Workflow设置茶粉样品的近红外光谱信息采集工作流，利用近红外光谱仪采集所述茶粉样品于近红外范围内的漫反射光谱信息；

步骤S3：光谱信息的预处理：使用红外处理软件OPUS对所述步骤S2采集到的漫反射光谱信息进行光谱平滑处理、二阶求导及归一化处理，同时处理后的数据从spc光谱格式转换为xls文件格式；

步骤S4：基于遗传算法的波长筛选：将步骤S3中得到的xls文件格式的全波段光谱数据平均分为多个子区间进行随机编码，各子区间的所有不同组合构成搜索空间，使用“R/W”参数的最大值作为波长筛选指标，筛选出一个最佳谱区组合，作为参与建模的光谱谱区；

步骤S5：鉴定模型的建立：根据《GB/T23776-2009茶叶感官审评方法》对各茶叶样品进行品质鉴定，并对每一份茶叶样品进行步骤S1至步骤S4的处理得到相应的光谱谱区，采用Matlab数学软件建立鉴定结果与处理得到的光谱谱区一一对应的鉴定模型；

步骤S6：品质得分的测定：将一份茶叶样品经步骤S1至步骤S4处理得到的光谱谱区代入所述鉴定模型进行相应的鉴定结果，确定所述茶叶样品的品质。

进一步的，所述步骤S1中茶粉过筛所用的为80目样品筛。

进一步的，所述步骤S1中每一份茶粉样品的质量为10-15g。

进一步的，所述步骤S2中的近红外光谱仪为Antaris II傅立叶近红外光谱仪。

进一步的，所述Antaris II傅立叶近红外光谱仪的采集参数如下：扫描次数为60次，分辨率为8cm^-1，光谱范围为10000-4000cm^-1。

进一步的，所述步骤S3中光谱平滑处理的光谱平滑点数为9。

进一步的，所述步骤S4的具体内容为：将步骤S3中得到的xls文件格式的全波段光谱数据平均分成30个子区间进行随机编码，其中0表示删去谱区，1表示选用谱区，设置50中染色体交叉算子，结合偏最小二乘法进行迭代筛选，以“R/W”参数的最大值作为波长筛选指标，得出最佳谱区组合，作为参与建模的光谱谱区。