近紅外光譜技術在茶葉品質評價中的研究與應用

周小芬，葉 陽，*，陳 芃，劉躍云，王 博

（1.中國農業科學院茶葉研究所，農業部茶及飲料植物產品加工與質量控制重點開放實驗室，浙江杭州310008；2.江蘇吟春碧芽股份有限公司，江蘇丹陽212300）

近紅外光譜技術在茶葉品質評價中的研究與應用

周小芬1，葉 陽1，*，陳 芃2，劉躍云1，王 博1

（1.中國農業科學院茶葉研究所，農業部茶及飲料植物產品加工與質量控制重點開放實驗室，浙江杭州310008；2.江蘇吟春碧芽股份有限公司，江蘇丹陽212300）

介紹了近紅外光譜技術的原理及其在品質評價方面的研究進展，著重闡述了該技術在茶葉品質評價中的研究概況以及存在的問題，并對該技術在茶葉品質評價中的應用前景進行了分析。

近紅外光譜技術，茶葉，品質評價

近紅外光譜（near－infrared spectroscopy，簡稱NIRS）技術是近年來最受矚目的光譜分析技術之一，它可以針對各種樣品實現快速而準確的定量定性分析，同時因其使用成本低、分析速度快、適用范圍廣、對樣品無損害、對操作人員的要求不高、可實現在線分析等優點，在許多行業（尤其是食品質量檢驗檢測行業）受到了廣泛關注[1]。我國是世界產茶大國，茶葉品質評價長期以專業人員的感官審評為主，但由于傳統的茶葉審評存在費時費力、受人為因素干擾大以及無法實現現場即時檢測等缺陷，造成了生產和流通中由于高水平專業審評人員的缺乏而導致產品質量控制不能即時準確實現的現狀。因此，探索快速、準確、方便的檢測技術和方法已成為茶葉品質評價亟待解決的問題，而NIRS技術的出現和日臻完善為此提供了可能。

1 NIRS概述

近紅外光是指界于可見光區和中紅外光區之間的電磁波。根據美國實驗和材料協會（ASTM）的定義，近紅外光波長范圍為780～2526nm，波數范圍為12820～3960cm－1。近紅外譜區是Herschel于1800年發現的，是人類認識最早的非可見光光譜區，其譜區信息主要是分子內部原子間振動的倍頻與全頻的信息，幾乎包括有機物中所有含氫基團（如C－H、O－H、N－H和C=O等）的信息，信息量極其豐富[2]。

現代的近紅外光譜技術是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態信息與用標準的參比方法（通常是化學分析法）測得的組成含量或性質數據采用化學計量學技術建立定標模型，然后通過對組分含量未知的樣品光譜的測定和建立的定標模型，來快速預測其組成含量或性質的一種分析方法。

NIRS定量分析主要應用于大量樣品的分析，首先應收集一批含量或性質（化學值）已知的代表性樣品，準確測定其近紅外光譜，并對光譜進行預處理以消除非目的因素對光譜的影響，再結合化學計量學方法，建立光譜數據和化學真值之間的數學模型，并且通過嚴格的統計驗證、選擇最佳數學模型。運用該數學模型，通過測定未知樣品的光譜即可計算其對應成分的含量或性質。

NIRS模型建立后，其精度一般使用以下參數加以評價：相關系數R、模型校驗標準誤差SEC、模型檢測標準誤差SEP以及變異系數CV。

2 NIRS技術在品質評價方面的研究進展

現代近紅外光譜分析是從農業分析開始的。20世紀50年代，美國的Norris等人從農業分析領域中率先開始了用近紅外譜區分析農產品的工作[3]。60年代初，美國農業部儀器研究室就開始利用該技術測定谷物中相關成分含量。依照Norris的工作，1970年美國的一家公司首先研制了近紅外品質分析儀器，主要用于分析農產品中水分、蛋白質等的含量。經歷了將近半個世紀的發展后，目前，近紅外光譜技術已經廣泛應用于石油化工、農業、食品和飲料、藥物定量定性分析等諸多領域。

我國近紅外光譜技術的研究起步較晚，其應用也是從農業領域開始的，我國糧食與農業系統在1977年前后才開始由國外引入近紅外光譜分析儀。20世紀90年代我國開始了近紅外光譜儀器的研制，但是建立定量分析數學模型的困難一直是影響該技術在我國廣泛應用的重要原因[4]。到目前為止，NIRS技術研究已經相當活躍。中國農業科學院作物品種資源研究所十幾年來使用近紅外光譜分析儀建立了近百個數學模型，包括小麥、大麥、大豆、高粱、玉米、谷子、水稻和食用豆的蛋白質、脂肪、水分、淀粉、賴氨酸和單寧等品質相關的多組分模型。此外，該技術在品質評價方面的應用已由作物分析領域推廣到了食品、釀酒、醫藥、化工石油、紡織、煙草等相關領域的定量定性分析。

如食品的品質評價方面，涉及牛奶（2010年張華秀等運用NIRS技術結合CARS變量篩選對液態牛奶的品質相關成分進行含量檢測[5]）、肉制品（2010年楊建松等利用NIRS技術結合PLS方法，建立了牛肉理化特性的預測模型，經檢驗該模型可用于快速評價牛肉品質[6]）、果蔬（2010年Yande Liu等將該技術結合相關的數理統計方法對臍橙的可溶性成分進行了無損檢測[7]）、雞蛋（2010年林顥等運用該技術對涉及雞蛋的新鮮度進行了檢測[8]）、蔗糖（2003年曹干等借助傅里葉變換近紅外光譜技術建立了蔗汁蔗糖的定量分析數學模型，預測誤差與常規分析的誤差相近[9]）等。

釀酒方面，2007年浙江大學的于海燕對黃酒的品質和酒齡進行了近紅外光譜分析，建立了黃酒中酒精度、糖度、pH和總酸的定量分析預測模型[10]。

醫藥方面，2010年雷德卿利用近紅外相關系數法，通過藥品檢測車對藥品在流通領域中的變化進行跟蹤，以此來監測市場藥品的質量[11]。

石油化工方面，2009年陸婉珍教授應產業觀察的訪問，指出了近紅外技術在石油化工領域分析的廣闊前景[12]。

煙草質量的評價方面，2010年陳津利用近紅外技術，對烤煙煙葉的內在質量和外觀特征進行相關性分析，依據所得結論，可以輔助煙葉評級標準[13]。目前，NIRS技術在煙草行業實際生產中已經發揮了較大的作用，利用NIRS技術對煙葉水分及主要化學成分實現快速、簡單的在線檢測，是煙草質量評價的發展趨勢。

因茶葉與煙草均屬于嗜好品，其品質鑒定均依靠傳統的感官審評和一般的化學檢測方法，而化學檢測方法費時費力，感官審評受人為因素干擾較大。目前，近紅外光譜分析技術在國際煙草行業的應用已經趨于成熟，而在茶葉領域并未得到相同程度的推廣使用，因此可借鑒煙草行業對該技術應用的方式方法，達到在茶葉研究領域研究推廣使用的目的。

3 NIRS技術在茶葉品質評價方面的研究進展和應用前景分析

3.1 NIRS技術在茶葉上的研究進展

國際上NIRS技術在茶葉方面的研究與煙草起步時間一致。日本早在20世紀70年代就已將近紅外分析技術應用于茶葉多種組分的定量分析，并且最早將近紅外光譜技術運用于茶葉成分的快速檢測，并研發專用儀器，用于茶葉的質量管理。1988年，Hall（英國）運用近紅外技術分析紅茶的水分含量和茶黃素的含量來判斷紅茶的品質[14]。1999年，Schulz曾研究報道用近紅外技術分析綠茶的品質參數，建立測定茶多酚、氨基酸、咖啡堿和可可堿的模型[15]。吉川聰一郎等用近紅外光譜法測定了綠茶、煎茶、烏龍茶等不同茶葉中的全氮量、氨基酸、咖啡堿和茶多酚的含量。結果表明，近紅外光譜分析法與化學分析方法存在很好的相關性；在茶葉不粉碎的情況下，也能獲得理想的分析結果，顯示了近紅外光譜分析法具有很好的可靠性。在此基礎上，日本靜岡制機株式會社成功研制了近紅外茶成分分析儀（GT－8系列），能快速檢測成茶中水分、全氮量、粗纖維、茶多酚、咖啡堿、氨基酸等主要成分，并應用于茶葉生產加工過程中的質量管理。

我國將近紅外技術用于茶葉研究的工作開始于20世紀80年代中后期。閻守和首先于1986年嘗試將該技術用于茶葉的成分分析上，他與比利時的莫漢斯等用Van soest法及NIRS法檢測了31個中國紅茶、綠茶、烏龍茶標準茶樣纖維素、半纖維素和木質素含量，用多元回歸進行校正，結果表明，這兩種方法所分析的結果間具有高度的相關性，其相關系數R，綠茶為0.968～0.972，紅茶為0.927～0.966，烏龍茶為0.880～0.947，新梢為0.894～0.971[16]。夏賢明等通過對40個綠茶樣品進行近紅外光掃描和多元回歸分析，求得綠茶的總氮量回歸方程式，并經t檢驗后，近紅外法和化學法測定結果差異不顯著[17]。1988年，丁寧、夏賢明等又運用該技術，對綠茶咖啡堿進行了測定[18]，還對綠茶品質成分進行了檢測[19]。在此之后，NIRS技術在茶葉領域的應用開始受到關注與重視，現已初步實現了對成品茶成分的分析評價[20]。

NIRS技術在茶葉上的早期應用多局限于選取特定的波長并建立相應的回歸方程。現在，隨著光學、計算機數據處理技術、化學計量學理論和方法的不斷發展，近紅外光譜技術的實用性和準確性不斷提高，該技術在茶領域的應用范圍也越來越廣。近年來國內外研究者針對近紅外技術在茶葉上的應用做了不少的研究，取得了一定的進展，主要集中在以下幾個方面。

3.1.1 茶葉的產地和真偽鑒別 如2009年，江蘇大學的Quansheng Chen等運用NIRS技術，結合多元統計方法對來自安徽、河南、江蘇和浙江四個地區的烘青綠茶進行了產地鑒別，通過四種不同的多元統計方法建立預測模型，選出了最優的SVM模型，并發現主成分為4時模型的預測率達到100%[21]；周健2008年碩士論文利用NIRS技術實現了茶葉的產地、品種和生產時間的精確識別，采用PLS法建立的預測模型準確地實現了西湖龍井的真偽識別以及成品茶原料品種的識別，對未知樣本的識別準確率分別達到100%和96.8%[22]；2006年，陳全勝等以碧螺春茶為研究對象，利用近紅外光譜分析技術結合支持向量機（SVM）模式識別原理建立碧螺春茶真偽鑒別模型[23]。

3.1.2 茶葉的種類鑒別 如2006年，江蘇大學的Quansheng Chen等運用NIRS技術結合多元校正方法對茶葉進行定量和定性分析的可行性研究，并運用軟獨立建模分類法（SIMCA）實現了龍井、烏龍、碧螺春和鐵觀音的分類鑒別，并取得了相當高的預測精度[24]；同年，Yong He等運用NIRS技術結合主成分分析（PCA）和神經網絡模型（BP model）也實現了茶葉種類的精確判別[25]；江蘇大學的Jiewen Zhao等運用NIRS技術與支持向量機（SVM）結合，達到了三種不同種類茶葉的品質鑒別[26]。2009年，周建等采用NIRS技術，利用杠桿率校正結合偏最小二乘法的分析方法，進行了武夷巖茶中的正巖茶與半巖茶的分類識別研究[27]。

3.1.3 茶鮮葉和原料的質量檢測 日本是最先運用NIRS技術做過該方面研究的國家。1992年，後藤正利用NIRS法對茶鮮葉中的水分、茶多酚、咖啡堿、氨基酸和粗纖維等成分含量進行了檢測，并將其用于茶鮮葉品質的管理上，取得了令人滿意的結果。波蘭的Maria Smiechowska等通過實驗證明了一般情況下，茶鮮葉質量越好，其含水量和全氮量越高，粗纖維含量越低[28]。中國將近紅外光譜技術運用于該方面的研究工作很少。2010年，王勝鵬等通過交叉驗證和偏最小二乘法（PLS）方法，建立了茶鮮葉的近紅外光譜（NIRS）與其含水量、粗纖維總量和全氮量之間的相關性模型[29]，王勝鵬等的研究證明了Maria Smiechowska等的實驗結論，開發了一種基于NIRS技術評價茶鮮葉原料質量的新方法。

3.1.4 茶葉的品質評價 NIRS技術應用于茶葉品質評價的研究工作相對來說較少，閻守和最早開始這方面的研究。2005年，閻守和運用上海茶葉進出口公司提供的48個國家出口標準樣以及48個相應的省級標準樣共96個茶樣為樣品，運用感官審評對其作出等級評價，以國家標準樣建立多線性回歸方程（MRL），然后對省級標準樣進行預測分析[30]；Hall對閻守和的研究結果作出的評價是：NIRS給出的審評誤差相當于一個單獨審評師給出結果與五個審評師給出結果之后的平均值之間的誤差。閻守和對此還作出了后續研究[31]，他利用NIRS技術，評估了來自三家布隆迪茶廠的紅碎茶產品分級，還試評了日本煎茶及玉露茶品質與市場價，又試評了德國市場上9種紅茶品質與價格的關系，發現歐洲茶葉市場也存在明顯的茶葉價格不合理問題。

3.1.5 茶葉的快速無損檢測分析——包括茶葉的常規成分[32]、兒茶素單體[33-34]、纖維素、茶多糖[35]等有效成分的檢測分析 如2003年，比利時的J.Luypaert等比較了綠茶樣品未經處理（完整葉）和粉碎處理兩種狀態的CF、EGCG、CE及抗氧化能力的定標模型（PLS），并比較兩種處理所建模型，得出未經處理的各成分的模型的相關性較高，除EC（r=0.83）外，其余均達0.9以上[36]；2009年，江蘇大學的Quansheng Chen等與泰國的Sumpun Chaitep運用傅里葉變換近紅外光譜NIRS分析技術對綠茶中主要兒茶素（EGC、EC、EGCG和ECG）進行了同步分析，并運用偏最小二乘法（PLS）建模，實驗實現了很高的預測精度[37]。

3.1.6 茶葉深加工產品方面的應用 如2004年，龔加順等以140個茶飲料樣品為試材，運用NIRS測定飲料品質相關成分，所建立的品質成分近紅外校正模型可應用于茶飲料的°Brix、pH、色澤的Hunter L、a、b值、茶多酚（TPP）、總兒茶素（TC）、總氨基酸（TAA）、茶紅素（TR）、茶黃素（TF）及咖啡堿（CF）等品質成分的快速檢測分析[38]；2009年，浙江大學的Fei Liu等利用近紅外光譜分析技術和化學計量法相結合，對速溶奶茶進行了分類鑒別，驗證集的精度達到了98.7%[39]。

3.2 NIRS技術應用于茶葉品質評價的問題分析

綜上所述，國內外學者在茶葉的成分檢測以及種類和真偽判別等方面的研究工作已經具備了一定深度，但在茶葉品質評價方面的工作僅止步于茶葉主要品質相關成分（如茶多酚、咖啡堿、氨基酸、水分以及兒茶素單體）的含量檢測。而茶葉質量是多種品質因子的綜合反映，因此單一地檢測一種或幾種品質成分對茶葉的總體質量評價收效甚微，而且模型的實際應用方面還存在很多問題。歸結起來是存在以下幾種限制因素[22]。

3.2.1 模型適用范圍的局限性 主要是由于我國茶的種類眾多，無法建立適用于所有茶類的通用模型，因此模型的建立和使用均受到限制。以閻守和運用NIRS技術用于茶葉品質評價的研究[31]為例，他在應用NIRS法評價茶品質及其商品價建立預測方程時，有意將紅茶及綠茶標準樣混合使用，其目的是建立一個茶預測方程，結果表明具有同一NIRS品質指數的紅茶和綠茶之間沒有可比性，這個品質指數只在同類茶中有相對的比較價值。也就是說，一般所建立的模型只適用于單一茶類。

3.2.2 取樣難度大 建模所需的樣品量很大，保證量的同時還要考慮樣品外形、產地、等級等因素，以保證圖譜的完全覆蓋性，因此取樣成本高，收集難度大。尤其開展茶葉品質評價的取樣工作時，既要保證高、中、低各個級別樣品的完備性，還要從魚目混珠的市場中挑選同產區茶葉，避免產地因素對樣品近紅外光譜的干擾。

3.2.3 專用型近紅外儀器的缺乏 我們現在所用的儀器都是通用型儀器，取全波長的圖譜，大大增加了建模的難度，也影響了模型的精度。目前，日本已經成功研制專用型近紅外茶葉成分分析儀（GT-8系列）。國內相關人員正對此做出努力，準備引進日本先進技術，研制生產適合中國茶葉檢測的近紅外成分分析儀，建立不同茶類、區域、生產季節、加工類型的茶葉定量定性分析模型，已將其納入948計劃中。

3.2.4 儀器的靈敏度限制 近紅外儀器無法完成茶葉中所需的重金屬、農殘等的痕量檢測，因此無法完全代替現有的檢測技術發揮作用。

3.2.5 專業人員缺乏 使用近紅外儀器開展檢測工作的各專業領域研究人員，一般都僅對儀器的使用以及數學模型的建立等相關操作過程有所了解，而對后期模型的使用、維護以及模型的傳遞技術掌握不夠，因此一般模型建立后僅僅停留在理論研究階段，并沒有投入到實際應用中去。

正是由于以上限制因素，使得NIRS技術在茶葉方面的應用，尤其是品質評價和定級上的研究應用遭遇瓶頸。

3.3 NIRS技術應用于茶葉品質評價的前景分析

我國是一個產茶大國，到2009年為止我國的茶園面積達186.7萬公頃，占到世界茶園面積的47%；茶葉總產量達135萬t，占世界茶葉總產量的31.5%。在這樣一個巨大的生產量和市場背景下，實現品質準確快速的即時檢測無疑可以解決茶葉生產和市場流通中產品品質控制問題。從中國傳統的茶葉審評來看，不同等級茶的品質狀況是用專門術語或按檢測項目給出評分的方法來評定的，評分的項目分為外形、葉底和內質三部分，內質再分為湯色、香氣、滋味。其中，外形一般通過目測可直觀感受到，內質則是一般消費者不易鑒別的，內質成分與茶葉的湯色、香氣及滋味息息相關，同時對葉底質量也存在影響。但是使用傳統的感官審評評價茶葉，受人為的主觀因素以及沖泡條件的客觀因素影響都較大，而且費時費力，需要由經過專業訓練的審評人員完成，難以實現生產和流通中的即時快速檢測。因此尋找一種快速準確的檢測方法來實現茶葉品質的即時檢測，成為茶葉生產者和消費者共同關注的問題，NIRS技術的出現為這個問題的解決提供了契機。閻守和是將NIRS技術應用于茶葉領域的先行者，他的研究工作為我們利用NIRS技術解決茶葉品質評價的問題提供了可行性的參考依據。Hall對閻守和工作的評價是：“他最先提出并且運用了NIRS法把一個從來沒有人能用儀器測定的“茶的等級”，變成了一個可以用數字表達的參數，并驗證了這個參數的可靠性”[30]。另一方面，借助傳統的感官審評，在樣品完備的前提下，通過專業審評專家的感官審評結果，得到建模所需的原始數據。在此基礎上，結合化學計量學方法，即可針對一種茶葉產品（如龍井茶、碧螺春茶等）建立品質預測模型，實現對該類茶的品質快速評價，為茶葉生產和流通中的品質控制提供有效的方法。

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Research and application of near-infrared spectroscopy technology in tea quality evaluation

ZHOU Xiao-fen1，YE Yang1，*，CHEN Peng2，LIU Yue-yun1，WANG Bo1
（1.Tea Research Institute，Chinese Academy of Agricultural Sciences Key Laboratory of Machining and Quality Control of Tea and Beverage Plants Ministry of Agriculture，Hangzhou 310008，China；2.Jiangsu Yinchunbiya Co.Ltd.，Danyang 212300，China）

Principle and research progress of near-infrared spectroscopy technology were introduced，emphatically its research situation and problems were expounded in tea quality evaluation，prospect was also analyzed.

near-infrared spectroscopy technology；tea；quality evaluation

TS207.3

A

1002－0306（2012）05－0413－05

2011－03－14 *通訊聯系人

周小芬（1986－），女，碩士研究生，研究方向：茶葉加工及質量控制。

“十二五”國家科技支撐計劃；浙江省重大科技計劃重點農業項目（2009C12029）；廳市會商項目（2009GB2C200138）；江蘇省科技成果轉化專項（BA2008096）。