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茶葉檢測中近遠紅外分析技術研究進展

2016-02-07 09:44:40
現代食品 2016年11期
關鍵詞:研究進展分析檢測

程 敏

(潛山縣市場監督檢驗所,安徽 潛山 246300)

茶葉檢測中近遠紅外分析技術研究進展

程 敏

(潛山縣市場監督檢驗所,安徽 潛山 246300)

我國茶葉種類繁瑣,且茶葉市場混亂,為了保證消費者的合法權益,避免其購買到以次充好的茶葉,就需要對其茶葉進行有效的檢測。其中,遠近紅外技術是最常用的技術,但其應用效果仍需要不斷進行優化。基于此,就茶葉檢測中近遠紅外分析技術研究進展展開分析,以期對我國茶葉品質評價水平的提升起到促進作用。

茶葉檢測;近遠紅外分析技術;研究進展

1 遠近紅外技術概述

1.1 遠紅外技術

對于遠近紅外線的界定如圖1所示。

圖1 遠近紅外線的界定圖

由圖1可知,遠紅外線就是界定于5.6~1 000 μm間電磁波的遠紅外線。而遠紅外技術,就是一種通過輻射熱對原料進行檢測的方式。其具備熱輻射效率高、熱損失小、容易控制、傳熱效率高、熱吸收效率高以及輻射受熱均勻等特征,可以說是一種無損食品本質的檢測技術。在食品中的應用,主要體現在以下幾方面。一是食品催熟。在茶葉生產中,利用該種技術照射茶葉,可將茶葉溫度達到35 ℃左右出現凋萎,繼而增加茶葉的品質及香氣。二是食品防腐殺菌及脫水干燥等方面的應用。

1.2 近紅外技術

自身具備一定的無損、高效的分析特征,分析過程包括樣品光譜數據采集、樣品組成基礎數據測定、轉換光譜數據,并與化學測定值實現數學模型的建立、驗證模型的評定、未知樣品組成性質的掃描測定。

常見的幾種近紅外光譜分析法,其計量方法包括多元線性回歸法(MLR)、主成分分析法(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神經網絡法(ANN)和極限學習法(ELM)。其中,MLR法主要對其一個隨機變量,與多個變量之間線性關系的分析,當變量Y的影響因素較多時,其多元線性回歸模型為Y=β0+β1X1+β2X2+...+βKXK+ε;根據Y與X的多種樣本數據,可求出估值b0、b1、b2...bk;其樣本回歸模型為Y=b0+b1X1+b2X2+...+bKXK+ε。

其中偏最小二乘法(PLS)的數學模型為X=TP’+E、Y=UQ’+F;其中T、U的矩陣元分別為X、Y的得分,而P、Q的矩陣元分別為X、Y的裝載,E、F分別為運用偏最小二乘模型法去擬合X、Y所引進的誤差。

2 近紅外光譜分析技術在茶葉檢測中的應用

2.1 茶葉水分含量的測定

茶葉水分含量的檢測效果直接影響著茶葉的品質,當其低于5%時,茶葉香氣變化不大;而當其超過6.5%時,茶葉品質變化較大。劉輝軍等通過綠茶水分檢測模型,其預測系數為0.933。王勝鵬等通過茶鮮葉的含水量近紅外光譜模型,確定了主成分數為7情況下的系數為0.92。其中,茶葉水分質量表示,公式為:水分(%)=(M1-M2)/M0×100,其中M1、M2、M0分別表示試樣和烘皿烘前、烘后的質量、試樣的質量。

茶葉中水浸出物以干態質量分數表示,公式為:水浸出物(%)=[1-(m1/M0×m)]×100,其中m1、m、M0分別表示干燥后茶渣質量、試樣干物質質量以及試樣的質量。

2.2 茶多酚和兒茶素含量的測定

徐立恒等通過茶多酚模型預測的系數為0.989。陳華才等利用兒茶素類物質的預測模型,測出的系數為0.997。而且通過徑向基函數神經網絡法,對其模型進行一系列的優化最后測定的系數為0.992。

2.3 咖啡堿含量的測定

孫耀國等通過偏最小二乘法,建立了茶葉咖啡堿含量建模,測定系數為0.92。羅一帆等通過此種方法測定系數為0.96。

2.4 氨基酸含量的測定

徐立恒等通過偏最小二乘法等方法,構建了炒青綠茶的氨基酸模型,測定相關系數為0.99。孫耀國等通過二階導數預處理建立了氨基酸模型,測定系數為0.99。

2.5 種類鑒定

LAIRS的定性分析,可以實現茶葉的種類鑒別以及質量的檢測,趙杰文等利用多元散射校正預處理、定標波長、馬氏距離識別模式,對龍井、鐵觀音等名茶進行了種類鑒別,結果校正、預測集樣本分別為98.75%、95%。同時,采用該技術對于不同區域烘青綠茶的產地鑒別,利用支持向量機模型,保證了預測率為100%。

3 遠紅外技術在茶葉加工及制品中的應用

針對遠紅外技殺青技術的應用,主要體現在對于殺青工藝的優化,對于單機節能與改造。紅外干燥技術可以使茶葉內內外均勻受熱,像以往的炭火烘焙,同時結合該項技術能夠實施單機的節能和改造。最近的一項研究為同步滅酶脫水技術。同時,遠紅外技術在加工工藝上、設計節能和單機改造、連續化生產線以及遠紅外耦合微波等加熱方法方面還需要不斷完善,從而更好地為茶葉加工工藝的優化起到一定的基礎作用。

4 結語

通過對于茶葉檢測中近遠紅外分析技術研究進展的分析,發現近遠紅外技術在茶葉的加工、品質檢測、產地鑒別及真假質量檢測方面有著很好的效果。但是,隨著計算機等先進技術的不斷發展,茶葉中的遠近紅外檢測技術也會更加完善。

[1]聶鈺洪,周曉微,張 蓓.近紅外分析技術在茶葉檢測方面的研究進展[J].現代農業科技,2016,45(4):289-290,294.

[2]李小娟.新型綠茶加工關鍵工藝技術的研究[D].杭州:浙江大學,2012.

[3]云春艷.遠紅外和微波復火對綠茶品質及其飲料風味穩定性的影響[D].北京:中國農業科學院,2013.

[4]吳全金,孫威江,吳占富.遠紅外加熱技術在茶葉加工及制品中的研究進展[J].農機化研究,2014,36(4):220-224,228.

Research Progress of Near Infrared Spectroscopy in Tea Detection

Cheng Min
(Qianshan Market Supervision and Inspection Institute, Qianshan 246300, China)

In order to ensure the consumers' legal rights and interests, and to avoid the purchase of shoddy tea, the tea should be tested effectively. Among them, the far-infrared technology is the most commonly used technology. Based on this, the progress of near infrared analysis technology in tea detection was analyzed,in order to play a positive role in promoting the evaluation of tea quality in China.

Tea detection; Near infrared analysis technology; Research progress

TS272.7;O657.33

10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2016.22.018

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