近紅外光譜技術在茶葉品質調控中的應用

吳全金，周 喆，孫威江，3

（1.福建廣播電視大學經濟管理系，福建 福州 350003；2.福建農林大學園藝學院，福建 福州 350002；3.福建農林大學安溪茶學院，福建 福州 350002）

茶葉的品質調控是一個廣義的概念，包括理化檢驗、安全檢驗、茶葉產地信息的明確、質量穩定性的控制及品質等級的認定等方面。目前，茶葉品質評定的主要手段依然以感官審評為主，它是依靠人的感官對茶葉品質的綜合評定。雖然該方法較準確并能判別品質異常現象，但是感官審評容易受環境、情緒等諸多因素的影響，因此審評結果容易引起爭議。針對茶葉理化成分，前人采用茶湯色差、粗纖維、酚氨比等物理化學分析的方法來評定茶葉的品質。隨著儀器聯用技術、光譜學和計算機技術的迅猛發展，利用高效液相色譜（HPLC）、氣相色譜-質譜聯用（GCMS）、傅立葉紅外光譜等精密儀器設備，進行茶葉化學成分的測定和品質評定，并結合化學計量學方法構建預測模型漸成趨勢。

近紅外光譜技術在分析化學領域被譽為分析“巨人”。目前，基于近紅外光譜技術結合化學計量學的分析方法已廣泛應用于農產品的品質分析、食品工業生產和生物學研究等領域，主要對農副產品、食品加工過程中的中間體及成品進行快速、無損、無污染檢測，如食品種類及產地鑒別［1］、農產品多組分定量分析［2-3］和中藥地道性鑒別［4］等。近紅外光譜技術在茶葉研究中也得到了較廣泛的應用，實現了對成品茶品質成分的有效關聯與快速測定；滿足了茶葉生產和加工的過程監測、種類判別和產地溯源的技術要求。其主要特點是在審評結果和檢測茶葉化學成分的基礎上，運用非線性數據處理方法（如偏最小二乘、支持向量機等方法）來尋求茶葉成分、品質因子與光譜間錯綜復雜的非線性對應關系，以建立相應的茶葉品質評定定性模型或成分定量模型。近紅外光譜技術是一種快速、準確、穩定、簡便并能適應生產、加工、檢驗等多個環節的茶葉品質評定方法，具有很好的理論研究意義和實際應用價值。本文綜述了近紅外光譜技術結合化學計量學模式識別方法快速檢測茶葉品質成分，及其建模優化技術在茶葉品質評價中的重要進展。促進茶葉標準化加工、品質智能化識別和產地溯源技術快速發展，也為其后續的研究和利用提供理論參考。

1 近紅外光譜技術工作原理

近紅外光譜（NIRS），是指波長在 780～2 526 nm（12 820～2 959 cm-1）范圍內的電磁波，這是參考美國材料檢測協會（ASTM）的定義。近紅外光譜是分子中化學鍵的基頻振動的倍頻和合頻信息，其吸收帶主要是有機物質中X-H鍵（如C-H、O-H、N-H），其他官能團通常被含氫官能團所掩蓋。隨著樣品組成或結構的變化，其光譜特征也將發生變化，即不同基團產生的光譜表現為吸收峰位置和吸收強度的不同。近紅外光譜儀工作原理見圖1。

圖1 近紅外光譜儀工作原理Fig. 1 Working principle of near infrared spectrometer

基于近紅外光譜技術進行茶葉成分或品質分析的原理，先采集校正集樣本的NIR光譜（預處理），并按茶葉審評和理化檢測相關標準獲得參考數據，再利用偏最小二乘判別分析（PLS-DA）等化學計量學方法，構建茶葉品質鑒別定性模型或品質成分定量模型，獲得建模的特征變量；利用驗證集樣本對模型進行驗證、評價，采集未知茶葉樣品的NIR光譜，代入模型計算和驗證，進一步評價模型的適用性。校正集樣本要求代表性強，分布均勻；儀器要求高重現性、高穩定性，高信噪比和波數準確度；近紅外光譜采集符合標準化、規范化操作；最關鍵的是參考數據準確可靠，重現性好；化學計量學技術先進，軟件功能強大；這樣建立的模型才具有較強的適用性和應用性（圖2）。

圖2 基于近紅外光譜技術進行茶葉成分和品質分析原理Fig. 2 The principle of tea composition and quality analysis based on near infrared spectroscopy

2 近紅外光譜技術與其他分析技術比較

近紅外光譜技術具有分析成本低、效率高、重現性好，樣品檢測無需預處理和操作簡便等優點，不但適用于實驗室分析，也可用于在線實時分析，是能替代傳統分析方法的綠色分析工具［5］。

2.1 近紅外光譜技術與茶葉傳統理化檢測技術比較

近年來，高效液相色譜法（HPLC）［6］、氣相色譜-質譜聯用（GC-MS）［7］等各種高端分析技術已被用以分析和識別茶葉產品。然而，這些技術需要復雜的樣品制備，耗時、昂貴，并且需要熟練的分析員來進行實驗。同時，隨著茶葉加工工程重要性日益提升，對在線檢測技術和成品茶穩定性提出更高要求，而茶葉常規理化檢測技術無法滿足在線檢測的需要。因此，為了實現茶葉產品的快速無損評估，提出了運用近紅外光譜技術進行分類的方法。由表1可知，近紅外光譜技術在茶葉理化成分快速測定和在線檢測方面的優越性日益顯著。

表1 近紅外光譜技術與茶葉傳統理化檢測技術比較Table 1 Comparison between near infrared spectroscopy and traditional methods of tea physical and chemical detection

2.2 近紅外光譜技術與其他光譜技術的比較

快速檢測分析技術主要有近紅外光譜、中紅外光譜、高光譜成像和拉曼光譜技術，它們在茶葉研究中發揮了重要作用（表2）。中紅外光譜和拉曼光譜技術側重于分析茶葉化學結構；高光譜技術能兼顧茶葉外部品質特征，但系統價格昂貴。綜合來看，近紅外光譜技術分析效率高，重現性好，適于在線檢測，在茶葉質量過程監控和種類鑒別方面優勢明顯，如能結合高光譜等技術進行研究，其分析結果將更全面。

表2 近紅外光譜技術與其他光譜技術比較Table 2 Comparison of nir and other spectral techniques

3 近紅外光譜技術在茶葉質量控制中的應用

目前，茶葉加工過程和成品茶品質調控以理化分析和感官審評等傳統技術為主，理化分析存在前處理操作繁瑣、樣品破壞性等不足；茶葉感官審評需要專業人員進行，而且有一定的主觀性；而且無法實現對茶葉生產加工的實時監測分析。近紅外光譜技術實現了“從茶園到茶杯”全過程實時監測茶葉品質的要求。

3.1 構建茶樹鮮葉品質分級模型

鮮葉原料的準確驗收分級是穩定茶葉產品質量，實現標準化加工的前提。當前，茶鮮葉原料的定價和驗收分級通常采用感官評價方式，對茶樹鮮葉的色澤、勻凈度、葉質等進行評價，評價結果大部分由買方決定，缺乏客觀性和公正性，容易發生誤判，這也是造成茶農和加工廠之間缺乏信任和公平的重要原因之一。利用近紅外光譜技術實時快速檢測茶葉鮮葉含水率、粗纖維和含氮量等質量指標，對于全面評價茶葉鮮葉質量，實現茶葉鮮葉質量的在線監控，作為加工廠與農戶間的鮮葉定質定價依據等方面具有重要的指導意義。

王勝鵬等［10］開發了一款茶樹鮮葉質量近紅外分析儀，采用NIR-PLS技術對茶鮮葉原料的質量做出評價，建立茶鮮葉的近紅外光譜與其含水量、粗纖維總量和全氮量之間相關性模型，再根據質量系數關系式計算出茶樹鮮葉的質量系數；獲得的質量系數與實際收購價格相關聯，建立原料收購定價指標體系，可用于茶鮮葉原料市場交易中的公平定價。張正竹等［11］采用近紅外光譜和偏最小二乘法，對茶樹嫩梢的感官品質（嫩度、勻凈度和新鮮度）和組成特性（水分、總氮、木質素）進行評價。王勝鵬等［12］又構建了茶鮮葉海拔高度判別模型。通過篩選特征光譜區間后，構建逐步多元線性回歸法（SMLR）、主成分回歸法（PCR）和聯合區間偏最小二乘法（Si-PLS）的判別模型，結果表明，Si-PLS模型預測結果最佳，該模型預測集相關系數和預測均方差分別為0.9443和0.295。這為高山茶和平地茶鮮葉定級提供了理論依據。這些研究均有助于對鮮葉分級，按照原料質量分期分批加工，以獲得優質成品茶葉。

茶多酚和氨基酸是茶葉重要的品質成分，其比值酚氨比決定加工適制的茶類。單瑞峰等［13］以日照市茶葉主產區的茶樹鮮葉為研究對象，采用國家標準測定鮮葉茶多酚含量，采集近紅外光譜，運用遺傳算法篩選特征變量，采用主成分回歸（PCR）和偏最小二乘法（PLS）分別建立了高效的茶樹鮮葉茶多酚的預測模型，其決定系數（R2）分別為0.9514和0.9451。 張民等［14］利用近紅外光譜技術結合多元線性回歸、最小二乘法建立了茶多酚和氨基酸的校正模型，實現了對茶樹鮮葉品質的在線檢測。

3.2 構建茶葉加工過程監測模型

隨著茶葉加工工程連續化、自動化、智能化的發展趨勢，依靠制茶師和評茶師經驗的傳統方法，已經無法滿足茶葉工程和生產線的要求。因此，茶葉品質的在線監測亟需發展經濟、快速、低污染的檢測手段。為此，茶葉研究者們借鑒食品、果蔬、煙草等的研究方法，應用近紅外光譜技術進行茶葉加工過程的監測，不斷取得新的進展。研究表明，近紅外光譜（NIR）技術與化學計量學相結合是評價茶葉大宗茶生產加工質量的最有希望的技術之一。

茶樹鮮葉是制茶的基礎，而如何根據鮮葉品質優劣進一步選擇加工工藝參數，也備受茶學研究人員關注。殺青是綠茶生產的關鍵工序，根據青葉品質選擇殺青工藝參數尤為重要。殺青與鮮葉的老嫩程度、攤葉厚度、殺青時間和溫度都有密切關系，然而殺青工序多依靠制茶師的經驗判斷，不適于標準化生產。根據鮮葉具有指紋特性，Daiki 等［15］基于傅里葉變換近紅外（FT-NIR）、偏最小二乘回歸分析（PLS）等方法，構建綠茶鮮葉品質與汽熱殺青工藝參數的預測模型，客觀地優化綠茶生產的工藝條件。其研究表明NIR技術有助于改善綠茶的質量和生產率，且能有效獲取綠茶汽蒸工藝參數，應用于大宗茶的生產。

萎凋和發酵是形成紅茶品質的關鍵工藝。寧井銘等［16］發明了基于近紅外光譜技術構建紅茶發酵程度的判別模型。選取適度發酵、發酵不足、過度發酵的工夫紅茶樣本，利用近紅外光譜和PLS-DA分析方法構建了工夫紅茶發酵質量的判別模型，實現了對工夫紅茶發酵程度的快速判定，為判斷工夫紅茶發酵質量提供了一種快速科學的方法。該研究小組也申請了利用近紅外光譜技術判別紅茶萎凋程度的專利［17］。此外，張成等［18］運用偏最小二乘法（PLS）建立了不同焙火溫度下茶紅素的近紅外預測模型，這為確定紅茶的加工工藝參數和過程監控提供了參考。

茶黃素與茶紅素的比例（TF/TR）是評價工夫紅茶發酵程度和品質特征的重要參數。近紅外光譜（NIR）技術與化學計量學相結合是評價茶葉大宗茶生產加工質量的最有希望的技術之一。Dong等［19］采集了紅茶發酵葉的近紅外光譜，采用聯合區間偏最小二乘分析（Si-PLS）和競爭適應性再加權抽樣（CARS）篩選出11個關鍵波長變量構建模型，快速確定發酵過程中的TF/TR值，科學有效地評價工夫紅茶的發酵程度。

茶葉的水分與茶葉品質關系密切。成品茶水分在6%以下，貯存時間長，香氣變化比較小，而高于7%時則品質下降較快。在茶葉加工過程中，水分含量也與品質息息相關。因此茶葉水分的快速檢測，對于茶葉的加工、保存都有實際的應用意義。陳壽松等［20］基于近紅外光譜技術開發出茶葉含水率的在線快速監測技術，這有助于茶葉加工的過程監控和質量控制。近紅外水分檢測儀主要元件如圖3所示。

圖3 近紅外水分檢測儀Fig. 3 Near infrared moisture detector

3.3 構建茶葉智能化審評模型

目前，茶葉分類主要根據加工工藝的不同，采用感官審評方法對茶葉品質進行綜合評定，由于缺乏“量化”判別指標而較難實現標準化。常規理化檢測分析也是茶葉分類的重要手段之一，該方法能夠準確測定茶葉水浸出物、茶多酚、氨基酸等理化指標；其理化復合指標如酚氨比、萜烯類指數等雖然能較好地反映出茶葉的內在品質，但因檢測費用高，測定步驟繁冗，操作復雜而較難應用于實際的判別。

3.3.1 不同茶類判別 茶葉主要根據發酵程度的不同，分為六大基礎茶類。在茶類判別方面，陳全勝等［21］采用近紅外光譜分析技術結合SIMCA模式的方法對茶葉種類進行鑒別和分類，分別對龍井、碧螺春、祁紅和鐵觀音4類茶建立了判別模型，模型的識別準確率都在80%以上。Zhao等［22］利用近紅外光譜技術建立快速識別綠茶、黑茶和烏龍茶的模型，各個茶類在近紅外區域被有效區分。張龍等［23］采集不同發酵程度茶葉的近紅外光譜，通過光譜預處理，對預處理的數據進行主成分特征提取、判別，其原始分類正確率為100.0%，交叉驗證正確分類率為94.4%，同時探索了茶葉各組分基團的近紅外吸收在判別分析中的貢獻率，這為六大茶類的快速識別提供了參考依據。Mishra等［24］采用近紅外（NIR ）高光譜成像（HSI）技術開發了一個包含支持向量機（SVM）的多類糾錯輸出編碼（ECOC ）模型，實現了對綠茶、白茶、烏龍茶、黃茶、紅茶和黑茶的高準確度判別。

3.3.2 同一茶類不同種類判別 每個茶類根據關鍵加工工藝或采摘標準的不同又可以細分為不同種類。例如，綠茶根據殺青和干燥方式的不同，可以分為烘青、蒸青、炒青和曬青。浙江大學的何勇等［25］基于近紅外光譜和計算機視覺技術，采用主成分分析（PCA）和前饋神經網絡（BP-ANN）建立了神經網絡模型，用于識別不同種類的綠茶。廖步巖等［26］直接采用茶樣無損進樣檢測，采集近紅外光譜判定茶葉類別，將炒青區別于其他綠茶，在毛峰與炒青的識別上效果較好。邵春甫等［27］實現了對多種普洱茶樣品的識別與定性分析。

3.3.3 不同品種判別 在品種判別方面，利用近紅外光譜技術做了一定探索。李曉麗等［28］采集田間不同茶樹品種的近紅外光譜，結合集成的小波變換，主成分分析和人工神經網絡（ANN）技術，不同品種茶樹的校正集和驗證集樣本取得較理想的判別，這為品種識別提供了新的方法。武斌等［29］采用近紅外光譜結合廣義噪聲聚類，構建了峨眉山毛峰、優質樂山竹葉青和劣質樂山竹葉青茶葉判別模型，有效的實現茶葉品種的判別分析。

3.3.4 不同等級判別和品質評定 目前，茶葉產品等級劃分多依靠感官審評方法，而市場上以次充好的現象屢見不鮮，市場渴望有科學的茶葉品質等級評定方法。近紅外光譜技術在茶葉分級和品質評定方面也有一定的突破。

1987年，閻守和等［30］用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及其運用范圍。李春霖等［31］利用近紅外光譜法結合聯合區間偏最小二乘分析（Si-PLS）建立了特級扁平綠茶的鑒別方法，其交叉驗證和外部驗證預測精度分別為97%和93%。王冰玉等［32］采用遺傳算法進行特征波長篩選，結合偏最小二乘法（PLS）建立安溪鐵觀音不同品質等級的評價方法，這為茶葉的綜合評價與精確定級提供了參考。Ouyang等［33］研究表明基于光譜數據信息的遺傳算法-非線性反向傳播人工神經網絡（GABPANN）模型能快速準確評價紅茶質量。

周小芬等［34］以大佛龍井茶為分析對象，采用近紅外光譜結合偏最小二乘法，分別構建了干茶色澤、湯色、香氣、滋味、葉底等5個因子模型和5個因子總分的定量分析模型，結果表明各模型校正集判別準確率為90.48%～98.43%，預測集判別準確率為90.00%～96.65%，其中5個因子總分所建立的模型預測性能最好（預測集準確率為96.65%），同時總分模型精度均高于單因子模型。這些為客觀的評價茶葉等級和品質提供了參考。

3.3.5 名茶真偽鑒別和產地溯源 名優茶通常具有獨特的品質特征，如西湖龍井茶具有“色綠、香郁、味甘、形美”的美譽，備受消費者青睞，因此售價高于其他產地和類別的茶葉，也因此市場上不乏假冒偽劣產品。運用近紅外技術，實現了對西湖龍井、碧螺春、安溪鐵觀音等茶葉的真偽鑒別和產地溯源。

周健等［35-36］基于近紅外光譜技術進行了西湖龍井茶原料來源的研究，建立了西湖龍井真偽鑒別模型，對未知樣本的識別的準確率分別達到了100%和96.8%。其試驗結果為加強茶葉地理標志保護和真偽鑒別提供依據。王冬等［37］以西湖龍井為實驗材料，研究法布里干涉的便攜近紅外光譜儀的儀器性能和干涉原理，對比傅里葉變換型近紅外光譜。結果表明，便攜近紅外光譜儀的性能可與傅里葉變換近紅外光譜儀相媲美，二者采集的光譜數據的相關系數可達0.99。張龍等［38］采集近紅外光譜，研究不同化學計量學方法鑒別西湖龍井和浙江龍井的應用效果。比較最小二乘判別分析（PLSDA）、最小二乘支持向量機（LSSVM）和徑向基人工神經網絡（RBFNN）3種方法建模的分析效果，建立了兩個產地龍井的識別模型；結果表明，最小二乘支持向量機（LSSVM）的預測性能最好，分辨準確率達到100%。目前，采用近紅外指紋圖譜技術，已實現了對龍井茶產品的產區、品種溯源識別技術，開發了龍井茶溯源管理信息系統, 實現了龍井茶產品的全程可追溯。

陳全勝等［39］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） 模式識別原理建立了碧螺春茶真偽鑒別模型。此外，陳全勝等［40］運用NIRS技術對4個地區的炒青綠茶進行了產地鑒別，選出了最優的支持向量機（SVM）模型，模型的預測率達到100%。

Yan等［41］以地理保護產品安溪鐵觀音和其它產地鐵觀音為研究對象，利用近紅外光譜和偏最小二乘判別分析（PLS-DA），實現了快速和有效鑒別安溪地理標志產地的鐵觀音。

3.4 構建茶葉品質成分快速檢測模型

近紅外光譜分析技術在成品茶品質成分的檢測應用最為廣泛，國內外學者利用這種方法先后建立了茶湯中的水分、總灰分、粗纖維、水浸出物、茶多酚、咖啡堿、游離氨基酸、可溶性糖、兒茶素總量及其組分（EGC、EGCG等）、茶多糖、花青素［42-44］的定量分析模型，除總灰分和茶多糖的相關系數較低外，其他指標相關系數均在0.9以上。研究表明，近紅外技術在茶葉理化成分快速測定和分析上優勢明顯，適應茶葉成分實時檢測和品質調控的要求。

茶多酚作為衡量成品茶葉品質的重要指標之一，也是貢獻度最大的滋味成分之一，建立成品茶葉茶多酚的定量分析模型具有重要意義。劉冉等［45］建立了基于近紅外光譜技術的茶多酚快速檢測模型，并考察了偏最小二乘回歸、支持向量機和徑向基神經網絡的建模效果；研究表明，采用偏最小二乘回歸和徑向基神經網絡建模均獲得良好的結果。李曉麗等［46］以大葉品種、中葉品種為研究對象，采用近紅外光譜技術結合反向區間偏最小二乘法（BiPLS）建立了茶多酚定量分析模型。馬健［47］利用近紅外光譜法，結合偏最小二乘法建立茶多酚含量模型，預測集的相關系數高達0.9755，均方根為0.0293。 趙雅等［48］研究表明茶多酚含量與近紅外波段（1 800～2 500 nm）的吸光度存在近似的線性關系，進一步采用偏最小二乘法（PLS）在1 872 nm建立了茶多酚含量的預測模型。為了快速檢測茶葉理化成分和鑒別茶葉品質，研究人員已研發出檢測裝置，其工作原理見圖4。

圖4 近紅外技術快速檢測茶葉品質和化學成分裝置Fig. 4 Device for rapid detection of tea quality and chemical composition by near infrared technology

成品茶葉的品質成分，除了茶多酚以外，咖啡因、游離氨基酸和水浸出物均是茶葉主要的呈味物質，實現滋味特征成分的快速檢測也一直是國內外學者的關注焦點。任廣鑫等［49］采用偏最小二乘法建立了紅茶含水率、茶多酚、游離氨基酸和酚氨比的快速檢測模型。陳美麗等［50］采用近紅外光譜分析技術結合模式識別方法建立了茶多酚總量、游離氨基酸總量、咖啡堿、水浸出物等13種品質成分的定量分析模型。Ren等［51］采用近紅外光譜和偏最小二乘法構建咖啡因、水提取物、總多酚和游離氨基酸水平的預測模型，實現快速高效確定紅茶的主要化學成分（R均大于0.92）。Lee等［52］采用近紅外反射光譜（ NIRS）建立了茶葉中咖啡因和9種兒茶素含量的多成分定量分析模型。趙峰等［53］采集武夷巖茶的近紅外光譜，通過不同的數據預處理方法，建立了水分、茶多酚、咖啡因和粗纖維的定量分析模型，實現了巖茶生產線的在線監測和過程控制。石艷梅等［54］利用近紅外光譜技術，采用偏最小二乘法（PLS）結合多元線性回歸實現了對茶葉6種主要成分（水分、游離總氨基酸、咖啡堿、兒茶素類總量、茶多酚及水浸出物）快速檢測。Wang等［55］不同茶類的近紅外光譜，運用競爭性自適應重加權算法（CARS）選擇關鍵變量，再進行偏最小二乘（PLS）計算，建立了預測中國紅茶、黑茶、烏龍茶和綠茶中茶多酚、咖啡因和游離氨基酸含量的跨茶葉類別多成分檢測模型。

3.5 構建茶葉非法添加物鑒別模型

近年來，公眾對茶葉品質和營養的關注顯著增加，對高品質茶產品的需求顯然需要高標準的過程控制和質量保證。張正竹等［56］應用近紅外光譜分析技術，結合因子法和偏最小二乘法，分別構建定性和定量分析模型，快速準確甄別茶葉中的非法添加物（蔗糖、糖漿和米糊）。該發明實現了對茶葉非法添加物的無損快速鑒別，確保茶葉質量的實時監測。

4 近紅外光譜技術在茶葉研究中的應用前景

近紅外光譜技術作為一種綠色分析技術，結合先進的化學計量學方法，能夠快速、無損、高效的對茶葉樣品進行品質定性和成分定量分析，實現了茶葉品質“從茶園到茶杯”全過程的監測，促進了茶葉標準化加工、品質智能化識別和產地溯源技術的發展。

總結當前近紅外光譜技術在茶葉中的應用現狀，今后還要加強以下各個環節的研究：一是在連續化生產線上，水分是加工過程中的一個關鍵指標，如何開發殺青、做青、干燥等工序的在線實時檢測系統是目前茶葉生產線的研究熱點和難點之一，因此借助近紅外光譜技術、計算機模塊和程序，實現數據可視化，實現水分和其它品質成分的快速測定將為茶葉加工提供極大的技術支持，也有利于提高茶葉自動化生產線水平。二是在茶葉理化成分的快速監測和品質分級上，對已有化學成分的模型進行優化和驗證，將研究成果進行轉化和推廣，充分發揮近紅外光譜技術的優勢，實現茶葉多成分快速檢測分析；同時加強近紅外光譜技術在茶葉品質等級劃分的研究，以便打破瓶頸，在茶葉品質調控上深入研究。三是利用近紅外光譜和機器視覺的多傳感信息融合技術評判茶葉品質［57］，全面解析茶葉的品質。茶葉既有外部品質指標（色澤和外形等），又有內部品質指標（滋味和香氣等），因此在茶葉品質綜合評判方面，利用單一的檢測手段通常不能全面地體現茶葉品質。近紅外光譜技術可以很好地表征茶葉的內部品質信息，機器視覺技術能很好地表征茶葉的外部品質特征，因此學術界在采用儀器分析方法對茶葉評審定級時，多借助于光譜和計算機視覺技術，分別對茶葉的內外品質進行分析。今后多種檢測技術的結合，優勢互補，尤其是光譜與機器視覺技術的結合，將全面提高檢測的可靠性和準確性。