六堡茶茶湯色澤量化分析3 種方法的比較

馬婉君，馬士成，施 江，龍志榮，董 鵬，張 悅，林 智,*，呂海鵬,*

（1.農業農村部茶樹生物學與資源利用重點實驗室，中國農業科學院茶葉研究所，浙江 杭州 310008；2.中國農業科學院研究生院，北京 100081；3.梧州市茶產業發展服務中心，廣西 梧州 543000）

六堡茶屬于黑茶類，具有獨特的品質特征[1]，干茶色澤黑褐光潤，湯色紅濃似琥珀，滋味醇和甘爽，香氣陳醇具有檳榔香[2]。近年來，隨著六堡茶產業的快速發展[3]，六堡茶品質化學相關的基礎性研究工作已經取得了較好的研究進展，研究內容主要集中在六堡茶的風味品質成分[4-6]、保健功效[7-9]和微生物[10-12]等方面。然而，目前關于六堡茶茶湯色澤分析方面的研究報道很少。眾所周知，茶湯色澤是衡量茶葉內含物質轉化程度的一個重要指標，也是評價茶葉品質的重要審評因子之一，具有重要的參考價值。因此，為客觀評價六堡茶的綜合品質，有必要在六堡茶的色澤品質方面開展一些基礎性研究工作。

目前，對于茶葉色澤特征的鑒別與描述常規上以感官審評為主，一般是由評茶師的感官審評經驗決定的，但人眼難以分辨一些細微的色澤差異，具有主觀上的不確定性，重復性也可能較差[13-15]。因此，采用儀器輔助茶湯色澤的量化分析是后續深入研究茶湯色澤形成機理的重要技術手段[16]。近年來，關于茶葉色澤量化的研究主要是采用色差計[17-18]和計算機視覺[19-20]等方法測定茶葉的色澤參數，其中臺式色差計可以對盛裝在比色皿中的茶湯直接測定色澤參數，而計算機視覺通常需要圖像采集裝置結合Matlab提取色澤參數等。Adobe Color CC是Adobe公司官方出品的一款開源配色工具，可以實現對圖片不同色澤參數如Lab/RGB/HSV/CMYK的在線提取，因此可以結合計算機視覺的圖像采集裝置實現茶湯色澤參數的量化分析。

鑒于茶湯色澤量化分析有重要價值且當前相關研究較少，本研究選用六堡茶為研究對象，擬分別采用基于Adobe Color CC的茶湯色澤量化分析方法（方法1）、基于Matlab的茶湯色澤量化分析方法（方法2）和直接采用臺式色差儀的茶湯色澤量化分析方法（方法3）提取茶湯的色澤參數，并對色澤參數進行模擬驗證對比分析，進而比較3 種量化分析方法的實際檢測效果。研究結果旨在為茶湯色澤的量化分析研究和茶葉色澤品質的形成機理研究等提供依據。

1 材料與方法

1.1 材料

茶葉樣品于2019年8月分別采集自廣西壯族自治區梧州茶廠、廣西梧州六堡茶股份有限公司和廣西梧州茂圣茶業有限公司等當地代表性六堡茶生產企業。樣品共計36 個，產品形態均為散茶，其中5 個為六堡茶毛茶樣品，編號為A1～A5；31 個為六堡茶樣品，編號為B6～B36。具體樣品信息如表1所示。

表1 樣品信息Table 1 Information about tea samples used in this study

1.2 儀器與設備

CM-3700A臺式分光測色儀 日本Konica Minolta控股公司；Sphere 100 RGB三基色環形燈管 杭州晶飛科技有限公司；EOS-60D CCD相機 日本Canon株式會社。

本實驗所用圖像采集系統具體如圖1所示（包括暗箱、環形光源、圖像傳感器CCD攝像頭、樣品池和計算機等部分）。圖像采集裝置包括一個密封的暗箱1（長×寬×高，25 cm×25 cm×43 cm），內側表面涂有漫反光涂層；光源2固定于箱體上方，采用RGB三基色環形燈管；攝像頭3采用CCD相機，置于箱體側前方，與茶湯夾角約為15°；底座上有吸光涂層，且正中具有圓形凹陷區域4，便于固定茶湯的位置，使得茶湯處在一個最佳拍攝角度（圖像整體位于顯示器中央）。

圖1 茶湯圖像采集系統Fig. 1 Image acquisition system for tea infusion

1.3 方法

1.3.1 感官審評與制備茶湯

委托農業農村部茶葉質量監督檢驗測試中心對六堡茶樣品進行感官審評。茶湯的制備參照GB/T 23776—2018《茶葉感官審評標準》[21]，以黑茶（散茶）的審評方法為準，湯色以第1泡為主評判；將36 個茶樣分成3 個批次，每批限定12 個樣品，每次稱取3 g茶樣，置于審評杯中，注滿150 mL沸水，加蓋浸泡2 min，按沖泡次序依次等速將茶湯瀝入評茶碗中，進一步過濾去除茶渣，避免茶渣殘留對湯色濃度的影響。

1.3.2 茶湯圖像采集

在室溫25 ℃的環境下，將茶湯靜置45 min使得茶湯冷卻至室溫不再冒水蒸氣，進行茶湯圖像采集；為避免茶湯光線發生透射，將制備好的茶湯盛放于茶葉審評專用的白色瓷質審評碗中，放置于圖像采集裝置中，打開光源，調試好攝像頭及拍攝畫面后對茶湯進行圖像采集。

1.3.3 色澤參數提取

采用3 種方法提取上述同一批茶湯的色澤參數。方法1為基于Adobe Color CC建立的提取茶湯圖像色澤參數提取方法，即將茶湯圖片依次上傳到Adobe Color CC后移動光標至茶湯區域，可快速讀取對應的色澤參數值；方法2為基于Matlab建立的提取茶湯圖像色澤參數提取方法，同樣經過上述圖像采集裝置后將茶湯圖片上傳到基于Matlab GUI模塊開發的圖像處理系統（軟件著作權號：2014：SR149549）提取對應的色澤參數值[22]；方法3為采用臺式色差儀將冷卻后的茶湯放入比色皿直接測定色澤參數[23]。

1.3.4 色澤參數的驗證

在Photoshop CS 8.0.1中利用填充工具將以上3 種方法測得的色澤參數（L、a、b值）轉化為色彩圖片，分別將其與實際茶湯圖片進行色澤對比驗證。

2 結果與分析

2.1 六堡茶茶湯色澤參數與感官審評結果分析

采用本實驗中的圖像采集系統，采集到的36 個六堡茶樣品茶湯的圖像如圖2所示，A1～A5為5 個六堡茶毛茶的茶湯圖像，B6～B36為31 個六堡茶的茶湯圖像。從圖2可以明顯看出，六堡茶毛茶的湯色特征呈現出杏黃偏亮的特點，而經過后發酵工藝的六堡茶整體湯色紅濃偏暗，二者色澤差異比較明顯。然而，對于湯色相近的茶樣而言，例如B6與B7、B9與B10、B31與B32、B35等，僅憑借人的肉眼分辨其色澤的細微差異十分困難，這在感官審評中往往也可能會給評茶員（師）帶來一些困擾。

圖2 茶湯圖像Fig. 2 Images of tea infusions

如表2所示，通過常規的感官審評評分與評語無法體現出的差異，卻有潛力可能通過茶湯色澤量化所得色澤參數反映，即通過茶湯L、a、b值的不同實現判斷色澤相近的茶樣在亮度、紅黃度之間細微差異的區分。

表2 茶樣湯色感官審評與色澤參數檢測結果Table 2 Sensory evaluation and color parameters of tea infusion samples

人工神經網絡分析具有良好的非線性映射能力，目前已廣泛應用于茶葉品質檢測與判別[24-25]。以L、a、b值為自變量因子，湯色感官審評得分為因變量，本研究初步建立了人工神經網絡分析模型，如圖3所示，橫坐標為湯色審評實際得分，縱坐標為神經網絡分析模型預測得分。基于該批次樣品的湯色審評得分，分析發現本研究中方法1的預測準確度最高，為86.1%；方法2的預測準確度為83.7%，而方法3的預測準確度為63.8%。因為實驗受到樣本數量的限制，本研究中人工神經網絡分析模型的穩定性和準確度相對較低；結合以往研究結果，可以推測在樣本量足夠大的條件下，茶湯色澤參數L、a、b值有很大潛力作為茶湯色澤感官審評的輔助判別因子[17]。

圖3 神經網絡分析預測-實測圖Fig. 3 ANN predicted versus measured color parameters

2.2 3 種方法測得的色澤參數分布范圍分析

CIELab顏色系統是目前色澤研究中應用較多的色彩系統[26-27]，由L、a、b參數值共同確定一種顏色，其中L值代表顏色的亮暗程度，從0～100分別表示顏色由暗到亮；a值表示從綠色到紅色的范圍，取值范圍[-128, 127]；b值表示從藍色到黃色的范圍，取值范圍[-128, 127]。3 種方法測得的茶湯色澤參數空間分布范圍如圖4所示。通過比較方法1和方法2可以直觀地發現二者在空間上的分布趨勢較為相近，表明這兩種方法在測定不同茶樣間的色澤參數變化規律基本一致；但二者參數值大小范圍存在一定差異，說明兩種方法得到的色澤參數反映出的茶湯亮度與色度存在一定程度上的差異；方法3采用臺式色差儀測得的色澤參數，其分布趨勢以及參數值大小范圍與方法1和方法2相比均具有明顯的差異。

圖4 茶湯色澤參數空間分布范圍Fig. 4 LAB spatial distribution range of color parameters of tea infusion

從表3可以看出，3 種方法所測的亮度平均值L1＜L2＜L3，紅度平均值a1＞a2＞a3，黃度平均值b3＞b1＞b2。整體上，方法1測得的色澤參數亮度L值最小，紅度a值最大，反映出茶湯紅濃偏暗的色澤特征；方法3測得的色澤參數亮度L值最大，紅度a值最小，黃度b值最大，反映出的色澤特征為明亮偏黃；方法2處于二者之間，特征不明顯。此外，六堡茶毛茶和六堡茶的湯色特征差異明顯，六堡茶毛茶湯色杏黃偏亮，六堡茶湯色紅濃偏暗，3 種不同方法測得的六堡茶毛茶亮度值L均大于成品茶，紅度a值均小于成品茶，而黃度b值3 種方法測得的變化規律不一致。

表3 3 種方法測得的茶湯色澤參數Table 3 Color parameters for tea infusion measured by three methods

2.3 色澤參數相關性分析

為進一步研究六堡茶茶湯亮度與色度之間的關系，本研究分別對3 種方法測得的色澤參數進行相關性分析，結果如圖5所示。研究結果可以從以下兩個方面進行分析：1）同一色澤參數不同方法之間的相關性比較。對于表征茶湯亮度的參數L，3 種方法測得的L1、L2、L3值之間呈現出極顯著正相關，表明這3 種方法對同一批六堡茶茶湯的亮度響應值變化趨勢一致；3 種方法測得的紅度表征值a1、a2、a3值之間也呈現出極顯著正相關，表明這3 種方法對同一批六堡茶茶湯的紅度響應值變化趨勢也一致；而黃度表征值b1與b2呈正相關，但方法3測得的b3值卻與另外兩種方法測得的b1值與b2值呈負相關，這表明方法3測得的黃度響應值變化趨勢與另外兩種方法的變化趨勢不一致。因此，方法1與方法2在亮度和色度檢測方面的一致性均較好，而方法3與其他兩種方法的差異主要在于對茶湯黃度b值的響應值變化趨勢不一致。2）同一方法不同色澤參數之間的相關性比較。方法1所測茶湯亮度L1值與紅度a1值呈現極顯著負相關，與黃度b1值呈現極顯著正相關，a1值與b1值呈現顯著負相關，表明六堡茶茶湯隨著紅度的增加，亮度與黃度逐漸減小；方法2所測參數L2、a2、b2值之間呈現出的相關性與方法1一致；而方法3測得L3值與a3、b3值均為極顯著負相關，且a3值與b3值呈現出極顯著正相關，表明六堡茶茶湯隨著紅度的增加，亮度逐漸減小，而黃度逐漸增大。因此，3 種不同方法研究結果的差異主要在于茶湯黃度值的變化不同。

圖5 色澤參數相關性分析熱圖Fig. 5 Heat map for correlation analysis of color parameters

2.4 色澤參數模擬驗證對比分析

色澤參數能夠定量、客觀地反映出不同茶湯之間的顏色差異，但本研究采用不同方法得到的色澤參數不同，后續還需要驗證以上3 種方法測得的六堡茶湯色參數是否能夠反映出真實的茶湯色澤特征。因此，本研究從36 個六堡茶茶湯樣本中隨機選取6 個茶湯真實照片（A1、B7、B13、B19、B25和B31），并在Photoshop中利用填充工具分別將3 種方法測得的色澤參數轉化為其代表的顏色圖片，結果如圖6所示。

從圖6可以直觀地看出，將3 種方法提取到的色澤參數轉化為色彩圖片后，與實際茶湯色澤對比，方法1基于計算機視覺的圖像采集裝置結合Adobe Color CC建立的茶湯色澤參數提取方法能夠更真實反映出茶湯的實際色澤，而另外兩種方法提取到的色澤參數轉化后與真實茶湯色澤相比均有一定差異。本研究中，方法1測得的色澤參數經轉化后與其對應的真實茶湯色澤最為接近；方法2所測參數經轉化后與真實茶湯相比顏色略淺，紅度略顯不足；而方法3所測參數經轉化后效果最差，整體偏黃、偏亮，與真實茶湯色澤差異較大。

產生上述差異的原因可能在于，方法3直接采用色差儀測得的色澤參數反映的是茶湯盛裝在透明比色皿中的透射光，無法全面展現出茶湯的紅色、綠色、黃色程度，與人眼實際感受到的茶湯色澤不一致，并不能完全反映出茶湯的真實色澤；而計算機視覺中的圖像采集系統能夠模擬人眼視覺成像原理，通過CCD攝像頭采集到的茶湯照片與人眼捕捉到的圖像信息基本一致[28-29]，因此在一定程度上可以彌補方法3色差儀的不足。方法2與方法1共同采用了計算機視覺的圖像采集系統，不同的是二者對茶湯圖像的色澤參數提取方式不一樣，方法2是采用Matlab編程轉換提取色澤參數，步驟相對復雜，中間過程可能會出現失真。因此，通過對上述3 種方法所得色澤參數模擬轉化對比后發現，采用方法1所建立的基于Adobe Color CC提取的色澤參數能夠更加接近茶湯的真實色澤特征，后續具有重要的參考價值，有望在茶湯色澤量化研究和茶葉色澤品質化學分析等方面提供一種客觀、準確的研究方法；此外，該方法還具有一定的優點，無需經過Matlab編程轉換，簡化了提取過程，可對茶湯進行無損快速檢測分析。

3 討 論

本實驗通過3 種不同方法對同一批六堡茶茶湯色澤進行初步的量化分析，發現可以通過色澤參數L、a、b值變化反映茶湯色澤在亮度與色度上差異，進而通過人工神經網絡分析建立色澤參數與湯色感官評分的預測模型，在后續實驗樣本量足夠大的條件下，茶湯色澤參數L、a、b值有潛力作為茶湯色澤感官審評的輔助判別因子。經過對比研究3 種方法色澤參數的分布范圍以及變化趨勢，發現3 種方法色澤參數在數值大小上具有明顯差異，在對茶湯亮度與色度響應值變化趨勢上，方法1與方法2接近一致，方法3與另外兩種方法的差異主要在于對茶湯黃度值的響應變化不一致；進一步將3 種方法提取到的色澤參數轉化為色彩圖片后，與實際茶湯色澤對比，發現本研究中方法1基于計算機視覺的圖像采集裝置結合Adobe Color CC建立的茶湯色澤參數提取方法能夠更真實反映出茶湯的實際色澤，而另外兩種方法提取到的色澤參數轉化后與真實茶湯色澤相比均有一定差異。

茶湯色澤是茶葉中水溶性色素物質溶解在茶湯中的綜合反映。一般而言，發酵期較長的茶葉其茶湯色澤也較濃，茶湯的亮度與色度在一定程度上可以作為衡量茶葉中水溶性色素物質含量與轉化程度的外在指標。此外，茶葉的等級和年份在一定程度上也會影響茶湯色澤，但由于本實驗中選取的樣品分別來源于3 個不同的六堡茶生產廠家，各個廠家對于六堡茶等級的劃分并不完全一致，沒有統一的標準，且不同生產廠家在生產過程中的原料選取和加工參數也有差別，因此在后續研究中，有望借助方法1這種相對客觀、快速的色澤量化方法，更有效地將水溶性色素物質與茶湯色澤外在指標聯系在一起，在控制好六堡茶原料、加工工藝參數等相同的條件下，研究茶葉等級、年份對茶湯色澤的影響，分析色澤與茶葉品質的關聯性。在本實驗的基礎上，后續研究可以通過茶湯色澤參數特征值的變化進一步探索加工工藝、發酵時間、產地等對茶湯色澤品質的影響。