智能化檢測技術在紅茶加工領域的應用研究進展
茶友網(wǎng)首頁 個人中心
下載APP 下載APP
手機訪問 手機端二維碼

智能化檢測技術在紅茶加工領域的應用研究進展

紅茶在世界茶葉貿(mào)易中扮演著重要角色。目前,中國的紅茶產(chǎn)量持續(xù)增長,消費者對紅茶的品質要求也日益提高。紅茶的加工包括鮮葉萎凋、揉捻、發(fā)酵和干燥等工序。傳統(tǒng)上,制茶師根據(jù)茶葉物理特征、顏色和香氣的變化來評判紅茶加工中萎凋和發(fā)酵程度,對于紅茶加工質量的判別通常停留在感官審評上,這種評判方式具有較高的主觀性,容易受到經(jīng)驗、心理狀態(tài)、環(huán)境等因素的影響,缺乏量化評判依據(jù),從而導致產(chǎn)品質量不統(tǒng)一。

一些學者已經(jīng)采用化學方法來替代感官評價。豐金玉等通過β-葡萄糖苷酶、多酚氧化酶和過氧化物酶活性變化及失水情況來確定紅茶加工萎凋的程度,同時通過發(fā)酵過程中茶葉多酚氧化酶與過氧化物酶的比值變化來判斷發(fā)酵程度。MUTHUMANI等測定了紅碎茶的茶黃素(Theaflavin,TFs)和茶多酚隨發(fā)酵時間的變化,發(fā)現(xiàn)TFs含量會先達到最大值,然后逐漸下降。因此,TFs含量最高的時間被認為是最佳發(fā)酵時間。GILL等認為紅茶發(fā)酵過程中TFs和茶紅素(Thearubigin,TRs)比值為1∶9或者1∶10的時候,被認定為最佳發(fā)酵時間?;瘜W方法耗時長且成本較高,同時也會對樣品造成破壞,難以廣泛應用于紅茶加工過程。

如何利用智能評價技術來提高紅茶加工的質量,確保產(chǎn)品品質,是一個迫切需要解決的技術問題。智能技術通常是指將計算機科學與大規(guī)模數(shù)據(jù)集相結合,通過智能算法解決問題。在紅茶行業(yè),智能評價技術通過現(xiàn)有模型或算法,在不損害產(chǎn)品、經(jīng)濟高效且迅速的情況下監(jiān)測、分類和預測紅茶加工產(chǎn)品的質量。智能技術作為傳統(tǒng)檢測、分類和預測方法的有效替代方案,其優(yōu)勢在于能夠解決紅茶加工行業(yè)中的非線性、多源和多目標問題,用于評估紅茶加工萎凋和發(fā)酵程度,以及快速監(jiān)測紅茶的關鍵成分。

近年來,許多新穎的快速檢測方法被用于評估紅茶加工的質量屬性,涉及計算機視覺、近紅外光譜、高光譜、電子鼻、電子舌、比色傳感器等技術。與傳統(tǒng)方法不同,這些新方法能夠快速獲取樣品屬性,從而科學判斷加工過程中紅茶的質量。

▲智能技術的優(yōu)勢及局限性

智能化技術所需的設備具有快速、客觀、有效的特點,使得質檢人員、經(jīng)過培訓的農(nóng)民甚至消費者都能夠使用。研究人員目前正專注于開發(fā)適用于各種智能化無損設備的方法,以用于紅茶加工過程中的質量控制。

文章分析了國內外智能化檢測技術的研究現(xiàn)狀,旨在幫助科研人員全面了解智能化檢測技術在茶葉加工領域的應用和發(fā)展狀況,為紅茶加工的智能化控制提供參考。

01

計算機視覺技術在紅茶加工領域的應用

計算機視覺是一門以算法為基礎的科學,可以從圖像中自動提取和分析有關物理對象的有用信息。計算機視覺技術在20世紀60年代末至70年代初開始出現(xiàn),最初通過各種照相機示意圖,投影和攝影測量原理模仿人類視覺系統(tǒng)之類的概念。計算機視覺系統(tǒng)的硬件配置包括照明設備、照相機、個人計算機和高分辨率監(jiān)視器。通過識別物體的顏色、紋理和形狀特征,計算機視覺能夠創(chuàng)建準確的描述性數(shù)據(jù),從而減少了人工干預。這一技術已被證明具有快速、客觀、有效、無損的特點,且不受干擾。

水分是評價紅茶萎凋程度的重要指標。YE等已經(jīng)證明萎凋葉水分含量與其萎凋過程中物理性質(彈性、可塑性、柔韌性和質地)具有相關性。胡宗華等利用計算機視覺模擬人眼,觀測水分變化引起的萎凋葉顏色和紋理的變化,從而建立了圖像和水分之間的相關性。模型預測值與實測值的相關系數(shù)達到了較高的水平,為萎凋過程中水分的在線檢測提供了科學理論基礎。

BORAH等首次引入計算機視覺技術用來監(jiān)控紅茶發(fā)酵。在此過程中,紅茶發(fā)酵樣的葉面色澤由綠色逐漸變?yōu)樯罴t銅色。研究人員采用馬氏距離算法計算待測圖像和標準圖像(由人工挑選出的標準發(fā)酵樣品)之間的距離。當兩者的距離小于給定距離時,被認為直方圖相似,表示圖像顏色是一致的,代表此時的待測圖像是發(fā)酵適度的。這項研究通過圖像解決了紅茶發(fā)酵程度判別問題。然而,紅茶發(fā)酵過程中關鍵組分的定量問題仍然存在挑戰(zhàn)。DONG等利用計算機視覺技術,通過觀察紅茶發(fā)酵過程中的顏色變化、茶色素以及感官評分之間的內在聯(lián)系,建立了一個非線性的定量模型。其中,茶褐素和感官評分的模型殘差預測偏差(Residual predictive deviation,RPD)大于2.5,表示該模型對茶褐素和感官評分具有很好的預測能力。這項研究未來有望在生產(chǎn)中實施精準的紅茶發(fā)酵品質的定量監(jiān)控。

02

近紅外光譜技術在紅茶加工領域的應用

近紅外光譜技術是一種基于分子振動光譜學的分析技術。近紅外光譜波長范圍在750~2500 nm之間,主要用于觀察有機分子中O-H、N-H、C-H和S-H鍵的振動。由于其檢測成本低、快速且無損,近紅外光譜已成為茶葉加工中各種產(chǎn)品質量評估的有力工具。此外,這項技術還具備在線應用和環(huán)保等優(yōu)勢,適合作為工業(yè)生產(chǎn)中的分析工具。

SHEN等利用微型近紅外設備在線實時檢測紅茶萎凋過程中的水分,得到了預測相關系數(shù)為0.99314的模型(預測相關系數(shù)越高,模型的預測越準確),為萎凋過程中水分的快速無損檢測提供了理論依據(jù)。顏玲采用近紅外光譜技術對祁門紅茶的發(fā)酵程度進行了判斷,并建立了兒茶素和氨基酸的定量模型,結果相對令人滿意,但局限于實驗室環(huán)境。隨著小型化和手持式自主光譜儀的出現(xiàn),近紅外光譜分析在實驗室和現(xiàn)場的應用愈加廣泛。

DONG等利用便攜式近紅外光譜實時監(jiān)控紅茶發(fā)酵過程中一些重要的化學成分(兒茶素,茶多酚和游離氨基酸的比例,茶黃素和茶紅素的比例)變化,并通過定量茶黃素與茶紅素的比例來評估紅茶發(fā)酵程度。ZAREEF等開發(fā)出了監(jiān)控紅茶發(fā)酵酚類物質的模型,降低了便攜式近紅外光譜在紅茶發(fā)酵加工過程中物質的檢出限。陳琳等使用近紅外光譜用于檢測紅茶干燥過程中的含水量,為紅茶干燥過程智能化提供可能。

目前,近紅外光譜在紅茶加工中的應用仍主要局限于實驗室和工業(yè)條件下的離線使用。便攜式近紅外光譜儀的靈敏度、樣品的復雜性以及近紅外光譜所包含的豐富信息等問題,都需要進一步研究和解決。這些因素為近紅外光譜在紅茶加工領域的未來發(fā)展提供了較大的改進空間。

03

高光譜成像技術在紅茶加工領域的應用

高光譜成像系統(tǒng)能夠識別與分子振動相關的光譜特征,并獲取樣本的整體圖像,提供更詳細的空間信息。相比之下,高光譜成像技術彌補了近紅外光譜無法獲取樣品空間分布光譜響應和計算機視覺無法確定內部質量屬性的不足。通過獲取二維光譜信息和一維空間信息,高光譜成像系統(tǒng)具備了確定內外部質量屬性并生成可視化質量參數(shù)分布圖像的能力。因此,這些技術非常適合運用于茶葉加工過程。

DONG等運用高光譜成像可視化紅茶萎凋過程的水分變化。建立的極限學習機模型預測萎凋葉水分相關系數(shù)為0.9942。寧井銘等使用高光譜融合圖像和光譜信息對紅茶萎凋進行判別,準確率為94.64%,并且對兒茶素和氨基酸比值進行了定量,獲得了良好的預測相關系數(shù)(0.8765)。LI等運用高光譜成像對紅茶發(fā)酵程度進行判斷,預測集的正確分類率為83.33%,并且對兒茶素定量取得了優(yōu)異的預測精度。YANG等運用高光譜監(jiān)控紅茶發(fā)酵中更多的物質,可視化茶黃素、茶紅素、茶褐素、兒茶素和可溶性糖的分布,預測模型的殘差預測偏差RPD值分別為3.40、2.21、5.71、1.46和2.89。

這些研究使得專業(yè)人員能夠更準確地了解發(fā)酵信息,有助于在實際生產(chǎn)中實現(xiàn)紅茶發(fā)酵質量的在線監(jiān)測。盡管高光譜成像系統(tǒng)已被用作實時紅茶加工分析和分類技術,但目前仍然局限于實驗室水平。未來,需要進一步研究和推廣應用,以適應工業(yè)化生產(chǎn)的需求。

04

電子舌技術在紅茶加工領域的應用

電子舌是一種仿生檢測技術,通過交叉敏感的傳感器陣列和模式識別技術來分析液體樣品的“指紋”。這種技術具有速度快、操作簡單、便攜性強、成本低、靈敏度高和通用性強等特點,并且相對于標準分析設備如氣相色譜質譜聯(lián)用和液相色譜質譜聯(lián)用,電子舌傳感器陣列的價格較低。傳感器陣列在確定與食品質量相關的特性方面有著廣泛的應用,包括感官特性和加工質量等。這些應用通過傳感器陣列與相應的數(shù)據(jù)模式識別方法和分類算法相結合來實現(xiàn)。

GHOSH等提出了一種利用伏安法電子舌技術來監(jiān)控紅茶發(fā)酵過程,發(fā)現(xiàn)電子舌的電極電流與發(fā)酵程度相關。通過主成分分析得出電子舌的發(fā)酵輪廓圖與紫外分光光度計法TFs的輪廓圖具有一致的趨勢,然后基于偏最小二乘回歸法(PLSR)模型預測最適發(fā)酵時間,并與紫外分光光度計和人工審評方法進行了比較,取得了較好的結果。然而,利用伏安法電子舌技術需要較長的前處理時間,而且紅茶發(fā)酵樣品需要經(jīng)過沖泡處理和茶湯檢測,這對于未來監(jiān)控紅茶生產(chǎn)的連續(xù)化自動化過程構成了一定的挑戰(zhàn)。

目前,電子舌在茶葉中主要用于產(chǎn)地識別和成分快速定量等方面。盡管在加工過程中展現(xiàn)出理論上的可行性,但實際應用前景仍不明顯。

05

電子鼻技術在紅茶加工領域的應用

電子鼻是一種模仿人類嗅覺系統(tǒng)的技術,包括一系列具有部分特異性的電子化學傳感器和一個能夠識別簡單或復雜氣味的適當模式識別系統(tǒng)。茶鮮葉中呈香的有機物質含量極少,在加工過程中也幾乎不會保留。影響紅茶品質的香氣及風味物質主要集中在萎凋和發(fā)酵過程。紅茶加工過程中,內含物質經(jīng)歷一系列復雜的化學變化,使得香氣物質變化。有經(jīng)驗的制茶大師通常通過紅茶的萎凋和發(fā)酵過程中的香氣變化來判斷加工過程是否符合標準。

BHATTACHARYYA等開發(fā)了一種用于監(jiān)控紅茶發(fā)酵的電子鼻設備,通過機器學習技術量化這一過程。對電子鼻獲取的數(shù)據(jù)進行主成分分析,發(fā)現(xiàn)當紅茶發(fā)酵適度時,數(shù)據(jù)在主成分分析的正半軸上達到最大值。還通過紫外分光光度計法和感官評估驗證了這一結果。

盡管通過電子鼻技術判斷紅茶發(fā)酵度具有可行性,但電子鼻容易受到高溫高濕等環(huán)境因素的干擾。因此,后續(xù)研究主要集中在改進儀器和算法上。在不久的將來,預計會開發(fā)出配置優(yōu)化的通用電子鼻裝置,以提高其適用性,并改善對揮發(fā)性化合物的檢測性能,從而更好地識別紅茶加工過程中的香氣變化??紤]到工業(yè)化應用對電子鼻技術的要求高,未來需要加快開展基礎和應用研究,以推動電子鼻技術在紅茶加工領域的發(fā)展。

06

比色傳感器陣列技術在紅茶加工領域的應用

由于紅茶香氣物質易揮發(fā)且含量相對較低(僅約0.1%),極大地影響了傳統(tǒng)電子鼻對紅茶香氣物質分析的穩(wěn)定性。為克服這一挑戰(zhàn),一種可視化的氣體比色傳感器陣列被開發(fā),該陣列由金屬卟啉及其衍生物和pH指示劑制成。其工作原理是根據(jù)傳感器與揮發(fā)性有機化合物之間的反應產(chǎn)生的顏色變化結合機器學習來分析氣體。與傳統(tǒng)電子鼻相比,這種技術能夠克服環(huán)境濕度的影響。

LI等開發(fā)了一種便攜式的紅茶發(fā)酵人工嗅覺傳感器實時監(jiān)測系統(tǒng),采用了最優(yōu)的KNN-AdaBoost算法模型,識別率可達100%。然而,這個系統(tǒng)僅限于分類每個發(fā)酵樣品的時間,沒有對紅茶發(fā)酵品質進行進一步研究。

總體而言,這項結果充分顯示了比色傳感器在紅茶加工中的應用前景。未來,可以開發(fā)新型材料或裝置,以提高傳感器的靈敏度,減少傳感器與紅茶發(fā)酵香氣的響應時間,從而便于實施監(jiān)控。

07

傳感器聯(lián)用技術在紅茶加工領域的應用

在紅茶加工過程中,樣品的結構是復雜且動態(tài)變化的。單個傳感器工具只能提供有限的樣本信息。為了實現(xiàn)對樣品的高精度、高可靠性檢測,多傳感器融合技術被提出來解決這一問題。

WANG等使用微型近紅外光譜儀、機器視覺系統(tǒng)和比色傳感技術工業(yè)化離線捕獲萎凋茶葉樣品的相關信息。三者數(shù)據(jù)融合后,對萎凋程度判別準確率達到了97.50%,遠高于單一技術。此外,WANG等還進行了萎凋過程中多酚和兒茶素定量研究。利用微型近紅外光譜和機器視覺數(shù)據(jù)融合,在線監(jiān)控多酚和兒茶素含量變化,平均RPD值分別為5.41±0.99和4.03±0.38。由于RPD大于2.5就具有良好的定量結果,這項研究在理論上具有應用價值,可以進一步應用于實際工業(yè)化在線生產(chǎn)中。JIN等應用臺式近紅外光譜儀和計算機視覺系統(tǒng),在實驗室中實現(xiàn)了紅茶發(fā)酵程度的準確判別,準確率達到100%。并且在工業(yè)化離線應用中,開發(fā)了一套便攜式的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),利用微型近紅外光譜追蹤紅茶發(fā)酵內部化學成分變化,計算機視覺系統(tǒng)則表征外部顏色改變,發(fā)酵程度判別率達到了89.19%。

LI等開發(fā)了基于揮發(fā)性成分的傳感器用于紅茶發(fā)酵評價,并利用高光譜去耦合香氣傳感器的信息,將判別率從90.8%提高至98.85%。AN等進一步利用這兩項技術進行數(shù)據(jù)融合,以預測紅茶發(fā)酵過程中的香氣評分。研究結果表明,在測試集中,相關系數(shù)最高達到0.966,這為在茶葉加工過程中,數(shù)字化儀器取代人的感官評估提供了可行性。另一項研究將高光譜成像與電特性裝置融合,應用于紅茶發(fā)酵的化學成分快速檢測。研究結果顯示,茶多酚、可溶性糖和咖啡堿的預測集相關系數(shù)均高達0.99以上。

紅茶加工過程涉及顏色、香氣以及內部的化學成分變化,是一個高度復雜的過程。僅使用單個傳感器的數(shù)據(jù)是不夠的,多傳感器數(shù)據(jù)融合技術的優(yōu)勢在于能夠聯(lián)合互補傳感器,響應不同的特征現(xiàn)象,未被某一個傳感器檢測到的特征可以被另一個傳感器獲取,從而提高紅茶加工過程中模型的性能。

08

智能化技術應用于紅茶加工品質評價的前景展望

目前,智能化技術應用于紅茶加工品質評價的應用情況如表1所示,現(xiàn)代智能化檢測技術為紅茶加工在線品質分析提供了良好的前景。

然而,將這些新興技術應用于生產(chǎn)實踐仍然是一個重大的挑戰(zhàn)。當前面臨的問題需要進一步研究和解決,包括儀器的靈敏度、便攜性以及成本等問題。

此外,還需選擇更先進的數(shù)據(jù)處理方法和算法應用于生產(chǎn)線操作,建立完整且快速的技術檢測樣品“指紋”庫,并開發(fā)一整套程序進行實時檢測和應用。隨著基礎科學的不斷進步,傳感器技術、感官技術和模式識別等交叉學科的綜合發(fā)展,茶葉加工品質分析應用必將不斷完善,邁向更高級別的智能化。

未來,研究者們應該致力于開發(fā)一套在線快速智能評價紅茶加工品質的系統(tǒng),監(jiān)控紅茶加工物質的變化和快速評價紅茶質量。

作者簡介:

12

金 戈

博士,主要從事茶葉質量安全與品質控制,以第一作者發(fā)表SCI論文5篇。

12

寧井銘

博士,安徽農(nóng)業(yè)大學博士生導師,二級教授,享受國務院政府津貼,安徽省學術與技術帶頭人,2021年入選安徽省“特支計劃”,2022年入選國家萬人“科技創(chuàng)新領軍人才”,安徽農(nóng)業(yè)大學茶樹生物學與資源利用國家重點實驗室“茶葉加工與品質控制”團隊首席。目前主要從事茶葉加工、茶葉品質分析及紅外光譜技術在茶葉上應用等方面研究。主持或作為技術負責人承擔國家重點研發(fā)計劃項目、課題、子課題、國家質檢總局公益性項目、茶葉化學分類國家標準制定、安徽省自然科學基金、安徽省教育廳自然科學研究重點項目、湖北青磚茶產(chǎn)學研合作、國家科技成果轉化重點項目和安徽省科技攻關等30多個項目;在核心期刊上發(fā)表相關論文100多篇,其中EI、SCI收錄近百篇;獲授權專利6項,軟件著作權3項;獲國家科技進步二等獎1項,安徽省科技進步一等獎2項、二等獎1項、三等獎1項,全國農(nóng)牧漁業(yè)豐收獎1項,全國農(nóng)牧漁業(yè)豐收合作獎1項,黃山市科技進步獎1項。

來源:中國茶葉加工

如有侵權 請聯(lián)系刪除