祁门红茶加工中氨基酸和儿茶素快速检测模型建立

氨基酸与儿茶素是茶叶品质的重要组成成分。祁门红茶在加工过程中,氨基酸与儿茶素含量发生了显著的变化,而且不同加工阶段差异性很大,但目前在生产中缺乏快速在线检测方法。为了实现对祁门红茶加工过程中氨基酸和儿茶素含量快速测定,试验以鲜叶、萎凋叶、揉捻叶、发酵叶和干燥后毛茶为原料,获取近红外光谱并利用化学方法检测氨基酸和儿茶素含量。对采集的原始光谱进行标准正态变量变换(SNVT)预处理,利用联合区间偏最小二乘回归法(Si-PLS)构建氨基酸和儿茶素含量近红外回归模型,相关系数与交互验证均方根误差作为评价模型的有效指标。结果表明,利用Si-PLS方法建立氨基酸含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合4个子区间和9个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.955 8和1.768;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.949 5和2.16。儿茶素含量的模型最优组合包含20个光谱区间并联合3个子区间和10个主成分因子,校正集的相关系数、校正均方根误差分别为0.940 1和1.22;预测集的相关系数、预测均方根误差分别为0.938 5和1.17。所建立模型准确性较好,这为茶叶加工过程中茶叶品质的在线监控提供了理论依据。     

基于光谱-空间特征的黄茶多酚含量估算模型

茶多酚是黄茶中的重要成分之一,具有保健和药用功效。准确估测茶多酚含量对茶叶品质鉴定和定量分析具有重要的意义。学者们已经利用电子鼻、电子舌、高光谱和近红外技术开展了茶多酚的估测研究,取得了良好的效果。然而,由于缺乏空间特征,难以满足黄茶内外品质综合判断的要求。随着高光谱成像系统的发展,尽管基于灰度共生矩阵的茶叶成分估测已经被证实取得较好的效果,但在实际应用中仍然存在一些障碍。一方面,分辨率较低时,图像的纹理特征不会有显著差异,并且少数特征无法充分地解译高光谱图像,从而导致模型估测效果较差。另一方面,分辨率较高时,特征的增加会导致模型更复杂。因此,在保留高光谱图像原始信息的前提下,有必要进一步挖掘高光谱图像的潜在特征,尤其是纹理的细节部分。因此,提出了一种融合光谱和空间特征的模型来提高茶多酚估测的准确性。首先,利用连续小波变换提取光谱信息的小波系数;其次,根据不同尺度的小波系数能量优选小波系数特征,分别是第4尺度的959和1 561 nm,第5尺度的1 321,1 520和1 540 nm,以及第6尺度的1 202和1 228 nm;再者,基于小波系数能量之和优选2个特征波长,分别是1 102和1 309 nm;然后,根据特征波长对应的高光谱图像分别提取灰度共生矩阵和小波纹理。最后,分别利用小波系数特征、灰度共生矩阵、小波纹理和他们的组合构建黄茶多酚含量的估测模型。通过对五种黄茶的分析和验证,比较基于不同特征的不同模型估测效果,包括偏最小二乘回归、支持向量回归和随机森林方法。结果表明,融合小波系数特征,共生矩阵和小波纹理的支持向量回归模型效果最佳,校正集的R2为0.933 0,验证集的R2为0.823 8。因此,所提出的模型能有效的提高茶多酚含量的预测精度,为预测茶叶的其他成分提供了技术基础。     

基于ATR校正的红茶成分近红外光谱无损检测

采用偏最小二乘(PLS)算法结合衰减全反射(ATR)校正提取近红外光谱的特征信息,建立红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型。与原始光谱建模相比,在保证预测精度的前提下,采纳的主成分数更少,降低了预测模型的复杂性。红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比预测集相关系数(R_p)和预测均方差(RMSEP)分别为0.994、0.960、0.944、0.922和0.182、0.523、0.184、0.556。通过配对双边t-检验,该方法与标准法测定结果无显著性差异。结果表明,偏最小二乘法结合ATR校正能够有效地简化红茶含水率、茶多酚、游离氨基酸和酚氨比的预测模型,实现红茶品质成分的快速检测,为评估红茶质量优劣提供了新的方法。     

气相色谱/电子捕获检测法测定键合态糖苷的研究

该文建立了GC/ECD法测定键合态糖苷的分析方法,采用N-甲基-双(三氟乙酰胺)(MBTFA)对目标物进行衍生,并优化了反应温度和时间.结果表明在60℃下反应50 min时,衍生效果最好.该衍生反应在产物中引入氟元素,可用GC/JECD法进行测定.以苯氧基葡萄糖苷为典型目标物进行线性研究,方法在0.05～200 mg/...