一种采用近红外光谱对茶叶感官审评的方法技术

本发明专利技术公开了一种采用近红外光谱对茶叶感官审评的方法，其特征在于：包含以下步骤：（1）茶叶样本的准备：收集了茶叶样品，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏；（2）近红外光谱的采集：基于Workflow设定标准工作流程（SOP）和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和该茶叶样品的茶汤的透射光谱图；（3）漫反射光谱预处理：对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris滤噪”处理；透射光谱图无需预处理；（4）模型的建立：使用TQAnalyst7.1光谱分析化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据之间的数学模型；（5）模型的验证：按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感官模型进行测量；与品茶专家按照国标标准方法测量的结果进行比较。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，其特征在于：包含以下步骤：（1）茶叶样本的准备：收集了茶叶样品，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏；（2）近红外光谱的采集：基于Workflow设定标准工作流程（SOP）和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和该茶叶样品的茶汤的透射光谱图；（3）漫反射光谱预处理：对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris滤噪”处理；透射光谱图无需预处理；（4）模型的建立：使用TQAnalyst7.1光谱分析化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据之间的数学模型；（5）模型的验证：按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感官模型进行测量；与品茶专家按照国标标准方法测量的结果进行比较。【专利说明】
本专利技术涉及茶叶感官审评的方法，特别涉及。
技术介绍
茶叶评审(感官审评)是一门通过感官鉴定茶叶品质的实用性技术，茶的品质主要是依靠人的感觉(视觉、嗅觉、味觉、触觉)来鉴定，目前这在国内外仍是一种通用方法。茶叶感官审评包括外形、汤色、香气、滋味、叶底五项，简称“五项因子”，评茶人员根据GB/T23776-2009《茶叶感官审评方法》进行审评。但感官审评容易受到审评人员的生理条件、工作经验以及环境条件、个人喜好等因素的影响，不同的审评人员或同一个审评人员在不同的生理及环境条件下，对同一个茶样审评得出的结果，往往存在一定的差异，最终影响茶叶品质评定的准确性。评茶过程还会受到审评场地、评茶员数量、样品数量的限制，同时，每次评审耗时较长。因此，开发一种科学、快速、准确鉴定茶叶品质的方法将会对茶叶准确、合理定级提供服务。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是:针对现有审评方法的缺陷，提供一种运用近红外光谱技术代替专业品茶人员快速、准确审评茶叶品质的方法。利用近红外光谱技术快速、准确、重现性好的特点，结合化学计量学中的多变量数据分析方法，建立茶叶的感官审评模型，从而实现对茶叶品质的科学、快速和准确审评。本专利技术的技术方案是:，包含以下步骤: (1)茶叶样本的准备:收集茶叶样品，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏； (2)近红外光谱的采集:基于Workflow设定标准工作流程(SOP)和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和该茶叶样品的茶汤的透射光谱图； (3)漫反射光谱预处理:对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris滤噪”处理；透射光谱图无需预处理；数据处理:由TQ Analyst光谱分析化学计量学软件自动进行所有光谱的数据处理； (4)模型的建立:使用TQAnalyst光谱分析化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据之间的数学模型； (5)模型的验证:按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感官模型进行测量；与品茶专家按照国标标准方法测量的结果进行比较。步骤(2)中茶叶样品的漫反射光谱图在采集时使样品杯旋转，采集参数为:扫描次数64次，分辨率8cm-l，光谱范围10000-3800cm-l。步骤(2)中所述的茶汤的透射光谱的采集参数为:扫描次数64次，分辨率8cm-l，光谱范围 10000-3800cm-l。步骤(4)中建数学模型所用算法为偏最小二乘法。本专利技术的优点是:提供了一种茶叶感官审评方法的近红外分析方法，该方法一分钟内至少可测量一个样，而传统方法一般三个评审员一天的评审量为60个左右；该方法以品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据为依托而建立的模型，即此方法测量的数据准确、可靠和客观，避免了人工审评由于评审的数量和个人的喜好等多方面的原因而可能造成的主观误差；另一方面，现阶段专业的茶叶评审人才数量稀缺、评审费用高等现实问题，也使得本专利技术在这一领域具有积极的现实意义。【专利附图】【附图说明】图1为本专利技术建立模型的流程图； 图2为样品的近红外光谱图； 图3为感官审评综合得分相关关系图； 图4为感官审评综合得分偏差图。【具体实施方式】通过一定数量和具有代表性的标准样品，测定出其NIR光谱图，使用专门的化学计量学软件，建立起NIR光谱图与组分含量间的数学模型；经过验证和确认的数学模型，就可以直接用于样品的常规分析。(I)茶叶样本的准备:收集了一定数量的具有代表性的成品茶叶样品，各200克，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏； (2)近红外光谱的采集:基于Workflow设定标准工作流程(SOP)和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和透射光谱图，见附图2 ； 具体做法为将茶叶样品放置在近红外仪器专用石英开口样品杯(4.78cm直径)中，采集时使样品杯旋转，以降低由于样品不均性带来的误差。采集参数为:扫描次数64次，分辨率8cm-l，光谱范围10000-3800Cm-l。高灵敏度InGaAs检测器，自动采集背景； 茶汤采用近红外智能透射模块分析，将茶汤倒入6 _样品管中，放在3位一体无加热自动透射样品仓中的样品自动穿梭器内，采用高灵敏度InGaAs检测器，自动采集背景；采集参数为:扫描次数64次，分辨率8cm-l，光谱范围10000-3800cm-l ； (3)漫反射光谱光谱预处理:为了减小样品，由于物理性质包括样品尺寸、均匀度和颜色等对造成的光谱基线偏移，并提高光谱信息分辨能力，对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris滤噪”处理； 透射光谱图无需预处理； 数据处理:由TQ Analyst光谱分析化学计量学软件自动进行所有光谱的数据处理； (4)模型的建立:使用专门的化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官评判数据之间的数学模型；建模所用算法选用PLS(偏最小二乘)；其中审评专家按《GB/T23776-2009茶叶感官审评方法》，对茶叶样品进行感官评审； 近红外光谱分析中，定量分析模型的结果通常用图3、4表示，常用的考察指标有两个，一个是均方差(Root Mean Square Error of Calibration, RMSEC), 一个是相关系数 R(Correlation.Coefficient)； (5)模型的验证:按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感官模型进行测量，与品茶专家按照国标标准方法测量的结果进行比较，两种方法得到的感官评判结果一致，结果见表1。表1本专利技术预测值与专家审评结果对照表【权利要求】1.，其特征在于:包含以下步骤: (1)茶叶样本的准备:收集了茶叶样品，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏； (2)近红外光谱的采集:基于Workflow设定标准工作流程(SOP)和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和该茶叶样品的茶汤的透射光谱图； (3)漫反射光谱预处理:对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris滤噪”处理，透射光谱图无需预处理； 数据处理:由TQ Analyst光谱分析化学计量学软件自动进行所有光谱的数据处理； (4)模型的建立:使用TQAnalyst光谱分析化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据之间的数学模型； (5)模型的验证:按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用近红外光谱对茶叶感官审评的方法，其特征在于：包含以下步骤：????（1）茶叶样本的准备：收集了茶叶样品，编号后，装在铝箔样品袋中，密封冷藏；（2）近红外光谱的采集：基于Workflow设定标准工作流程（SOP）和分析方法，采集茶叶样品漫反射光谱图和该茶叶样品的茶汤的透射光谱图；（3）漫反射光谱预处理：对光谱图进行“一阶或二阶导数+Norris?滤噪”处理,透射光谱图无需预处理；数据处理：由TQ?Analyst光谱分析化学计量学软件自动进行所有光谱的数据处理；（4）模型的建立：使用TQ?Analyst光谱分析化学计量学软件，建立起近红外光谱图与品茶专家感官对同一茶叶样品评判数据之间的数学模型；（5）模型的验证：按照与第2步完全相同的方法，在近红外仪器上测量新的茶叶样品，并用第4步建立好的感官模型进行测量；与品茶专家按照国标标准方法测量的结果进行比较。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：陆洋，金循，周国兰，周涛，陈蓓蓓，谭世喜，周婷婷，
申请(专利权)人：贵州省分析测试研究院，贵州省茶叶研究所，贵州湄潭兰馨茶业有限公司，赛默飞世尔科技中国有限公司，
类型：发明
国别省市：