基于光谱技术的茶叶等级判别研究

发布时间：2020-08-07 06:02

【摘要】：随着经济的快速发展和人民生活水平的提高,食品的质量和安全越来越受到消费者的关注。茶叶作为一种保健饮料在全世界许多国家的消费者中越来越受欢迎。目前,茶叶等级标准尚未统一,导致茶叶市场的茶叶质量参差不齐。通常,消费者通过茶叶的颜色和气味来判断茶叶的质量和等级,这种主观判别无法准确区分茶叶的真实质量。针对以上难题,本文首先通过近红外,中红外和激光诱导击穿光谱技术采集了茶叶的多种光谱数据;其次,根据光谱数据建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型并得到预测结果。结果表明此方法可以为中国茶叶评价标准提供参考。本文的主要研究内容如下:(1)以茶叶为研究对象,首先采集近红外光谱数据作为原始数据;其次,选取波段数据进行四种光谱预处理(SG平滑,基线校正,标准正态变换,归一化);同时,使用连续投影算法(SPA)从选取波段数据中选择最优变量光谱数据;最后,建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型。对比原始数据预测结果,通过选择波段后归一化处理的数据建立的模型具有最佳预测效果。(2)通过中红外光谱采集茶叶光谱数据作为原始光谱;利用四种光谱预处理方法以及SPA从原始光谱数据中选择光谱数据;建立PLS-DA模型得到预测结果。对比原始数据预测结果,SNV处理后的预测模型具有最佳性能。(3)通过激光诱导击穿光谱采集茶叶光谱数据作为原始光谱,利用两种预处理方法(平滑,SNV)以及SPA从原始光谱数据和预处理光谱数据中选择光谱数据;建立PLS-DA模型得到预测结果。对比原始数据预测结果,SNV处理后的预测模型具有最佳性能。(4)建立四种NIR-MIR、NIR-LIBS、MIR-LIBS和NIR-MIR-LIBS融合光谱数据的PLS-DA模型,并对其预测效果进行比较。结果表明,基于NIR-LIBS和NIR-MIR-LIBS融合数据建立的预测模型具有更好的准确性和稳定性。
【学位授予单位】：温州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：O657.33;TS272.7
【图文】：

路线图,安全品质,研究技术,路线图

图 1-1 茶叶安全品质研究技术路线图Figure 1-1 Research technology roadmap of the safety quality of tea1.6 本章小结本章主要介绍了论文研究的背景、目的和意义，并在此基础上详细介绍了近红外光谱技术、中红外光谱技术和激光诱导击穿光谱技术快速检测理论以及当前茶叶品质检测研究现状。最后简要介绍了茶叶等级判别分析快速检测的主要研究内容和关键技术。

光谱图,光谱仪,动镜,分束器

图 2-1 布鲁克 VERTEX 70 光谱仪Figure 2-1 BRUKER VERTEX 70 spectrometer使用的仪器是布鲁克 VERTEX 70 型傅里叶变换红外光谱仪样品附件，如图 2-1 所示。光谱采集及转换软件为光谱仪自带的作原理：来自光源的光被分束器分成两束，一束被透射到动镜定镜。两束光分别被定镜和动镜反射然后返回到分束器，动镜动，因此，由分束器分离的两个光束形成光程差，引起干涉。干涉光通过样品池，并且在通过样品后含有样品信息的干涉光通过傅里叶变换处理信号，最终获得具有波数或波长的透射率收光谱图。傅里叶变换红外光谱仪的工作原理图如图 2-2 所示

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图 2-1 布鲁克 VERTEX 70 光谱仪Figure 2-1 BRUKER VERTEX 70 spectrometer究使用的仪器是布鲁克 VERTEX 70 型傅里叶变换红外光谱仪和射样品附件，如图 2-1 所示。光谱采集及转换软件为光谱仪自带的工作原理：来自光源的光被分束器分成两束，一束被透射到动镜到定镜。两束光分别被定镜和动镜反射然后返回到分束器，动镜以运动，因此，由分束器分离的两个光束形成光程差，引起干涉。在，干涉光通过样品池，并且在通过样品后含有样品信息的干涉光到通过傅里叶变换处理信号，最终获得具有波数或波长的透射率或吸收光谱图。傅里叶变换红外光谱仪的工作原理图如图 2-2 所示

【参考文献】