近红外光谱在线分析鲜茶叶品质的研究

发布时间：2017-11-04 22:16

  本文关键词：近红外光谱在线分析鲜茶叶品质的研究

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【摘要】：随着科技的发展,茶叶中氨基酸、咖啡碱、茶多酚等天然的活性成分已经被人类挖掘,其功效具有保持人体酸碱平衡,增强人体免疫力,并被应用于医药行业等其他领域。中国是当今世界第一大茶叶生产国,茶叶出口量大,在我国经济作物中占有非常重要的地位。目前,在茶园管理中,为及时掌握茶叶的生长状况,通过人工经验进行外观诊断来识别茶叶长势优次和感官评价鲜茶叶的品质是常见的方法,此方法受主观因素影响较大,缺乏可靠的科学根据,并且耗费大量的人力和物力。评判结果容易受到主观因素的影响存在偏差。因此,建立一种实时、快速、高精度的鲜茶叶品质检测方法是势在必行的。在综合分析鲜茶叶内物质的含量和高光谱特征波段相关性的基础上,以茶多酚、氨基酸的含量作为研究对象,结合了化学计量方法与近红外光谱定量分析展开对鲜茶叶中内成分物质的品质检测研究,采用不同预处理和建模方法,并且探不同预处理和建模方法的准确度和稳定性。本研究共收集了108个茶叶样品,采用近红外光谱仪对茶叶样品进行实时实地的光谱数据采集的同时,也将该区域的鲜茶叶进行专业采摘、保鲜处理后,用高效液相色谱法检测出每个茶叶样品中的茶多酚与氨基酸的含量,并对每个茶叶品种进行均化处理,提高试验的准确性。试验中对比了一阶导数、二阶导数、平滑处理的预处理的效果,并研究了每种方法的窗口大小对模型的精度的影响,将预处理进行组合,得到内含物质茶多酚和氨基酸的最优预处理组合来对光谱数据进行处理。实验表明,茶多酚和氨基酸成分的窗口大小分别为95和105其平滑处理的预测模型最优,在一阶导数和平滑处理组合时,其模型预测均方差最低,分别是2.553和3.013。在优化后的预处理后,运用主成分分析方法选出光谱数据的特征波段结合高效液相色谱法测量出茶多酚、氨基酸的含量建立校正模型。其主成分分析茶叶茶多酚和氨基酸的特征波点或波段分别为821nm、765nm、940nm、520nm和500～512nm、 702～709nm、754nm、726～732nm。通过一元线性、指数函数、幂函数、多项式回归、最小二乘法和多元线性回归建立校正模型,并对预测准确度进行对比分析。两者最小二乘法建立的校正模型以及预测模型的准确度最高,茶多酚和茶多酚含量预测相关系数分别为0.97和0.96,预测均方差分别为1.96和1.11。
【学位授予单位】：湖南农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S571.1;O657.33

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本文编号：1141355