近红外技术快速检测茶叶品质的方法
技术领域:
本发明涉及利用多光谱分析法确定茶叶样品品质的方法,更具体的是指用近红外技术快速检测茶叶品质的方法。
背景技术:
随着茶叶加工规模化的发展和人们对优质茶叶的需求增加,茶叶从原料到加工至干茶的品质越来越受到人们关注。
评价茶叶鲜叶品质的主要指标是嫩度和匀度,且这些指标决定着原料的价格。目前,鲜叶的品质主要靠茶叶收购人员的感官评定,这种方法易受主观因素影响,而客观评定鲜叶原料有关的化学指标如水分、纤维素等,过程繁琐且周期长,不利于茶叶的现场收购。
在茶叶加工过程中,不同的鲜叶原料应采取不同的加工工艺,传统加工方法都是靠经验值来控制各个工艺,容易造成误差,导致各加工步骤茶叶品质参差不齐,不利于保持干茶品质的稳定性,而采用化学方法分析工艺参数又无法与加工同步进行。
干茶的品质也存在主观和客观评价两种方法,主观评价一般靠闻香气、看汤色和尝滋味来鉴定,同样容易受到人为因素的影响,而客观评价指标如茶多酚、咖啡碱、氨基酸等,一般都需将样品粉碎后,经过各种浸提和除杂步骤,最终获得各种成分的含量,周期都很长且过程复杂。
因此,需要找到一种快速和准确的茶叶品质检测方法和装置,为茶叶的原料收购、加工提供品质保证,为茶叶实现按质论价提供评价依据。
发明内容:
为克服上述技术的不足,而提供的一种用近红外技术快速检测茶叶品质的方法。
本发明的技术方案如下:
近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于采用下列步骤:
(1)把近红外光源经过分光系统分光;
(2)经过分光系统分光后的不同的单色光,依次再经过分束镜分成两束,一部分光线进入参考近红外检测器,其余光线经过光纤导入漫反射积分球装置照射到置于样品台的茶叶上,获得从茶叶上漫反射的近红外范围的光谱信息;
(3)收集大量的各种品质的茶叶样品,对采用步骤(2)方法所得到的光谱信息,找出光谱信息与茶叶品质评分值的相关性,茶叶品质评分值由人工评定或采用传统化学分析方法获得,得到各种不同茶叶近红外范围的光谱信息和其茶叶品质评分值相对应的多变量分析模型;
(4)采用步骤(2)方法获取待检茶叶样品的近红外范围的光谱信息,得到各光谱信息点的光谱信息Xi(i=1...n),并输入到步骤(3)得到的多变量分析模型Y=A1*X1+A2*X2+...+Ai*Xi+...+An*Xn中,即得到待检测茶叶的品质评分值Y,根据品质评分值的高低来确定茶叶的品质。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于所述的多变量分析模型通过以下方法建立:
(1)采用步骤(2)方法测量各种不同茶叶的近红外光谱强度信息Xji,其中j=1...m,i=1...n,j表示多种不同的茶叶样品的个数;i表示在近红外波段中每间隔一定波长设定的光谱信息点的个数;一种茶叶的近红外光谱强度信息Xji与其茶叶品质评分值Yj具有相关性;
(2)茶叶品质评分值的模型方程:Yj=A1*Xj1+A2*Xj2+...+Ai*Xji+...+An*Xjn;A1、A2、...Ai、...An为每个光谱信息点的光谱信息的加权系数;*表示乘以;Xj1、Xj2、...Xji、...Xjn表示各个光谱信息点的光谱信息;
(3)将得到的全部茶叶的近红外光谱强度信息Xji,与其对应的茶叶品质评分值Yj代入上述的模型方程中,j=1...m,表示各种茶叶样品的个数,通过矩阵运算,{Yj}={A1、A2、...Ai、...An}*{Xj1、Xj2、...Xji、...Xjn},得到每个光谱信息点的加权系数A1、A2、...Ai、...An;至此得到茶叶品质多变量分析模型Y=A1*X1+A2*X2+...+Ai*Xi+...+An*Xn;Xi表示各光谱信息点的光谱信息。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于所述的采用传统化学分析方法获得茶叶品质评分值,是指采用化学方法分析茶叶中多种设定的有效成份的含量,并确定对茶叶品质影响显著的一种或多种有效成份,参考人工对茶叶品质的评分值,对不同有效成份的含量乘以不同的权重,其累加之和作为化学分析方法确定的茶叶品质评分值,即Y值。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于:所述的茶叶指茶鲜叶或干茶叶。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于:所述的近红外范围的光谱信息均是经过了预处理,所述的预处理包括对所得到的光谱进行去噪处理,去除其中的高频噪声;并进行归一化处理,去除背景和基线的干扰,同时利用参考近红外检测器的信号来校正近红外光源的强度变化以及分光系统的波长漂移;步骤(3)中的光谱信息,除经过了预处理外,还经过了特征分析,所述的特征分析包括运用偏最小二乘(PLS)。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于:所述的样品台为旋转样品台,光线经过光纤导入漫反射积分球装置照射到样品台的茶叶上时,样品台处理连续旋转或步进旋转两种工作模式;其一是连续旋转模式:样品台在旋转的同时,光栅也旋转,即在整个光谱扫描期间测试样品一直在旋转;其二是步进旋转模式:样品台旋转过一定角度,停下来后旋转光栅开始旋转,样品台停留时间旋转光栅完成一次全光谱扫描。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于:所述的近红外范围的光谱信息是指780nm~2526nm范围内的漫反射光谱信息,并包括该范围内的一阶、二阶导数光谱。
所述的近红外技术快速检测茶叶品质的方法,其特征在于:所述的分光系统分光是指用旋转光栅分光系统进行分光;所述的分束镜是把经过光栅分光后的光线分成两束,两束光线的强度按照0.1~1.0的比值分别进入参考近红外检测器和经过光纤导入漫反射积分球装置;检测时,所述的样品台采用步进电机带动缓慢转动,实现在样品台上茶叶多点扫描光谱,以消除样品均匀性差异。
检测时,将茶叶置于样品台的样品杯中,样品台由步进电机带动旋转。由近红外光源产生的近红外光经分光系统分光,经分光后的单色光经分束镜后按照一固定的比例分别进入参考近红外检测器和经光纤导入漫反射积分球,再通过积分球出射口把经分光的近红外光照射到所检测的茶叶上。在茶叶上产生的漫反射光谱收集到近红外检测器,该近红外检测器把收集到的近红外光信号转换为模拟电信号,模拟电信号放大处理后经A/D转换器转换为数字信号,该数字信号进入微控制器转换后送入数据处理器。最后在显示和记录装置可以看到被检测茶叶的品质值。参考近红外检测器收集到的近红外光信号转换为模拟电信号,模拟电信号放大处理后经A/D转换器转换为数字信号,该数字信号也被送入微控制器转换后输入到数据处理器中,用于光谱强度和分光系统稳定性校正。
样品台在进行近红外光谱检测时缓慢旋转,进行多次扫描取平均的方式。这样每次扫描得到的光谱数据就是茶叶样品上不同点的数据,取平均后可极大减少茶叶样品不均匀性引起的测试误差。
本发明的有益效果是所提供的近红外技术快速检测茶叶品质的方法与现有的方法和仪器相比,样品不需要预处理,不但快速,而且简便的检出茶叶的内部品质,避免了人工评价过程中的人为因素的干扰,结果更客观、准确。
附图说明:
图1:本发明的结构原理图;
图2:茶叶光谱数据处理流程图;
图3:本发明所测得的茶叶品质与传统方法检测品质相关图。
具体实施方式:
如图1,近红外技术快速检测茶叶品质的装置,该装置由近红外光源1、近红外分光系统2、分束镜3、参考近红外检测器4、光纤5、漫反射积分球装置6、近红外检测器7、放大转换器8、数据处理器9、显示和记录装置10、步进电机11和旋转样品台12组成。
近红外光源1直接耦合进入近红外分光系统2,经分光后的单色光经分束镜3后按照2∶8的比例分别进入参考近红外检测器4和光纤5导入漫反射积分球装置6;其中漫反射积分球装置6的出光口偏心安装与旋转样品台12下方。近红外检测器7检测到的模拟电信号进入放大转换器8转换为数字信号,数字信号传输到数据处理器9,同时显示和记录装置10也连接到数据处理器9。
将待测茶叶置于旋转样品台12的样品杯中,在步进电机11的带动下随旋转样品台12缓慢旋转。由近红外光源1产生的近红外光经分光装置2分光,经分光后的单色光经分束镜3后按照2∶8的比例分别进入参考近红外检测器4和光纤5导入到漫反射积分球装置6入射口中,经过漫反射积分球装置6出光口照射到所检测的茶叶上。在茶叶上产生的漫反射光谱经漫反射积分球装置6收集到近红外检测器7,近红外检测器7把收集到的近红外光信号转换为模拟电信号,该模拟电信号进入放大转换器8转换为数字信号,数字信号传输到数据处理器9。数据处理流程如图2所示,首先对光谱数据进行去噪处理,再进行归一化处理,去除背景和基线的干扰,同时校正光源的强度起伏以及机械扰动造成的变化。把经过上述预处理的光谱信息导入到多变量分析模型中,经模型预测计算得出茶叶品质参数,最后在显示和记录装置10显示被检测茶叶的品质值。
近红外技术快速检测茶叶品质的方法:
1、收集大量的各种品质的茶叶样品,放在样品台12的样品杯中,在茶叶上产生的漫反射光谱经漫反射积分球装置6收集到近红外检测器7,近红外检测器7所得到的光谱信息是指780nm~2526nm范围内的漫反射光谱信息,并包括该范围内的一阶、二阶导数光谱;找出光谱信息与茶叶品质评分值的相关性,茶叶品质评分值人工评定或采用传统化学分析方法获得,得到各种不同茶叶近红外范围的光谱信息和其茶叶品质评分值相对应的多变量分析模型;
多变量分析模型通过以下方法建立:
(1)测量各种不同茶叶的近红外光谱强度信息Xji,其中j=1...m,i=1...n,j表示多种不同的茶叶样品的个数;i表示在近红外波段中每间隔一定波长设定的光谱信息点的个数;一种茶叶的近红外光谱强度信息Xji与其茶叶品质评分值Yj具有相关性;
(2)茶叶品质评分值的模型方程:
Yj=A1*Xj1+A2*Xj2+...+Ai*Xji+...+An*Xjn;A1、A2、...Ai、...An为每个光谱信息点的光谱信息的加权系数;*表示乘以;Xj1、Xj2、...Xji、...Xjn表示各个光谱信息点的光谱信息;
(3)将得到的全部茶叶的近红外光谱强度信息Xji,与其对应的茶叶品质评分值Yj代入上述的模型方程中,j=1...m,表示各种茶叶样品的个数,通过矩阵运算,{Yj}={A1、A2、...Ai、...An}*{Xj1、Xj2、...Xji、...Xjn},得到每个光谱信息点的加权系数A1、A2、...Ai、...An;至此得到茶叶品质多变量分析模型Y=A1*X1+A2*X2+...+Ai*Xi+...+An*Xn;Xi表示各光谱信息点的光谱信息。
2、获取待检茶叶样品的近红外范围的光谱信息,得到各光谱信息点的光谱信息Xi(i=1...n),并输入到步骤(3)得到的多变量分析模型Y=A1*X1+A2*X2+...+Ai*Xi+...+An*Xn中,即得到待检测茶叶的品质评分值Y,根据品质评分值的高低来确定茶叶的品质。