本文關(guān)鍵詞：近紅外光譜在線分析鮮茶葉品質(zhì)的研究

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【摘要】：隨著科技的發(fā)展,茶葉中氨基酸、咖啡堿、茶多酚等天然的活性成分已經(jīng)被人類挖掘,其功效具有保持人體酸堿平衡,增強人體免疫力,并被應(yīng)用于醫(yī)藥行業(yè)等其他領(lǐng)域。中國是當今世界第一大茶葉生產(chǎn)國,茶葉出口量大,在我國經(jīng)濟作物中占有非常重要的地位。目前,在茶園管理中,為及時掌握茶葉的生長狀況,通過人工經(jīng)驗進行外觀診斷來識別茶葉長勢優(yōu)次和感官評價鮮茶葉的品質(zhì)是常見的方法,此方法受主觀因素影響較大,缺乏可靠的科學(xué)根據(jù),并且耗費大量的人力和物力。評判結(jié)果容易受到主觀因素的影響存在偏差。因此,建立一種實時、快速、高精度的鮮茶葉品質(zhì)檢測方法是勢在必行的。在綜合分析鮮茶葉內(nèi)物質(zhì)的含量和高光譜特征波段相關(guān)性的基礎(chǔ)上,以茶多酚、氨基酸的含量作為研究對象,結(jié)合了化學(xué)計量方法與近紅外光譜定量分析展開對鮮茶葉中內(nèi)成分物質(zhì)的品質(zhì)檢測研究,采用不同預(yù)處理和建模方法,并且探不同預(yù)處理和建模方法的準確度和穩(wěn)定性。本研究共收集了108個茶葉樣品,采用近紅外光譜儀對茶葉樣品進行實時實地的光譜數(shù)據(jù)采集的同時,也將該區(qū)域的鮮茶葉進行專業(yè)采摘、保鮮處理后,用高效液相色譜法檢測出每個茶葉樣品中的茶多酚與氨基酸的含量,并對每個茶葉品種進行均化處理,提高試驗的準確性。試驗中對比了一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、平滑處理的預(yù)處理的效果,并研究了每種方法的窗口大小對模型的精度的影響,將預(yù)處理進行組合,得到內(nèi)含物質(zhì)茶多酚和氨基酸的最優(yōu)預(yù)處理組合來對光譜數(shù)據(jù)進行處理。實驗表明,茶多酚和氨基酸成分的窗口大小分別為95和105其平滑處理的預(yù)測模型最優(yōu),在一階導(dǎo)數(shù)和平滑處理組合時,其模型預(yù)測均方差最低,分別是2.553和3.013。在優(yōu)化后的預(yù)處理后,運用主成分分析方法選出光譜數(shù)據(jù)的特征波段結(jié)合高效液相色譜法測量出茶多酚、氨基酸的含量建立校正模型。其主成分分析茶葉茶多酚和氨基酸的特征波點或波段分別為821nm、765nm、940nm、520nm和500～512nm、 702～709nm、754nm、726～732nm。通過一元線性、指數(shù)函數(shù)、冪函數(shù)、多項式回歸、最小二乘法和多元線性回歸建立校正模型,并對預(yù)測準確度進行對比分析。兩者最小二乘法建立的校正模型以及預(yù)測模型的準確度最高,茶多酚和茶多酚含量預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.97和0.96,預(yù)測均方差分別為1.96和1.11。
【學(xué)位授予單位】：湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S571.1;O657.33

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