（食品科学专业论文）NIRSA快速分析茶叶品质方法的研究.pdf

江苏大学工程硕士学位论文 摘要 本研究以茶叶中的总氮、茶氮酸的含量为检测指标，结合化学计量学方法开展了近红 外光谱分析技术定量分析，以及“金山翠芽 真假识别的定性分析的研究，主要从预处理 方法选择、建模方法优化、波长优选等方面深入探讨了近红外光谱技术预测建模中的几个 关键问题，旨在为茶叶品质的无损检测和鉴定提供新的参考。 本研究共收集了8 0 个不同种茶叶样品，采用m p a 型傅立叶近红外光谱仪采集茶叶的 近红外漫反射光谱，分别同步检测了茶叶中的总氮、茶氨酸2 个主要成分含量的化学值。 比较了一阶微分、二阶微分、m s c 、s n v 、o s c 和小波等多种预处理方法的效果，找 出了总氮和茶氮酸的最佳预处理方法是s n v 、小波变换和一阶微分。进行优选小波基的研 究，总氮和茶氨酸分别采用d b 6 和b i o r l 1 小波基时所建模型精度最佳。同时，根据主成 分权重在不同波长下分布，优化波长参与建模，结果表明去除1 0 5 7 0 5 6 2 1 3 c m - l 一9 6 0 6 2 7 0 7 5 c m 。1 波段，能够增加模型的精度，此时茶叶总氮组分的预测相关系数为 0 9 5 31 ，预测均方差为0 0 6 98 ；茶氨酸组分的预测相关系数为0 9 4 89 ，预测均方差为0 2 5 9 3 。 建立p c s b p - a n n 和p c s l s s v m 两种非线性模型。结果表明：p c s b p a n n 模型对 参与训练的校正集样本的自预测能力很好，但对预测集样本的预测能力( 或泛化能力) 较差， 均低于p l s 和p c s l s s v m 所建模型的预测能力。p c s l s s v m 模型的预测能力优于p l s 模型和p c s b p a n n 模型。此时茶叶总氮组分的预测相关系数为0 9 5 80 ，预测均方差为 0 0 6 0l ；茶氨酸组分的预测相关系数为0 9 5 05 ，预测均方差为0 2 4 38 。 对真假“金山翠芽”的快速识别的近红外光谱分析方法进行了研究。采用移动窗口偏 最小二乘法结合人工神经网络( m w p l s + b p ) 的模式识别方法对“金山翠芽进行了识别， 通过预测集样品的预测验证，1 8 个预测样品的预测判断正确率达9 4 4 4 。采用支持向量机 建立“金山翠芽 真假预测模型，以一阶光谱主成分作为输入变量，当取7 个主成分时， 可以达至l j l 0 0 的预测正确率。表明茶叶近红外光谱结合支持向量机方法识别市场上真假 “金山翠芽 是可行的。 关键词：近红外光谱，金山翠芽，真假，茶叶，总氮，茶氨酸、波长优选，小波，m w p l s + b p ， s v m ，l s s v m i 江苏大学工程硕士学位论文 a bs t r a c t i nt h i sp a p e r t h em e t h o do fc h e m o m e t r i c sc o m b i n e dw i t ht h en e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y q u a n t i t a t i v ea n a l y s i sw a su s e dt or a p i d l yi n s p e c tt h eq u a l i t a t i v ea n a l y s i si n c l u d i n go ft h et o t a l n i t r o g e na n dt e aa c i dn i t r o g e ni nt e a ，a sw e l la st or e c o g n i tt h ej i n g s h a n c u i y a ( af a m o u s t e ai n z h e n j i a n g ) a u t h e n t i c i t y s e v e r a lk e yi s s u e si n c l u d i n go fs e l e c t i o no fs p e c t r ap r e - t r e a t m e n t m e t h o d s ，m o d e lo p t i m i z a t i o n ，a n dw a v e l e n g t ho p t i m i z a t i o nw a ss t u d i e dt oi m p r o v et h ea c c u r a c y o f t h em o d e l at o t a lo f8 0d i f f e r e n t t y p e so ft e as a m p l e sw e r ec o l l e c t e d m p a - b a s e dn e a r - i n f r a r e df o u r i e r s p e c t r o m e t e rw a su s et or e c o r dt e an e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y ；s i m u l t a n e o u s l yt h et w om a j o r c o m p o n e n t so f t o t a ln i t r o g e na n dt h e a n i n ec o n t e n ti nt e aw e r em e a s u r e db yc h e m i c a lm e t h o d i ns p e c t r ap r e - t r e a t m e n t ，t h ef i r s t - o r d e rd i f f e r e n t i a l ，s e c o n d - o r d e rd i f f e r e n t i a l ，m s c ，s n v , o s ca n dw a v e l e t p r e p r o c e s s i n gm e t h o d s w e r ea p p l i e d ，a n df o u n do u tt h a tt h eb e s tt o t a ln i t r o g e n a n dn i t r o g e na c i d p r e t r e a t m e n tm e t h o dw e r et h es a m eo fc o m b i n a t i o no fs n v , w a v e l e t t r a n s f o r ma n dt h ef i r s t - o r d e rd i f f e r e n t i a l w a v e l e tb a s i ss e l e c t i o nw a sa l s ob e e no p t i m i z e d ，t h e b e s ta c c u r a c yo ft h em o d e lw a sa c q u i r e dw h e nb i o r l 1a n dd b 6f o rt o t a ln i t r o g e na n dt h e a n i n e r e s p e c t i v e l yw e r es e l e c t e d a tt h es a m et i m e ，t h a tw a v e l e n g t hw a so p t i m i z e dt ob u i l da c c u r a c y m o d e lb a s e du p o nw e i g h td i s t r i b u t i o no ft h ep r i n c i p a lc o m p o n e n to nd i f f e r e n tw a v e l e n g t h s ， r e s u l t ss h o w e dt h a tt h er e m o v a lo fw a v e n u m b e rb a n df r o m1 0 5 7 0 5 6 2 1 3c i n t o9 6 0 6 2 7 0 7 5 c m 。1 w a sa b l et oi n c r e a s et h ea c c u r a c yo ft h em o d e l ，i nt h i sc a s et h ef o r e c a s to ft o t a ln i t r o g e n c o e f f i c i e n ta n dm e a ns q u a r ee r r o rw a s0 9 5 31a n d0 0 6 98 ；t h ef o r e c a s tt h e a n i n ec o r r e l a t i o n c o e f f i c i e n t0 9 4 89 ，a n dm e a n s q u a r ee r r o r0 2 5 93 t w on o n l i n e a rm o d e l so fp c s b p a n na n dp c s s l s s v mw e r ee s t a b l i s h e d ，n l er e s u l t s s h o w e dt h a tp c s - b p - a n nm o d e lh a sg o o dp r e d i c t i v ep o w e rf o rt r a i n i n gs e t ，b u tf o rp r e d i c ts e t t h ep r e d i c t i v ep o w e ro ft h es a m p l e ( o rg e n e r a l i z a t i o n ) w a sp o o r ，w h i c hw a sl o w e rt h a np l sa n d p c s l s s v mt h em o d e l sp r e d i c t i v ec a p a b i l i t y p c s - - l s - s v mm o d e lw a ss u p e r i o rt ot h e p r e d i c t i v ep o w e ro fp l sm o d e l sa n dp c s b p a n nm o d e l a tt h i sc a s e ，t h et o t a ln i t r o g e n f o r e c a s tc o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tw a s0 9 5 80a n dt h ef o r e c a s tm e a ns q u a r ee r r o rw a s0 0 6 0l ；t h e t h e a n i n ec o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n tw a s0 9 5 05a n dt h ef o r e c a s tm e a ns q u a r ee r r o rw a s0 2 4 38 f o rj i n g - s h a n - c u i - y aa u t h e n t i c i t y , m e t h o d s ，m o v i n gw i n d o wp a r t i a ll e a s t - s q u a r e sm e t h o d a n da r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k ( m w p l s + b p ) ，w e r ea d o p t e dt ob u i l dr a p i di d e n t i f i c a t i o no f i i 江苏大学工程硕士学位论文 n e a r - i n f r a r e ds p e c t r a la n a l y s i s ，f o rp r e d i c t i o ns e to f1 8s a m p l e st h eb e s tj u d g m e n tr a t ew a s 9 4 4 4 t h em e t h o do fs u p p o r tv e c t o rm a c h i n ew i t hp r i n c i p a lc o m p o n e n ta si n p u tv a r i a b l e s w e r ea l s ou s e dt os e tu pm o d e l ，w h e ns e v e np r i n c i p a lc o m p o n e n t sw e r es e l e c t e d ，1 0 0 a c c u r a c y o ft h ef o r e c a s tw a sa c h i e v e d i tw a sf e a s i b l et oi d e n t i f yj i n g s h a n - c u i y aa u t h e n t i c i t yb y n e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p ya n a l y s i sc o m b i n e dw i t hs u p p o r tv e c t o rm a c h i n e k e yw o r d s ：n e a r - i n f r a r e ds p e c t r o s c o p y , j i n g - s h a n - c u i y a ，a u t h e n t i c i t y , t e a ，t o t a ln i t r o g e n ， t h e a n i n e ，w a v e l e n g t hs e l e c t i o n ，w a v e l e t ，m w p l s + b p ，s v m ，l s - s v m 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授 权江苏大学可以将本学位论文的全部内容或部分内容编入有关数据库进行检索，可以 采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 学位论文作者签名： 如7 年1 月r 日 王之释 指导 年? 枞 0 只| ，l 独创性。声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行 研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何 其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律 结果由本人承担。 学位论文作者签名：王芝芦 日期：如哆年月r 日 江苏大学工程硕士学位论文 第一章绪论 中国是世界上茶园面积最大、茶树品种最全的国家，在茶的种植、制茶、品茶等方面 历史源远流长n 1 。唐朝茶经中记载：“茶之为饮，发于神农氏，闻于周鲁公 。茶叶作 为传统的天然饮料，更加受到了世人的欢迎。茶从唐代传入东亚地区的朝鲜、日本，到1 6 世纪传入西方各国，成为世界性的饮料，特别是近两三百年世界茶叶发展很快，销量迅速 扩大乜1 。 近年来来研究表明茶叶中含有多种具有生物活性的物质，具有抗氧化、抗癌、降血糖、 增强机体免疫力、抗衰老等功效口1 。这与茶叶中的主要成分的功能密切相关。 1 1 茶叶的主要成分 茶叶中含有5 0 0 多种化合物，许多种化合物为茶叶特有，具有营养、保健和药理作用， 增进人的身体健康。包括茶多酚、生物碱、茶色素、芳香物质、氨基酸和维生素等。 ( 1 ) 茶多酚 茶多酚( t e ap o l y p h e n 0 1 ) 是茶叶中多酚类物质的总称，又叫茶单宁，约有3 0 多种化合物， 主要有儿茶素、类黄酮、花青素和酚酸等四类物质组成。其中，儿茶素类占茶多酚总量的 6 5 8 0 ，是决定茶汤颜色、味道的主要成分。茶叶中儿茶素有1 0 多种，含量较多的有6 种，分为两类：简单儿茶素( 或非酯性) 、复杂儿茶素( 或酯性) 。儿茶素的结构至少包括 3 个环核，是2 苯基苯并吡哺的衍生物口3 。 茶多酚是淡黄色至茶褐色略带茶香的水溶液，粉状固体或结晶的形式存在，具有涩味。 纯净的儿茶素为白色无定形粉末，在空气中很容易氧化成为黄棕色的物质。易溶于水，其 氧化产物能与蛋白质结合而沉淀；易于含铁物质反应，生成黑绿色的物质。茶多酚具有2 苯并吡喃的苯基碳架，含有两个以上互为邻位的羟基多元酚，故有酚类化合物的通性，具 有较强的供氢能力，如儿茶素b 环和c 环上的酚性羟基具有供氢能力，在氧化过程中生成 邻醌类及联苯酚醌，因此是一种理想的抗氧化剂，其活性高于一般非酚类或单酚羟基类抗 氧化剂口3 。 ( 2 ) 生物碱 茶叶中的生物碱( a l k a l o i d ) 以嘌呤类为主。其中，含量最多的是咖啡碱( 2 巧) 。咖啡 碱易溶于热水，1 0 0 以上的高温易升华挥发。咖啡碱对茶叶品质影响较大，是茶叶的重 1 江苏大学工程硕士学位论文 要滋味物质，尤其是绿茶中的苦味往往与咖啡碱含量偏高有关。而在红茶茶汤中，与多元 酚类结合成为复合物，茶汤冷后形成乳化现象。咖啡碱具有兴奋和利尿作用，茶中特有的 儿茶素类及其氧化缩合物可使茶中咖啡因的兴奋作用减缓而持续，故喝茶可使长途开车的 人保持头脑清醒及较有耐力。此外，茶叶中尚含有少量的茶叶碱和可可碱。 ( 3 ) 芳香类物质 这是茶叶中含量低而种类多的挥发性物质的总称。按照来源，少部分是茶叶自身代谢 过程中的产物，而大部分则是茶叶工艺加工过程中的产物；按照结构，这类物质可分为烃、 醇、醛、酮、酸、酯、酚、氧化物、硫化物、氮化物等，已分离出来的约有3 0 0 种。茶叶 的香气主要决定于这类物质的组合与浓度。通常，红茶的芳香成分以醛、酮、酸、酯等为 主，多由茶叶自身的酶促氧化过程产生，具有天然的甜香气味；而绿茶则以含氮化合物和 硫物为主，多由加工过程的热转化而形成，具有典型的烘炒香。 ( 4 ) 茶叶色素 茶叶中的色素可分为两大类：一是脂溶性色素。主要是叶绿素、叶黄素和胡萝b 素， 不溶于水，而溶于有机溶剂，这类色素对于茶的色泽和叶底色泽具有很大的影响。二是水 溶性色素，主要是类黄酮，花青素，以及其他茶多酚的氧化产物( 如茶红素、茶黄素、茶 褐素等) ，能溶于水，这类色素决定茶汤的颜色。 ( 5 ) 氨基酸和蛋白质 氨基酸和蛋白质属于茶叶中的含氮物质，很多氨基酸是蛋白质的基本单位。茶叶中的 蛋白质由谷蛋白、白蛋白、球蛋白和精蛋白组成，其中以谷蛋白所占比例最，约为蛋白总 量的8 0 ，其他蛋白含量较少。能溶于水的是白蛋白，这种蛋白对茶汤的滋味有积极作用。 茶叶中氨基酸的种类甚多，已发现的有2 5 种以上。主要有：茶氨酸、天门冬氨酸、 天门冬酰胺、谷氨酸、谷氨酰胺、精氨酸、丝氨酸、丙氨酸、赖氨酸、组氨酸、苏氨酸、 甘氨酸、缬氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸、亮氨酸和异亮氨酸。上述的1 0 几种氨基酸中，以 茶氨酸、谷氨酸、天门冬氨酸、精氨酸等含量较高，其中尤以茶氨酸的含量最为突出，通 常茶氨酸要占氨基酸的5 0 以上，嫩芽与嫩茎中所占比例更大。茶树如此大量地合成茶氨 酸，是茶树新陈代谢的特点之一，到目前为止，除了在一种蕈内和茶梅中发现有少量这种 茶氨酸外，其他植物中还尚未发现。 茶叶中的氨基酸是氮代谢的产物，是茶树吸收的氮素经代谢转化而成的。土壤中的氨 态氮或硝态氮被茶树吸收后，转化成氨再通过酮戊二酸的还原氨化作用形成了某种氨基 酸，然后再通过转氨作用与氨基酸的相互转变，就形成了各种各样的氨基酸。 2 江苏大学工程硕士学位论文 茶叶中的氨基酸在代谢过程中，通过氧化、水解等一系列作用进行脱氨而转化为其他 物质。脱氨及脱羧作用形成的游离氨及胺类在酰胺化作用过程中，转化成天门冬酰胺、谷 氨酰胺和茶氨酸等物质。 氨基酸代谢与茶多酚、咖啡碱的代谢有着密切的关系，相互制约，显示了茶树新陈代 谢的特点。茶叶中的氨基酸极易溶解于水，不少氨基酸都有着一定的香气和鲜味，对茶汤 品质影响较大。 因此茶叶中的氮素( 包括茶氨酸) 与其品质有重要的关系。 ( 6 ) 碳水化合物( c a r b o h y d r a t e ) 茶叶中的碳水化合物包括3 类：一是单糖，含量在0 3 一1 o ，溶于水，主要有果糖、 葡萄糖、甘露糖、半乳糖、核糖、木酮糖和阿拉伯糖等。二是双糖，含量在o 5 3 0 ， 溶于水，主要有蔗糖、乳糖、麦芽糖、棉子糖。三是多糖，占茶叶干物质的2 0 以上，不 溶于水，主要是淀粉、纤维素、木质素等。若这类物质偏高则是茶叶处于嫩度差、老化状 态，品质低劣。 ( 7 ) 有机酸( i n o g a n i ca c i d s ) 茶叶中含有将近3 0 种有机酸，可分为两类：一是二羧酸和三羧酸；二是脂肪酸。在 这类有机酸中，有的是香气组分( 如乙烯酸) ；有的本身虽无香气，但可转化为香气( 如亚 油酸) ；有的则是香气成分良好吸附剂( 如棕榈酸) 。 ( 8 ) 维生素( v i t a m i n ) 这是一类含量低微、作用巨大的生理活性物质。茶叶中的维生素可分为两类：一是水 溶性维生素，如维生素b 类( b 1 、b 2 、b 3 、b 5 、b 6 、b 1 1 ) 、维生素c 、肌醇等，其中维生素 c 含量最高( 高级绿茶含量可达0 5 。二是脂溶性维生素，如维生素a 、维生素d 、维生 素e 和维生素豳。 ( 9 ) 矿质元素( m i n e r a le l e m e n t s ) 茶叶中的矿质元素总量在4 。7 ，是茶叶出口检验项目之一( 通常，不宜超过6 5 ) 。 包括碳、氢、氧、氮、磷、钾、硫、钙、镁、铁、铜、铝、锰、硼、锌、钼、铅、氯、氟、 硅、钠、钴、铬、镉、镍、铋、锡、钛、钒。其中前面十种是大量存在的元素，故称大量 元素，而后面几种在茶叶中含量甚微，统称为微量元素。含量最高的是p 、k ；其次是c a 、 m g 、a 1 、f e 、m n 、s ；微量的有c u 、z n 、c o 、n i 、b 等。这些元素对人体的代谢活动具 有重要作用。 3 江苏大学工程硕士学位论文 1 2 茶叶品质的评定方法 茶叶种类繁多，形状千姿百态，内质各具风味，中国各类新老名茶更是争奇斗艳。茶 叶的品质与经济效益密切相关，质量评定及分级标准化具有非常重要的现实意义。 1 感官审评 目前，茶叶品质的评定仍沿用传统的感官审评的方法。传统感官审评是通过评茶师的 视觉、嗅觉、味觉和触觉对茶叶的色泽、香气、滋味、外形进行分项评审，综合确定其质 量和经济价值，因简便、快捷，能通过感官对茶叶的品质及特征迅速描述、评判，因此至 今仍是最常应用的方法。 2 理化审评 应用物理及化学方法评定茶叶品质的方法简称理化审评。茶叶理化审评的研究已取得 进展，主要方法有：容重比容法；电导测定法；缓冲能曲线法；延迟光效应法；电容值测 定法；色差测定法；红碎茶内质化学鉴定法；绿茶滋味化学鉴定法；单相关回归分析法； 多元回规分析法；通径分析法；模糊综合评判法等。理化审评的研究虽已取得进展，但因 多种原因，目前仍无法完全替代感官审评。这些理化检测方法已用于茶叶中茶多酚、水溶 性浸出物、茶氨酸等含量的检测。 目前茶叶的品质仍停以感官审为主，理化审评为辅。由于感官审评的过程受主观因素 影响较大，因而容易出现争议。 1 3 近红外光谱分析 1 3 1 近红外光谱分析技术原理及特点 近红外( n e a ri n f r a r e d ，n i r ) 光是指波长介于可见光区与中红外区之间的电磁波，其 波长范围约为7 8 0 。25 0 0a m ，波数范同约为1 25 0 0 。40 0 0c m 。1 【4 】。近红外光谱分析是指利 用近红外谱区包含的物质信息，主要用于有机物质定性和定量分析的一种分析技术【5 1 。 ( 1 ) 近红外光谱的基本原理 4 江苏大学工程硕士学位论文 近红外光谱是由于分子振动能级的跃迁( 同时 伴随转动能级跃迁) 而产生的( 图1 1 ) 1 6 , 7 1 。近红外光 谱分析技术是依据被检测样品中某一化学成分对 近红外光谱区的吸收特性而进行的定性、定量检测 的一种方法。它记录的是分子中单个化学键的基频 振动的倍频和合频信息，主要是由于x h 键( x 为c ，0 ，n ，s 等) 的吸收。不同基团产生的光谱_ 在吸收峰位置和强度上有所不同，根据朗伯一比耳 吸收定律，随着样品成分含量的变化，其光谱特征 也将发生变化f 4 】。近红外光谱分析正是根据这些不 电子能级 图1 1 分子能级跃迁示意图 f i g 1 1 s c h e m a t i cd i a g r a mo f m o l e c u l a re n e r g yl e v e lt r a n s i t i o n s 同的光谱特征，进行定性和定量分析的一种技术。近红外光谱定量分析的基本公式是朗伯 比尔( l a m b e r t b e e r ) 定律，简称比尔定律，即： 么= l g = 舭 ( 1 1 ) 式中：1 0 为入射光强；i 为出射光强；a 是透射率倒数的对数，称为光密度或吸光度，它是物 体组成和波长的函数；k 为比例系数，它与物质的吸光系数等因素有关；为透过液体的 光程长度；c 为液体的浓度。 ( 2 ) 近红外光谱的特点 近红外光谱技术之所以成为一种快速、高效、同时适合定性和定量分析的有利工具， 是由其技术特点决定的，近红外光谱分析的主要技术特点如下： 1 ) 样品无需前处理近红外光具有很强的穿透能力和散射效应，在检测样品时，不 需要进行任何前处理，可以穿透玻璃、石英和塑料包装进行直接检测，也不使用任何化学 试剂。也不需要分析的后处理，一旦近红外光谱的校正模型建立后，对操作人员进行分析 的知识背景与经验背景大幅度的降低。 2 ) 分析方便快捷近红外仪器的测定时间短，傅立叶变换近红外光谱仪器的扫描一 次样品的速度一般在1 s 左右；而传统的光栅型近红外光谱仪器的扫描速度也在几m i n 范围 之内。 3 ) 无损检测技术近红外检测技术在测定光谱时不破坏或消耗样品，对样品的外观 和内在结构都不产生影响。可直接对样品进行活体测定。该特点可为生物学研究中对采样 技术、试验设计及果蔬等农产品自动检测分级节约大量的人力物力。 s 江苏大学工程硕士学位论文 4 1 无污染低成本近红外检测技术和常规分析方法相比由于不需要使用化学试剂或 高温、高压、大电流等测试条件，分析后不会产生化学、生物或电磁污染。既环保又可以 节约大量的试剂费用。 5 1 多组分同时测定在同一模式下，该方法可以同时测定多种组分，比如在测小麦的 模式中，能同时测定其蛋白质含量、水分、硬度、沉淀值、快速混合比等指标，大大简化 了测定操作。不同的组分对测定结果都有一定的影响，因为在测定过程中，其它组分对近 红外光线也有吸收。近红外仪器的计算单元化学定量计算软件可以采用数学的方法来 消除这种影响。这是近红外技术得以大力推广的主要原因。 们在线检测和实时分析由于近红外技术能够及时快捷地对样品进行检测，并具有远 距离采集样品光谱和实时分析的能力，特别适用于在线分析。便于及时调控生产线上原料 及产品品质的变化，保证产品质量稳定。光纤导管和光纤探头的开发应用也使远距离检测 成为现实。远距离检测技术尤其适用于污染严重、高压、高温等对人体和仪器有损害的环 境下应用，也为近红外网络技术的发展奠定了基础。 n 近红外技术的重现性好，效率高，该技术的一个重要特点就是技术本身的成套性， 即近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型的三位一体性，性能优异的近红外光谱仪是 该技术的基础和前提【8 1 。光谱测量技术与化学计量学学科的有机结合，并溶入现代计算机 的催化作用，被誉为分析的巨人1 9 】。 同时也要注意，近红外光谱分析技术是一种间接的分析技术，它必须依赖为光谱仪安 装相应的“软件 ( 定量分析或定性分析数学模型) ，常规的化学分析方法测定出特定背景 范围内多个标样成分的化学值或性质，利用化学计量学方法建立数学模型，并通过数学模 型计算待测样品的成分含量或确定性质。数学模型的预测准确性与常规化学分析方法准确 性、建模样品是否有代表性、数学模型的校正和使用是否合理等因素有很大的关系。另外， 与常规化学分析相比，近红外光谱分析的测试灵敏度较低，待测的成分含量一般不低于 0 】。 1 3 。2 近红外光谱分析技术的发展及应用 近红外光谱分析技术的发展大体上可分为5 个阶段。在近红外谱区被发现后的一个 半世纪中，受技术水平的限制，无法将光谱信息充分提取出来，其应用受到了很大的限制 【4 1 。直到2 0 世纪5 0 年代以后，随着近红外光谱仪器的进步和n o r r i s 等所做的大量研究工 作，近红外光谱分析技术首先在农产品品质快速分析的研究中得到了应用。到2 0 世纪6 0 6 江苏大学工程硕士学位论文 年代中期，经典近红外光谱分析存在灵敏度低、抗干扰性差的弱点，而当时的技术水平无 法克服这些弱点，使该项技术的研究和应用进入了一个沉默时期。在此期间，由于美国农 业部研究部门在农产品和食品品质分析上大力推广近红外光谱分析专用仪器，使近红外光 谱分析的研究和应用得以维持和延续。2 0 世纪8 0 年代以后，随着现代计算机硬件和软件 技术的飞速发展，带动了分析仪器的数字化和化学计量学( c h e m o m e t r i c s ) 学科的发展，很 好地解决了近红外谱区谱峰重叠、提取光谱信息困难和背景干扰等问题，使以弱信号和多 元信息处理为基本特征的近红外光谱分析获得了坚实的技术支持。在该时期近红外光谱分 析技术在各个领域中的应用研究陆续展开。进入2 0 世纪9 0 年代，近红外光谱分析技术步 入一个快速发展时期。在该时期计算机硬软件技术日益成熟，数字化的光谱仪器与化学计 量学方法的有机结合，形成了现代近红外光谱分析技术。近红外光谱仪器数字化程度亦在 不断提高，并配备有功能强大的计算机和化学计量学分析软件，使其应用更为广泛。在欧 美等发达国家中近红外光谱仪已被视为品管实验中必备的仪器【4 ，5 1 。 由于光学、计算机科学技术、化学光度理论和方法等各种科学技术的不断发展，近红 外光谱分析技术的研究内容增多，其应用从农产品的实用技术扩展到其它许多领域。如石 油化工、高分子化工和基本有机化工、食品工业、纺织工业和制药工业及临床医学【5 】等领 域。 在农产品的应用中，大多采用漫反射技术。最早主要是测定小麦中的水分含量，后来 又用于谷物及饲料中的淀粉、蛋白质、油脂、糖分、氨基酸及食用纤维、矿物质等含量的 测定【5 】，以及谷物中污染物的测定。此外，在烟草行业中，用近红外光谱分析技术测定水 分含量应用广泛，还用于烟叶中其它成分的分析，如烟碱( 0 6 的范围内) 、总糖( 0 3 0 的范围内，精度可达0 1 ) 和总氮【1 0 l ( 精度可达o 8 以内) 。并且，r e y n o l d s 烟草公司在 1 9 9 0 年申请了用n i r 在线检测烟草薄荷醇含量技术的专利【1 1 】。 在食品分析中，用近红外光谱分析技术测定肉类鱼类、奶和奶制品中的脂肪、蛋白质、 氨基酸等含量及水分数据，进行产品质量监控【4 】；用近红外光谱分析技术监测水果、蔬菜 中各种营养组分含量和甜度、酸度、湿度及脆度，进行质量评价【4 】；近红外光谱分析技术 还可用于各种含醇饮料中醇含量、果汁中糖和酸含量的测定，如在啤酒生产中在线监测发 酵过程中酒精及糖分含量。江苏理工大学陈斌先后用近红外光谱测定了食醋中的总酸、还 原糖和挥发酸【1 2 1 ，方便面中的含油率，酱油中的总氮和总酸以及啤酒中的酒精度等【1 3 】1 3 ，赵 杰文等人利用近红外光谱检测技术对苹果的糖度进行了检测，取得较好的效果。近红外定 量分析因其快速、准确己被列入世界谷物化学科技标准协会( i c c n o 1 5 9 2 0 2 ) 和美国谷物化 7 江苏大学工程硕士学位论文 学协会标准( a a c c n o 3 9 o o ) ，成为世界食品分析标准检测方法之一。 在石油化工行业，近红外光谱分析技术得到了广泛的应用，并且带来了巨大的经济效 益，如燃料油、润滑油的组成及性质分析，及其在石油加工过程中的应用。近红外光谱分 析技术在高分子领域中可以测定单体的纯度、残余单体量、聚合度、相对分子量、交联度、 密度等诸多高分子化学和物理性质指标【4 1 。 随着近红外光谱分析技术及计算机软件技术的发展，近红外光谱分析技术在制药工业 中的应用日趋广泛，显示出了巨大的潜力。包括药物中活性成分的测定、固体药剂的非破 坏性表征【1 4 1 、药物生产过程( 包括合成、混合、加工、制剂、压片及包装过程) 的在线监控 及原料或产品的鉴定等。 1 3 3 近红外光谱分析的一般步骤及化学计量学方法 ( 1 ) 近红外光谱分析的一般步骤 现代近红外光谱是一种间接的分析技术，通过校正模型的建立，实现对未知样本的定 性或定量分析。分析模型建立及应用过程如图1 2 所示。其分析方法的建立主要是通过以 下几个步骤完成：一是选择有代表性的校正集样本，并测量其近红外光谱；二是采用标准 或已经认可的参考方法进行化学成分测定；三是根据测量的光谱和化学数据通过合理的化 学计量学方法建立校正模型；四是根据校正模型对未知样本的组成及性质进行测赳1 5 】。 厂、 厂、 校正集样本 测定校止集样 光谱预处理 本化学数据 j 一 、7x 。 7 4 厂、 厂、 厂1 、 校正 未知样本类别 测定校正集判断及组成与 样本光谱 模型 l 1 性质测定 、l j ， 芦?k 0 9 。1 9 8 7 年俊滕正得出一些茶叶中各成分在近红外区的测定组合波长，全氮 量为19 9 0 、2 0 5 6 、22 9 0 、11 8 3 n m ；咖啡碱16 9 2 、19 9 0 、2 4 2 2 、20 7 5 、23 6 4 n m ：品质 综合分析波长组合为12 2 8 、19 8 2 、15 4 8 n m 。近红外分析结果与传统化学分析结果问的相 关系数达0 1 8 6 - 0 9 9 4 。2 0 0 3 年林敏等【1 9 】以种杭州产炒青系列茶叶为样品，利用离散余弦 变换具有的去相关能力，通过引入阈值和保留能量来定量描述茶叶近红外光谱数据的特 性。结果表明：离散余弦变换对茶叶近红外光谱具有较强的压缩能力。2 0 0 4 年上海理工大 学孙耀国等【冽直接取茶叶完整叶测定绿茶中咖啡碱和茶多酚的含量，并在进一步优化波长 范围的基础上得到了较好的数学模型，咖啡碱和茶多酚的较正值与化学值之间的相关系数 分别达到o 9 2 和0 9 6 。预测均方差分别为0 3 1 和1 6 7 。2 0 0 6 年徐立恒等【2 1 】应用近红外光 谱法测定了与茶叶品质密切相关的茶多酚、氨基酸及咖啡碱三类化合物。用p l s 计算法建 立上述组分的二阶导数近红外光谱与其含量间关系的分析模型。其计算结果与用国家标准 方法测得的对应组分的含量达到一致。1 9 9 8 年夏贤明等通过对4 0 个绿茶进行回归分析， 得出全氮的近红外吸收波长为20 8 8 r i m ，化学法与近红外法测定结果相关性显著。1 9 9 1 年 夏贤明等通过对4 0 个绿茶样品进行多元回归分析，分别建立了总氮量、游离氨基酸、咖 啡碱、茶多酚四种品质成分的定标模型。外部验证显示各成分的定标模型的相关系数和标 准偏差分别为咖啡碱( ，= 0 9 1 7 ，s = 1 2 9 ) 、茶多酚( r = 0 9 9 8 ，s = 0 1 4 6 ) 并经t 检验，近红外 法和化学法测定结果差异不显著。2 0 0 7 年华中农业大学林新【2 2 】等人直接对1 5 8 个新鲜样品 进行近红外光谱扫描，光谱数据在散射处理方式s n v + d e t r e n d 下经过一阶导数处理后，运 用m p l s 建立水分含量模型，预测标准差为0 5 。中国计量学院刘辉军瞄1 等人利用遗传 算法提取茶叶的近红外吸收特征波长，建立了绿茶水分和氨基酸的近红外分析模型。结果 表明，经遗传算法波长选择后，氨基酸预测集的均方根误差减小8 2 1 ，水分预测集的均 方根误差减小7 6 6 ，它们在波长选择前后对应的分析波长数之比分别为9 9 5 ：7 和19 9 0 ：3 3 。 陈全胜等人1 2 4 1 0 6 年采用s n v 处理，在65 0 0 53 0 0 c m l 范围内s i m c a 模式识别方法 对茶叶进行识别和分类。主成分数分别为4 、5 、2 和3 时，四类茶叶模型的对未知样本的 江苏大学工程硕士学位论文 识别率分别是9 0 、8 0 、1 0 0 和1 0 0 ，拒绝率全是1 0 0 。此外，试验发现采用近红 外光谱结合主成分马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4 种中国名 茶。研究结果表明，在65 0 0 - 53 0 0 c m 。1 波数范围内的光谱，通过m s c 预处理方法，用8 个主成分建立的模型最好，模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到9 8 7 5 和 9 5 。同年，陈全胜等人【2 5 1 在以碧螺春茶为研究对象的试验中，利用近红外光谱分析技术 结合支持向量机( s v m ) 模式识别原理建立碧螺春茶真伪鉴别模型。试验结果显示，通过s n v 预处理，在65 0 0 - 55 0 0 c m 。1 波长范围内的光谱经过主成分分析后，提取1 1 个主成分，选 用径向基函数r b f 作为核函数建立的模型最佳。对训练集中的1 3 8 个茶叶样本，模型的回 判鉴别率达到9 3 4 8 ，对9 0 个独立样本进行预测时，模型的预测鉴别率达到8 4 4 4 。浙 江大学李晓丽，李晓丽等【2 6 】应用可见近红外光谱仪测定5 个品种茶叶的光谱曲线，用主成 分分析法对不同品种茶叶进行聚类分析并获得茶叶的可见近红外光谱数据的主成分，再结 合a n n 进行品种鉴别。主成分分析表明，以主成分1 和2 对所有建模样本的得分值做出的 得分图，对不同种类茶叶具有较好的聚类作用，可以定性分析茶叶种类。把主成分分析得 到的前6 个主成分作为神经网络的输入，茶叶品种值作为神经网络的输出，通过5 个茶叶 品种共1 2 5 个样本的训练和学习，建立了茶叶品种鉴别的3 层b p 人工神经网络模型，对 未知的2 5 个样本进行鉴别，品种识别准确率达到1 0 0 。2 0 0 8 年胡永光等【4 3 】研究基于可见 近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的检测方法。以茶鲜叶为对象，田| 、日j 试验使用便携 式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息，通过不同预处理和统计分析，建立茶鲜叶全氮含量预测 的光谱模型。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法，用7 个主成分建立的偏最 小二乘模型最好，其校正集均方根误差僻m 阳。为0 0 9 73 ，预测集的相关系数为0 8 8 81 ，预 测均方根误差( r m s e p ) 为0 1 3 04 ，预测的平均相对误差为4 3 3 9 。 在国外，1 9 9 7 年吉川聪一郎等用近红外光谱测茶叶中的氨基酸、咖啡碱和茶多酚，相 关系数都在0 9 1 以上。2 0 0 4 年m h z h a n g 等人 2 r l 使用p c r 模型检测茶叶中总抗氧化物含 量，得到r m s e p 为1 8 1 。h s c h u l z 等采用偏最小二乘法测定绿茶中的生物碱和酚类含量， 但没有应用独立的检验集进行检验。2 0 0 3 年j l u y a e r t 等1 2 8 比较了绿茶样品未经处理完整 叶和粉碎处理两种状态下，用偏最小二乘法建立数学模型测定绿茶整叶的咖啡碱和茶多酚 含量和总抗氧化能力。未经处理的各成分的模型的相关性较高，除茶多酚外，其余相关系 数均达0 9 以上。 以上研究表明，近红外光谱分析用于茶叶成分的定量分析和品种鉴别是可行的。由于 茶叶的品种、产地极其繁多，而这对于近红外光谱分析过程影响较大。要使此项目技术用 1 2 江苏大学工程硕士学位论文 于生产，必需进行多产地、多品种茶叶的近红外光谱分析研究。 1 5 本课题研究的目的、内容及意义 茶业发展已成为农业创汇和茶农致富的一大产业。茶叶生产是劳动密集型产业，聚集 产、加、供、销各个生产环节，可以吸收众多人员从事到此行业，因此对国家、集体、个 人、企业都有重要意义。全国各产茶区都非常重视茶叶的发展，把茶叶生产作为农业产业 中的一大支柱产业来发展。 目前茶叶品质的感官审评的过程受主观因素影响较大，因而容易出现争议。虽然应用 理化方法可以检测出茶叶中有效成分，但由于由于试验操作烦琐，设备昂贵，因此在实际 应用中的可操作性差。另由于茶叶中有效成分复杂，且尚未有法定化的茶叶品种指纹图谱 相关的质量标准，这些理化检测方法也不能用于茶叶品种的鉴别。因此，工厂、质检部门 都迫切希望需求一种简便、快速的茶叶品质及品种的方法。 氮在茶叶体内的平均含量约占干重的1 5 ，主要以蛋白质形态存在，蛋白质的基本 组成单位是氨基酸。茶叶中的氨基酸对茶汤的香味、鲜味产生积极作用，尤以茶氨酸含量 最高，占氨基酸总量的5 0 以上。氮是植物体内许多酶的组成成分，参加叶绿素的组成， 与茶叶的生长密切相关。最终影响茶叶的中茶多酚等有效物质的含量。目前已有的研究结 果表明，近红外光谱分析用于茶叶中主要物质的检测是可行的。但所的研究所用的茶叶品 种较少，为加快近红外光谱分析中茶叶品质中的应用，本课题拟开展多品种、多产地茶叶 的总氮、茶氨酸的近红外检测方法的研究，以求建立一种快速的定量检测方法，为快速评 定茶叶品质提供技术支持。 “金山翠芽 是镇江市最早研制的地方名茶，自1 9 8 5 年通