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智能感官分析技术在茶叶分类中的应用

2020-02-03张成梅黄伟于杰王雅洁

电子技术与软件工程 2020年14期
关键词:电子鼻茶汤电导率

张成梅 黄伟 于杰 王雅洁*

(1.贵州省分析测试研究院 贵州省贵阳市 550000)(2.贵州省食品安全检测应用工程技术研究中心有限公司 贵州省贵阳市 550000)

1 智能感官分析技术产生的背景

自古以来,茶叶就是国人生活中一种必不可少的饮料。中国是全球茶叶的重要产地,茶叶产业高度发达。但是,长久以来,对茶叶品质的分类始终依赖于人工,通过感官审评、理化指标等方法进行。

感官评审是由查评师根据自身的专业知识和工作经验,对茶叶的味道、外观等进行综合评定。感官品评虽然具有直接、便利等优势,但是对于茶评师的专业水平要求较高,而且茶评师可能受外界多种的因素的影响,导致审批结果的不准确。可能影响的外界因素包括嗅觉受外界其他气味的干扰、其他食物和温度对味觉产生影响,身体状况、实物标准样存在差异等其他因素的影响等。

理化指标是运用相关的技术手段,对茶叶内所含物质进行检测,最终对茶叶的品质做出客观的评价。理化识别虽然具有准确性较高等优势,但是检测操作相对复杂,花费的资金较高,审评的周期相对较长,所以,一般作为茶叶审评的辅助手段。由于茶叶中的有机成分有600 多种,无机矿物质有超过40 种,再加上各种味道相互作用,所以,通过理化识别测定的数据无法真实全面地对被检测样品的味觉做出判断。

在此背景下,智能感官分析技术由于不需要对样本进行预处理,而且能够对茶叶的香气、味道和外观做出相对可靠的评判结果和指纹信息,成为目前茶叶审评领域众多专家关注的热点,也代表着未来茶叶审批的发展趋势。

2 技术原理

智能感官分析技术是借助传感器、信号采集器、分析系统,对人体感官系统的感知过程进行模拟,从而准确判断。在智能感官分析技术应用过程中,传感器与人类的感觉器官类似,当发现被测样本中的某种属性或物质时,就会发出响应信号;信号采集器与人类的神经系统类似,对接收到的响应信号能够进行相应的简单处理和传输;电脑与人脑类似,通过对信号的深度处理和综合分析,最后得出整体的结论。

目前,机器视觉、电子鼻、电子舌技术、茶汤电导率系统、近红外光谱技术等智能感官分析技术被用于茶叶的检测和审评。其中,机器视觉对茶叶的外观、颜色等进行判断;电子鼻主要用于茶叶香气的判断;电子舌主要用于茶叶味道的判断;茶汤电导率系统通过对茶汤中的电导率进行测定,评估茶叶的品质;近红外光谱技术用于检测茶叶中各种物质的含量。

机器视觉、电子鼻、电子舌技术虽然具有不同的功能,但是有着相似的工作流程和原理,工作的步骤主要包括传感器产生响应信号、对响应信号进行预处理、提取样品特征信息、建立相关模型并进行模式识别,可见图1。

3 智能感官分析技术在茶叶分类中的应用

3.1 机器视觉在茶叶分类中的应用

图1:智能感官技术工作流程

从茶叶的感官评审来看,茶叶的质量大多通过视觉进行判断,具体包括干茶的色泽和外形、茶汤的汤色、叶底的外形和颜色等。因此,不仅要求茶评者具有丰富的工作经验和扎实的专业知识,而且对审评的环境也有着严格的要求。茶评者评判的不稳定也成为茶叶行业亟需解决的重要问题。随着计算机技术的不断发展成熟,机器视觉技术的应用,避免了传统感官审评的不确定性。

电子计算机图像处理与识别技术是一门跨学科的前言高科技,主要研究图像编码与压缩、图像预处理、图像增强、图像变换、图像恢复、图像分割与分析等。即输入待测图样,并通过计算机进行图样数据处理,然后依据已有的参考数据,对待测样品进行分类与识别,从而得出客观的参考数据和参考结果。

由于机器视觉技术开始于20 世纪50 年代,目前已成熟应用于工业、农业、军事、交通等领域,因此关于机器视觉进行茶叶品质的研究较多。专家指出,在茶叶的外形评价方面,对于条形茶来分析,茶叶叶片的平均幅度、面积、短径、周长、经脉等与茶叶的品质也有一定的相关系数。如高档茶嫩度好、条索紧结:低档茶条索粗松、朴片多。感官审评与色差分析具有较高的相关性,能综合反映茶叶品质水平。

3.2 电子鼻在茶叶分类中的应用

电子鼻又称气味扫描仪,能够模拟人类的嗅觉,对各种气味和挥发性成分进行分析和识别。茶叶香气是决定茶叶品质的重要因子之一,历来被茶叶研究者所重视。茶叶香气的含量低微、组成成分复杂,且具有易挥发和不稳定的特性,在茶叶的感官审评中,容易受到空气温湿度和感官审评人的个人因素影响,如何消除不稳定的主观因素是茶叶香气评审的重要内容。电子鼻的推广和应用,就能很好的消除这一不稳定因素。

电子鼻技术在茶叶香气评价上有着广阔的发展前景,大量的数据研究资料也表明,应用电子鼻香气的探测对无性系茶树品种进行分类是完全可行的。运用电子鼻检测技术检测不同种类的气味具有耗时短、速度快、测定评估范围重复性好、可避免人为的误差等优点。此外,电子鼻还能检测一些人鼻不易察觉到的微弱气体,这对茶叶的嗅觉审评来讲是大有裨益的。目前,虽然科学家还没有完全分析出动物的嗅觉原理,但随着电子鼻传感器材料的发展,尤其是生物芯片、生物技术、集成化技术的提高和纳米技术的提高和应用,使得电子鼻的灵敏度和准确的得到了极大的提升,在实际生产和工作中,得到了很大的实用。

3.3 电子舌在茶叶分类中的应用

自1990 年第一台电子舌系统被研发以来,电子舌实现了对酸、甜、咸、苦多种味道的成功分辨,也引起了更多人的关注和使用。电子舌是非特异性传感器的液体分析系统,不仅能够对被测茶叶的物质组成进行准确测定,而且能够对不同物质的含量进行测定,对茶叶的品质做出定性和定量分析。该技术灵敏度高、重复率高等诸多优点,得到了众多专家和科研人员的认可,引发了学术界的广泛关注,在茶叶的味道评审和分类上也展示出了广阔的发展前景。2003年,Larisa Lvova运用电子舌技术对绿茶、咖啡等饮料进行检测,结果表明,该技术能够对咖啡碱、茶多酚、蔗糖和葡萄糖等物质的含量进行准确测定,能够正确识别红茶、绿茶和咖啡。其他研究也表明,电子舌技术能够准确识别不同类别的绿茶。如今,如何将电子舌技术用于茶叶的审评和分类,仍需要科研人员和从业者的深入研究。

3.4 茶汤电导率系统在茶叶分类中的应用

茶汤电导率是依据茶汤可溶性物质多为电解质物质,且依据溶液导电率高低可判断其茶汤电解质物质高低,从而判断茶汤可溶性物质含量的一种方法。学者在研究中发现,茶汤电导率与茶叶的品质密切相关,花茶、绿茶的茶汤电导率越高,茶叶的品质就越高。但是,不同茶叶品种间的电导率存在较大差异。根据这一研究结论,茶汤电导率系统逐渐被应用于茶叶分类中。

3.5 近红外光谱技术在茶叶分类中的应用

近红外光谱(near-infrared spectroscopy)技术是将近红外光谱所反映的样品基团、组成或物态信息等与标准进行对比,从而测得液体样本的组成含量,进而建立相应的定标模型,判断或预测待测样品的组成含量,对待测样品进行审评的一种方法。该技术最初应用于农业分析领域,之后才逐步应用于烟草行业。目前,经过多年的发展,近红外光谱技术在烟草行业的应用已非常成熟。由于烟草行业与茶叶行业存在很多相似之处,传统的测定方法均为感官审评和理化指标检测,有专家提出,将近红外光谱技术应用于茶叶的测定和分类,创新茶叶测定方法。但是,在具体的实践中,受近红外光谱技术适应范围局限性大、取样难度大等因素的影响,再加上市面上缺少用于茶叶测定的近红外仪器,仪器的灵敏度不高,专业技术人员缺乏,使近红外光谱技术用于茶叶测定的研究受到阻碍,在茶叶分类上的应用遭遇瓶颈。

4 智能感官分析技术目前存在的问题

目前,机器视觉、电子舌、电子鼻等智能感官分析技术在茶叶分类中取得了一定的研究成果,显示出较好的研究前景,但是,目前这些技术仍存在以下不足:

4.1 结果相对片面

茶叶的成分复杂,如果只应用一种智能感官分析技术,无法准确对茶叶的品质进行评判。所以,在具体的实践过程中,应将机器视觉、电子舌、电子鼻、茶汤电导率系统、近红外光谱技术等智能感官分析技术综合运用,才能得出理想的结果。

4.2 智能感官系统的准确性有待提高

受多方面因素的影响,智能感官系统无法完全避免误差的出现,准确性有待提高。具体分析如下:

(1)现有的传感器对茶叶的适用性较弱。在智能感官分析技术的应用中,传感器对测定结果有着重要影响。如果传感器对测定的物质适用性较弱,就无法做出准确的测定。在茶叶评审上,应积极研发或筛选对茶叶适用性更强、敏感度更高、响应更快的传感器,从而提升测定的准确性和可靠性。

(2)样品的代表性和采样的科学性会对模型建立产生影响。在目前的诸多研究中,茶叶样品存在代表性不强、样品数不全的现象,每个等级的茶叶样本较多,导致模型的稳定性较差,从而影响测定结果。

(3)存在信号漂移和信号噪声。受仪器测量参数、测量方法、测量环境、样品来源等因素的影响,传感器响应曲线漂移的情况时有发生,从而导致智能感官系统出现误差,影响测定结果的准确性。因此,在今后的研究中,需要深入研究并采取有效措施,降低信号漂移和噪声。

4.3 智能感官分析技术应用成本较高

目前各种智能感官分析技术还没有得到广泛应用,导致各种仪器的价格较高,茶叶测定的费用也相对较高。

5 结语

综观茶叶品质检测技术研究,感官品评最能体现人的感受及对产品的质量要求,敏锐、简单、便捷,但需要有一定的专业知识和长期的经验积累。理化检测客观、准确但过程复杂且尚难以以某种或某几种成分的多寡来鉴别茶叶质量的高低,反应茶叶的整体品质。智能感官分析技术比理化检测简便、比感官品评客观,但也有其技术上的局限性。相信不久的将来,随着传感器技术、模式识别技术和感官分析技术等交叉学科的发展,智能感官技术在茶叶分类中将得到更加广泛的应用,目前感官技术结果相对片面、成本高等问题也会逐步得以解决。

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