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        高光譜成像儀在茶葉品質無損鑒別中的應用

        發布時間:2024-04-26
        瀏覽次數:31

        茶作為世界三大飲料之一,茶葉的種類與等級對茶口感的影響巨大。傳統的茶葉品質判別主要依靠感官評審與理化分析相結合的方法,這種方法耗時耗力且對茶葉損害較大。為了快速的對茶葉品質進行鑒別,就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀?在茶葉品質無損鑒別中的應用。

        茶作為世界三大飲料之一,茶葉的種類與等級對茶口感的影響巨大。傳統的茶葉品質判別主要依靠感官評審與理化分析相結合的方法,這種方法耗時耗力且對茶葉損害較大。為了快速的對茶葉品質進行鑒別,就可以使用高光譜成像儀。本文介紹了高光譜成像儀在茶葉品質無損鑒別中的應用。

        茶葉

        茶葉品質鑒別方法:

        眾所周知,茶是世界上最受歡迎的飲料之一,歷史悠久,不同茶產地根據其獨特的氣候條件,形成了各自獨特的茶文化。根據發酵程度,茶葉的種類可以分為未發酵的綠茶和完全發酵的黑茶,5~10%發酵的白茶,60~70%發酵的烏龍茶,85%發酵的黃茶等。茶葉中含有的抵抗各種疾病的生物活性物質,比如兒茶素,黃酮醇,花青素等,使得近年來消費者對茶葉的質量以及營養的關注程度都明顯增加。茶葉的種類、等級直接影響茶的口感與市場價值,而目前的茶葉市場中依然存在以次充好,以假亂真的現象,這些現象不僅對于茶葉品牌的建立有著消極的影響,而且對于消費者的權益來說,也是極大的損害。因此,研究一種快速鑒別茶葉品質的方法意義重大。

        傳統的茶葉品質鑒別方法主要以感官評定方法和理化方法結合的方式為主。其中,感官評審方法是指由專家對茶葉進行感官評審而對茶葉等級做出判斷,這種方法受評審專家的個人經歷以及外部因素的影響,不同的專家可能對同一等級的茶做出不同的評價。而理化方法是指將茶葉經過實驗室程序,對茶葉內部物質含量進行化學方法測量,并根據內部成分的差異對茶葉的等級做出判斷,這種方法得到的結果往往十分準確,但是成本高,耗費時間長,而且需要破壞茶葉的原有結構,對于大批量的茶葉進行等級判別時,往往不是一個好的方法。

        高光譜技術是近二十年來發展起來的基于非常多窄波段的影像數據技術,其最大的特點是能夠同時檢測樣品的內部以及外部品質,克服了運用機器視覺只利用圖形外部特征的問題,又能夠反映樣本內部物質的差異。

        高光譜成像儀008

        高光譜成像儀在茶葉品質無損鑒別中的應用:

        近年來隨著計算機技術、圖像處理技術以及光譜分析方法的快速發展與融合,基于高光譜技術的茶葉品質檢測方法已經得到了國內外學者的廣泛關注。通過高光譜成像系統獲取的高光譜圖像具有“圖譜合一”的特點,即同時含有圖像信息和光譜信息。利用圖像信息可以用來檢測樣本的外部品質,而光譜信息則可以用來檢測他們的內部品質和安全性。目前基于高光譜成像的快速無損檢測方法正在蔬菜水果質量檢驗、醫學檢測、禽肉類品質檢測等多方面開展研究應用。

        高光譜成像技術的定義是在多光譜成像的基礎上,在紫外到近紅外(200-2500nm)的光譜范圍內,利用成像光譜儀在光譜覆蓋范圍內的數十或數百條光譜波段對目標物體連續成像。按照光譜順序在不同的光譜波長點都有一張二維空間圖像,即整個高光譜圖像其實是一個數據“立方體”。在獲得物體空間特征成像的同時,也獲得了被測物體的光譜信息。某些物體在光譜中留下獨特的“指紋”。這些“指紋”被稱為光譜特征,可用于識別被掃描物體的物質組成。高光譜成像儀在茶葉品質無損鑒別中的具體應用,主要體現在以下兩個方法面:

        1.茶葉外部品質檢測

        茶葉的外部品質主要包括顏色、紋理、形狀、大小、表面污染和表面缺陷等特征,外部品質是茶葉品質的最直接體現。傳統的檢測方法已經可以實現針對較為明顯的外觀特征的自動檢測,但是對于茶葉輕微損傷、腐敗、凍傷等大部分特征不明顯的外部特征則需要結合圖像技術進行檢測。區別于傳統的二維成像技術,高光譜成像技術可以獲得不同光譜維度上的圖像信息,更有利于果蔬外部品質的檢測分析。

        2.茶葉內部品質檢測

        茶葉內部品質主要包括糖度、硬度、酸度、水分、pH、可溶性固形物、淀粉含量等指標??扇苄怨绦挝锖渴侵覆枞~中所有溶于水的化合物的總稱,包括可溶性糖類、酸、維生素、礦物質等,它是茶葉重要的內部品質之一,因此,利用高光譜成像技術檢測茶葉中可溶性固形物含量成為國內外學者的研究熱點。例如,研究人員利用高光譜成像技術(400~1000nm)無損檢測茶葉的含水量、可溶性固形物和酸度等品質指標,利用偏最小二乘和多元線性回歸對測定指標進行建模,模型結果較優,相關系數為0.92。同時利用灰度共生矩陣進行紋理分析,結果表明,分類精度達到89.61%。

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