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基于高光譜技術(shù)的紅茶茶多酚可視化研究

萊森光學(xué) ? 來源:萊森光學(xué) ? 作者:萊森光學(xué) ? 2024-04-22 18:08 ? 次閱讀
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紅茶是一種全發(fā)酵茶葉,因其風(fēng)味獨特而受到消費者青睞。有研究表明茶多酚是茶葉中主要功能性物質(zhì),約占茶葉干質(zhì)量的18%~40%。還有研究表明茶多酚具有預(yù)防脂肪肝、抑菌、抗氧化等功效。

現(xiàn)如今通過化學(xué)方法測定紅茶中茶多酚含量已有多種方法,如氣相色譜-質(zhì)譜法、液相色譜-質(zhì)譜法以及高效液相色譜法等。這些方法雖然可以達到足夠高的精確度,但檢測工序會對試驗樣本造成破壞,且需要在專業(yè)人員的監(jiān)管下進行,且這些方法成本較高,步驟復(fù)雜。高光譜成像技術(shù)(HSI)作為一種快速無損的光譜檢測方法已廣泛應(yīng)用于食品檢測領(lǐng)域。該檢測方法操作簡單,可在不破壞樣本的前提下快速獲得能反映被測物品質(zhì)參數(shù)的光譜,且能夠獲取近紅外光譜儀無法測得的樣本圖像數(shù)據(jù)。

01高光譜圖像采集

茶葉樣本模仿流水線檢測方式,使其自然成堆地散落于可移動載物臺之上,采用軟件ENVI4.8的確定感興趣區(qū)域(regionofinterest,ROI)處理系統(tǒng)分析高光譜圖像內(nèi)各個成像點,從而獲得紅茶光譜數(shù)據(jù)。由于茶葉葉片并不能完全平整,會導(dǎo)致鏡頭獲取不同高度的葉片數(shù)據(jù)時產(chǎn)生誤差,因此選取感興趣點提取葉片數(shù)據(jù)時應(yīng)避免選取顏色過暗的葉片,如圖2所示。

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圖1 高光譜采集系統(tǒng)示意圖

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圖2提取光譜數(shù)據(jù)

02光譜預(yù)處理

光譜相機掃描茶葉樣品獲得全波長光譜數(shù)據(jù),初始波長以及末尾波長由于設(shè)備、環(huán)境等原因噪音過大,數(shù)據(jù)失真,故將其剔除。在實際生產(chǎn)中,樣本在傳送帶上的分布是無序的,高低錯落的,為模擬這一過程,實驗中茶葉葉片錯落分布于傳送板上,故茶葉高低錯落不平,光譜數(shù)據(jù)反射率會受其影響,進而呈現(xiàn)出整體性的提高或下降,因此本研究采用MSC預(yù)處理方法減小這種誤差干擾,其校正后光譜圖像如圖3所示。

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圖 3MSC預(yù)處理后光譜數(shù)據(jù)

03波長篩選

全光譜建模存在數(shù)據(jù)冗余、波段多等特點,會影響模型預(yù)測精度以及模型運行速度,同樣會使得可視化圖像生成緩慢,在實際應(yīng)用時會產(chǎn)生延時,缺乏檢測實時性。圖4表示的是英紅九號紅茶通過SPA尋優(yōu)特征變量的過程。14個波長為1386、1419、1666、1571、1498、1447、1727、1856、1889、2174、2308、2051、1313、1199nm。茶多酚為酚類、酯類等有機物組成的混合物,其含有的官能團較多且復(fù)雜,但其主要官能團苯環(huán)骨架、酯基、羥基在光譜信息上表達特性的區(qū)域為1400~1900nm,故特征波長點大多出自此處是符合茶多酚中各物質(zhì)化學(xué)結(jié)構(gòu)的。

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圖4 SPA篩選特征光譜變量過程圖

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圖5 PSO-LSSVR預(yù)測紅茶種茶多酚含量值與真實值對比圖

04可視化結(jié)果

將茶葉光譜數(shù)據(jù)代入PSO-LSSVR模型,對高光譜圖像各個像素點進行茶多酚含量預(yù)測,可視化效果如圖6所示。A圖紅茶編號為H86,其茶多酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)由化學(xué)法測得為22.31%,可視化圖像中茶葉表面整體呈橙色,但可以看出部分茶尖呈紅色。B圖紅茶編號為H13,其茶多酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)由化學(xué)測量法測得為14.36%,可視化圖像中茶葉表面整體呈黃綠色,但也可以看出部分茶尖呈橙紅色。C圖紅茶編號為H40,其茶多酚質(zhì)量分?jǐn)?shù)由化學(xué)測量法測得為8.96%,可視化圖像中茶葉表面整體呈現(xiàn)淺藍色。

通過高光譜技術(shù)可以實現(xiàn)茶多酚含量可視化,且通過色彩梯度圖可直觀看出茶葉中茶多酚含量高低及其分布情況,在茶葉分級過程中可以作為一個步驟,使操作人員快速直觀地判別茶葉等級,并將其挑選分類。

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注:A~C3種茶編號及其所含茶多酚的質(zhì)量分?jǐn)?shù)為H86號:22.31%,H13號:14.36%,H40號:8.96%。圖6茶多酚含量可視化

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審核編輯 黃宇

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