近红外光谱技术在茶叶中的应用研究进展

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb18050109

中国农学通报 ›› 2019, Vol. 35 ›› Issue (29): 80-84.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb18050109

所属专题：园艺

近红外光谱技术在茶叶中的应用研究进展

刘晓, 张厅, 王云, 唐晓波, 李春华, 李兰英, 龚雪蛟

四川省农业科学院茶叶研究所

收稿日期:2018-05-21 修回日期:2019-09-16 接受日期:2018-08-21 出版日期:2019-10-14 发布日期:2019-10-14
通讯作者: 刘晓
基金资助:
四川省科技支撑计划项目“蒙顶黄芽品质提升及产品质量评价研究”(2018JY0253)；成都市科技局技术创新研发项目“花香型黄茶关键技术研究与新产品开发”(2018-YF05-01314-SN)；四川省农业科学院中试熟化项目“炒青绿茶加工新工艺新技术集成示范”(CGZH2019FP10);四川省农业科学院青年基金项目“特色花香红茶窨制工艺关键技术研究与应用”(2017QNJJ—010)。

Application of Near-infrared Spectroscopy in Tea: Research Progress

Received:2018-05-21 Revised:2019-09-16 Accepted:2018-08-21 Online:2019-10-14 Published:2019-10-14

摘要/Abstract

摘要： 为快速分析茶叶的品质，文章简述了国内外近红外光谱技术在茶叶中的研究进展，包括定性分析和定量分析，定性分析主要应用在茶类鉴定、产地识别、等级评价、茶饮料辨别等方面，定量分析主要应用在快速测出茶叶中各化学品质成分的含量；指出了近红外光谱技术在茶叶领域应用中存在的问题，并对该技术在茶叶质量控制、在线监测、物质检测等方面的应用前景做出了展望，以期为近红外光谱技术在茶叶品质提升方面更广阔的应用提供参考依据。

关键词: 沙地云杉, 沙地云杉, 群落特征, 萌发及育苗, 扩繁技术

Abstract: To analyze the quality of tea quickly, this paper describes the research progress of near-infrared spectroscopy in tea briefly, including qualitative analysis and quantitative analysis. The qualitative analysis is mainly applied in tea identification, origin identification, grade evaluation, tea beverage identification, etc. In terms of quantitative analysis, the main application of near-infrared spectroscopy is the quick measurement of the content of chemical constituents in tea. The study points out the problems in the application of nearinfrared spectroscopy in tea, and predicts the technology in tea quality control, online monitoring, substance testing, etc., aiming to provide a reference for the broader application of near-infrared spectroscopy in the improvement of tea quality.

中图分类号:

S571.1

刘晓,张厅,王云,唐晓波,李春华,李兰英,龚雪蛟. 近红外光谱技术在茶叶中的应用研究进展[J]. 中国农学通报, 2019, 35(29): 80-84.

参考文献

[1] 王胜鹏,郑鹏程,龚自明,等.基于近红外光谱技术的茶鲜叶海拔高度判别模型建立[J].华中农业大学学报,2018,37(1):89-94.
[2] 王胜鹏,龚自明.近红外光谱技术的恩施玉露原产地鲜叶收购价格评估[J].中国计量学院学报,2016,27(2):167-171.
[3] 王胜鹏,龚自明,高士伟,等.基于近红外光谱技术的恩施玉露茶保存年份的快速无损鉴别[J].华中农业大学学报,2015,34(5):111-114.
[4] 张民.近红外光谱在线分析鲜茶叶品质的研究[D].长沙:湖南农业大学,2015.
[5] 庄新港.近红外光谱分析应用研究及新型光谱感知节点入射光学系统设计[D].济南:山东大学,2017.
[6] XinGang Zhuang,Wang Li Li,Chen Qi,et al.Identification of green tea origins by near-infrared (NIR) spectroscopy and different regression tools[J].Science China Technological Sciences,2017,60(1):84-90.
[7] 罗阳,王锡昌,邓德文.近红外光谱技术及其在食品感官分析中的应用[J].食品科学,2009,30(07):273-276.
[8] 王彬.近红外光谱结合化学计量学在药物无损定量分析中的应用研究[D].长春:吉林大学,2010.
[9] 陈寿松,郑功宇,金心怡,等.茶叶含水率近红外在线快速测定及其应用研究[J].茶叶科学,2014,34(4):337-343.
[10] 蔡海兰,李琛,杨普香.基于近红外光谱技术的茶叶质量过程控制研究进展[J].蚕桑茶叶通讯,2016(06):18-22.
[11] 杨伟根,郭平,张志宾,等.近红外光谱技术在茶叶品质成分检测中的应用[J].江西化工,2016(06):47-50.
[12] 陈琳,董春旺,高明珠,等.基于近红外光谱的红茶干燥中含水率无损检测方法[J].茶叶科学,2016,36(2):184-190.
[13] 张成,叶阳,朱宏凯,等.不同焙火温度对红茶中茶红素的影响及近红外预测模型的建立[J].西南师范大学学报(自然科学版),2015,40(4):42-46.
[14] 丁驰竹,谭佐军.基于光纤探头的洋葱近红外光谱检测的数值模拟[J].华中农业大学学报,2017,36(4):110-116.
[15] 陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].2版.北京:中国石化出版社,2007.
[16] Casale M,Bagnasco L,Giordani P,et al. NIR spectroscopy as a tool for discriminating between lichens exposed to air pollution[J]. Chemosphere.2015,134:355-360.
[17] 龚加顺,刘佩瑛,刘勤晋,等.茶饮料品质相关成分的近红外线光谱技术分析[J].食品科学,2004,25(2):135-140.
[18] TAKUMI N, EMI A,YOSHIKO N. Effect of metabolic inhibition against CYP3A4 by catechins in bottled green tea drinks[J]. BUNSEKI KAGAKU.2003,52:69-73.
[19] 王玉霞,徐荣荣,任广鑫,等.绿茶茶汤中主要品质成分近红外定量分析模型的建立[J].茶叶科学,2011,31(4):355-361.
[20] 吴彦红,艾施荣,严霖元,等.近红外光谱结合特征变量筛选方法测定茶汤中的氨基酸含量[J].江西农业大学学报,2012,34(5):1026-1031.
[21] 马健.基于近红外光谱和聚类法的信阳毛尖的年份鉴别[J].信阳农业高等专科学校学报,2015,(3):108-111.
[22] 单瑞峰,甑书仙,陈瑶,等.基于近红外光谱技术的日照绿茶茶鲜叶模型的优化[J].分析科学学报,2018,1:80-84.
[23] WANG S P,ZHANG Z Z,NING J M,et al.Back propagation artificial neural network model for prediction of the quality of tea shoots through selection of relevant near infrared spectral data via synergy interval partial least squares[J].Analytical letters,2013,46:184-195.
[24] Chen Quansheng,Zhao Jiewen,Fang C H,et al.Feasibility study on identification of green,black and Oolong teas using near-infrared reflectance spectroscopy based on support vector machine (SVM)[J].Spectrochimica acta.Part A,Molecular and biomolecular spectroscopy,2007,66(3):568-574.
[25] 张龙,潘家荣,朱诚.基于近红外光谱的西湖龙井茶产地的精细判别[J].红外,2015,36(12):41-46.
[26] 廖步岩,张正竹,夏涛,等.近红外光谱分析技术在茶叶品质属性甄别中的应用[J].安徽农业大学学报,2009,36(2):287-291.
[27] 程权,杨方,王丹红,等.近红外光谱技术对闽南乌龙茶品种的识别研究[J].光谱学与光谱分析,2014,34(3):656-659.
[28] 周健,成浩,叶阳,等.基于近红外的Fisher分类法识别茶叶原料品种的研究[J].光学学报,2009,29(4):1117-1121.
[29] 周健,成浩,曾建明,等.基于近红外的多相偏最小二乘模型组合分析实现茶叶原料品种鉴定与溯源的研究[J].光谱学与光谱分析,2010,30(10):2650-2653.
[30] Liu L,Cozzolino D,Cynkar WU.Geographic classification of spanish and Australian tempranillo red wines by visible and near-infrared spectroscopy combined with multivariate analysis[J].Journal of agricultural and food chemistry,2006,54(18):6754-6759.
[31] Guangxin Ren,Wang SP,Ning JM,et al.Quantitative analysis and geographical traceability of black tea using Fourier transform near-infrared spectroscopy ( FT-NIRS) [J]. Food Research International,2013,53(2):822-826.
[32] 袁鑫,谭红,杨鸿波,等.贵定云雾茶近红外识别模型的初步建立[J].中国农学通报,2013,29(3):215-220.
[33] 庄新港,王丽丽,吴雪原,等.(英)基于近红外的移动窗口BP神经网络实现山东绿茶产地溯源[J].红外与毫米波学报,2016,35(2):200-205.
[34] Chen Q,Zhao J,Lin H.Study on discrimination of Roast green tea ( Camellia sinensis,L.) according to geographical origin by FT-NIR spectroscopy and supervised pattern recognition [J]. Spectrochimica Acta Part A Molecular ＆ BiomolecularSpectroscopy,2009,72(4):845-850.
[35] 言思敏.地理标志产品武夷岩茶的产地识别技术研究[D].杭州:中国计量学院,2015.
[36] 胡燕,齐桂年.我国不同产地黑茶的FTIR指纹图谱分析[J].核农学报,2014,28(4):684-691.
[37] 文韬,郑立章,龚中良,等.基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别[J].农业工程学报,2016,32(16):293-299.
[38] 潘燕飞.傅立叶红外光谱法用于茶叶品质的鉴定[J].烟台大学学报(自然科学与工程版),2008,21(4):266-272.
[39] 吴瑞梅,赵杰文,陈全胜,等.近红外光谱技术结合特征变量筛选快速检测绿茶滋味品质[J].光谱学与光谱分析,2011,31(7):1782-1785.
[40] 周小芬,叶阳,周竹定,等.基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究[J].光谱学与光谱分析,2012,32(11):2971-2975.
[41] 刘洪林.基于近红外光谱技术(NIRS)对工夫红茶审评品质客观评价研究[J].食品工业科技,2016,37(5):311-315.
[42] 赵开飞,王敬涵,张惠,等.基于近红外光谱技术的抹茶掺伪定性判别研究[J].食品工业科技,2017,38(17):241-244.
[43] TAKUMIN,EMIA,YOSHIKON.Effect of metabolic inhibition against CYP3A4 by catechins in bottled green tea drinks[J].BUNSEKI KAGAKU,2003,52:69-73.
[44] 吴彦红,艾施荣,严霖元,等.近红外光谱结合特征变量筛选方法测定茶汤中的氨基酸含量[J].江西农业大学学报,2012,34(5):1026-1031.
[45] 刘洪林.工夫红茶品质客观评价研究[D].重庆:西南大学,2015.
[46] 王玺,卢红梅.近红外光谱结合PLSR快速测定普洱茶茶多糖含量[J].科技创新与应用,2017(18):48-50.
[47] 耿响,周丽萍,马欣欣,等.基于近红外光谱的茶粕中含油量和水分快速测定方法研究[J].安徽农学通报,2017,23(16):130-132.
[48] 石艳梅,伍庆,谭高好,等.近红外光谱法对黔茶6种主要成分的快速测定[J].贵州科学,2017,34(4):74-76.
[49] 张东亮.基于可见/近红外光谱技术的夏秋茶提取液氧化过程在线监测研究[D].镇江:江苏大学,2016.
[50] 马健.基于近红外光谱信阳毛尖茶多酚含量的检测[J].农业与技术,2016,36(18):249-250.
[51] 夏金梅,孙威江,林涛,等.基于近红外光谱技术结合遗传算法的安溪铁观音品质评价[J].武夷科学,2016,32:132-137.
[52] 文韬,郑立章,龚中良,等.基于近红外光谱技术的茶油脂肪酸含量的快速检测[J].湖南农业大学学报(自科版),2016,42(6):676-681.

近红外光谱技术在茶叶中的应用研究进展

Application of Near-infrared Spectroscopy in Tea: Research Progress

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 7

编辑推荐

Metrics

本文评价

关于本刊

作者中心

审者中心

在线期刊

联系我们

[1]	郭孝玉,孔凡前,邓文平,欧阳勋志. 石栎次生林群落特征及多样性指数的尺度效应[J]. 中国农学通报, 2019, 35(17): 25-31.
[2]	万修福,权国玲,何峰,仝宗永,李向林,万里强,李跃. 复合微生物肥料对羊草草原植物群落特征的影响[J]. 中国农学通报, 2017, 33(6): 110-115.
[3]	李得禄,刘世增. 水分胁迫下2种云杉属植物的水分生理特征[J]. 中国农学通报, 2017, 33(28): 55-61.
[4]	唐卫东,魏林源,刘世增,康才周,张莹花,满多清,李得禄. 干旱区沙地云杉研究进展[J]. 中国农学通报, 2016, 32(31): 1-5.
[5]	王飞,刘世增,李得禄. 不同龄沙地云杉光合荧光生理特征的比较[J]. 中国农学通报, 2016, 32(28): 7-10.
[6]	颜衡祁. 衡阳紫色土丘陵坡地恢复过程中植物群落结构及多样性的变化[J]. 中国农学通报, 2015, 31(19): 180-184.
[7]	张德魁马全林靳虎甲刘有军张锦春袁宏波丁峰孙涛魏怀东郑庆钟孙立鹏. 乌兰布和沙漠典型草本植物群落特征[J]. 中国农学通报, 2011, 27(4): 53-59.