化学指纹图谱技术在茶叶质量控制中的应用

化学指纹图谱是一种综合、可量化的质量控制手段,近年来在茶叶品质鉴定、真伪鉴别、品种和产地识别等方面的应用越来越广泛。对建立茶叶化学指纹图谱的主要研究技术和数据解析方法进行了综述,并指出其在应用上存在的问题以及今后的发展前景。     

基于矿质元素的绞股蓝产地鉴别研究

为了鉴别绞股蓝产地的来源,采用火焰原子吸收光谱法测定了8个产地绞股蓝中K,Ca,Na,Mg,Fe,Zn,Cu,Mn等矿质元素的含量,运用化学计量学方法对测定结果进行分析。结果表明运用主成分分析及聚类分析方法的聚类结果比较理想,8个产地能够各自聚为一类。采用判别分析方法的总判别正确率为98.96%。矿质元素结合化学计量学方法为鉴别绞股蓝产地提供一种快速、准确的方法。     

中红外光谱技术在乳制品分析中的应用研究

介绍了中红外光谱技术的基本原理及化学计量学的相关知识,综合阐述了将中红外光谱技术与化学计量学方法结合应用于乳制品的成分分析、产地鉴别等方面研究的现状,并对其前景进行了展望。     

基于近红外光谱技术的茶叶新旧鉴别及产地溯源研究

目的 建立基于近红外光谱的定性分析模型,实现对茶叶的新旧分类和产地溯源。方法 首先采用傅立叶近红外光谱仪采集茶叶样品的漫反射光谱数据,然后使用卷积(Savitzky-Golay,S-G)平滑算法和数据标准化(Normalization)对光谱数据进行预处理,最后基于遗传优化算法(genetic algorithem,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)分别建立了优化向量机模型(support vector machine, SVM),从而实现新旧茶叶的分类以及产地溯源。结果 与GA-SVM模型相比,PSO-SVM模型的建模效果较好,且分类时间更短,在新旧鉴别和产地溯源实验中都达到了100%的预测精度。结论 基于近红外光谱建立的PSO-SVM模型可以实现茶叶新旧的判别以及产地溯源,为鉴别茶叶年份和追踪茶叶产地提供了理论支撑和技术指导。     

近红外光谱技术在茶叶质量安全领域的应用

随着茶叶产量的不断提升,茶叶产品质量安全问题日益受到关注,目前普遍使用的传统的化学检测和感官审评方法,无法实现在茶叶生产及流通过程中对茶叶品质进行实时监控。近红外光谱分析作为一种新兴技术,具有样品无损耗、结果客观以及快速简便等优点,能满足茶叶产品实时检测的需求。本文在概述近红外光谱分析技术的基础上,对国内外近红外光谱分析技术在茶叶品质分析、等级确定、种类识别和产地溯源和真伪鉴别等方面的研究进展进行了综述。分析了近红外光谱分析技术在推广应用中存在的问题,指出近红外作为一种二级分析方法,其模型适用范围具有局限性,同时对其灵敏度以及成本作出客观评价;对今后的发展及研究方向进行了展望,以期近红外光谱分析技术能够更好地应用于茶叶领域。     

在普洱茶产地溯源中化学计量学工具的应用研究

目的基于不同产地茶叶中微量元素差异应用化学计量学工具构建云南不同产地普洱茶产地溯源模型。方法采用电感耦合等离子体质谱对两个主产区的普洱茶中21种微量元素和15种稀土元素进行检测,应用化学计量学工具对数据进行筛选、主成分分析和产地鉴别模型的构建,与常用Fisher判别方法(Fisher linear discriminant analysis,FLD)比较,对构建模型所采用的决策树算法C5.0(decision tree C5.0,C5.0)、树扩展朴素贝叶斯算法(tree augmented Bayes network,TAN)和反向传播人工神经网络算法(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)3种算法进行了评价。结果 C5.0、TAN和BP-ANN 3种算法构建的模型均适用于不同地域普洱茶的产地溯源。利用构建的模型经过外部样品预测集验证,以决策树算法C5.0构建的普洱茶产地溯源模型判别率达83.33%。结论化学计量学工具构建的普洱茶产地溯源模型将为普洱茶溯源工作提供技术保障,从而促进普洱茶产业的健康发展。     

基于HPLC多元指纹图谱的龙井茶产地判别研究

针对西湖、钱塘、越州三大产区的104个龙井茶样本进行HPLC多元指纹图谱的构建,结合化学计量学判定方法对样本进行产地判定、预测研究。基于HPLC-DAD检测指纹图谱构建结果显示:龙井茶三大产区样本HPLC指纹图谱中共含有28个特征色谱峰,标示16个已知化合物和12个未知化合物。基于多元指纹图谱结合判别因子分析法(DFA)、多层感知器法(MLP)、支持向量机法(SVM)对龙井茶样本的产区判别及预测研究显示:3种判别方法的龙井茶产区预测准确率均在90%以上,其中SVM预测准确率最高,达98.08%。本研究利用不同判别技术多角度验证表明HPLC多元指纹图谱结合化学计量学判定方法能够较好地判定龙井茶样本的产区,该技术有望为茶叶产地溯源及茶叶品质控制提供技术支撑。     

近红外光谱技术结合化学计量方法用于大米的快速分析

基于近红外光谱结合化学计量学建立一种可以快速、无损鉴别大米品种的新方法。采集不同厂家以及不同品牌的大米共115类并得到其光谱数据。利用连续小波变换技术消除背景干扰和基线漂移,从而加强光谱特征信息,提高信噪比。此外,结合主成分分析方法对不同品牌与不同厂家的大米进行鉴别分析。结果表明:连续小波变换可以有效地消除背景干扰,极大地提高模型的鉴别能力。采用近红外光谱技术结合化学计量学方法可以准确地鉴别不同大米的品种及产地。     

多种光谱技术在食用油分析鉴别中的研究进展

随着快检技术的发展与普及,化学计量学分析工具与光谱技术相结合的策略逐步在食品的掺假鉴别和产地溯源等领域发挥独特的优势,成为品质鉴别及掺伪检测的重要发展方向,具有重要的研究意义和广阔的应用前景。该文综述红外光谱、拉曼光谱、核磁共振波谱、太赫兹时域等光谱技术的基本原理及其与化学计量学分析工具相结合在食用油脂品种鉴定、掺假分析、理化指标等方面的应用及研究进展,为食品快检技术研究提供参考和借鉴。     

基于GC-MS结合化学计量学方法鉴定四川郫县豆瓣酱

四川郫县豆瓣酱是我国著名的地理标志产品,溯源与鉴别检测技术对保证其产地和品质真实性具有重要意义。为构建郫县豆瓣酱产地辨析模型,以不同产地豆瓣酱为研究对象,初步探讨了挥发性物质指纹分析对郫县豆瓣酱产地溯源的可行性。采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用仪在105份不同产地来源的豆瓣酱样品中检测出87种挥发性物质,应用化学计量学工具对数据进行筛选和分析,成功构建基于挥发性物质的产地鉴别模型。采用正交-偏最小二乘法判别分析确定45种变量权重系数大于1的物质,再通过Fisher判别分析进一步确定15种挥发性物质为豆瓣酱的有效溯源指标,Fisher判别模型的整体正确判别率为95.9%,对验证集样本均实现正确的分类。GC-MS技术结合化学计量学方法不仅能准确鉴定豆瓣酱的关键香气组分,而且可应用于豆瓣酱的产地区分。     

茶叶中挥发性组分提取方法研究进展

茶叶的挥发性成分是反映茶叶品质的重要因素,近年来随着分析检测技术的发展,对于茶叶挥发性组分的研究价值逐渐扩展,由最初的感官评审进行品质评价发展到成分鉴定,进而结合多元统计学分析实现茶叶品种分类、产地溯源和品质分级等目标。茶叶挥发性组分的准确提取是保证其后期研究数据科学有效的前提,因此,本文综述了茶叶挥发性组分提取技术,并对不同提取方法进行综合比较,旨在为茶叶挥发性组分的研究、开发与应用提供参考。     

不同发酵程度普洱茶香气成分的比较分析

采用同时蒸馏萃取法(SDE)富集普洱茶香气物质并用GC-MS分析香气成分.探讨不同发酵程度普洱茶主要香气成分的变化情况.研究表明,不同发酵程度的普洱茶香气品质存在很大差异,良好的加工工艺是普洱茶特殊香气品质形成的关键.所以可以通过普洱茶主要香气成分的变化情况,来控制普洱茶发酵程度,从而实现普洱茶的规范化加工.     

江西省丘陵红壤地区主栽茶树品种的工夫红茶适制性研究

目的 为研究江西丘陵红壤地区主要栽培茶树品种的红茶适制性。方法 对比分析了当地主要栽培的8个茶树品种的鲜叶原料和成品红茶的发酵性能、品质成分及感官品质等指标。结果 8个品种所制的红茶的(茶黄素+茶红茶)/茶褐素的比值为1.15~1.61间,要明显高于国内主产区红茶的比值(一般认为为1.02~1.12),8个品种均能按红茶加工工序制成品质优良的红茶,赣茶14号品质最优,其次为金观音、黄观音茶树品种。结论 从发酵性能、香气成分检测以及茶叶感官审评等方面也能得到相同的结论。说明江西引种的茶树品种制红茶品质独特,适宜开发成工夫红茶。     

基于电子鼻气味指纹图谱快速鉴别茶籽油

以不同产地、不同类型、不同工艺和不同质量的茶籽油为研究对象，通过电子鼻技术获取茶籽油的风味信息，结合Loading负载分析、主成分分析（?principal component analysis，PCA）、线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）等对电子鼻传感器数据进行解读。通过欧氏距离（?euclidean distance，ED）、马氏距离（?markov distance，MD）和判别函数法(discriminant function method，DFA)对未知样品进行鉴别，以期建立不同茶籽油的快速、准确鉴别方法。结果表明：加工工艺极大地影响了茶籽油的气味差异，电子鼻响应值雷达图及Loading负载分析均表明W1S、W1W、W2S、W2W传感器对茶籽油样品具有较好的响应值，通过ED、MD、DFA可以识别不同类型和不同质量的茶籽油。基于PCA的LDA可以有效的鉴别不同类型的茶籽油，模型准确性高，其确定性大于99%。电子鼻技术结合化学计量学可以快速、有效鉴别不同的茶籽油并为茶籽油掺伪的快速鉴别提供了借鉴。     

近红外光谱(NIRS)技术在茶叶领域研究中的应用与展望

从传统茶叶品质检测手段与评价方法的局限性着手,阐述了近红外光谱技术的原理及其在茶叶品质成分定量分析和茶叶定性识别领域中的研究概况,并对该技术标准化和国产近红外光谱仪器的应用前景进行了展望,为近红外光谱技术在茶叶领域的应用与发展提供参考依据。     

普洱茶黄曲霉毒素污染风险及其抑制研究进展

近年来,关于"喝普洱茶致癌"、"普洱茶中检测出黄曲霉毒素"等言论时有传出,引起市场以及饮茶人恐慌。本文对普洱茶中黄曲霉污染状况以及近年来开展的相关实验研究进行综述。结果表明,在普洱茶发酵过程中,黑曲霉等优势菌群不仅会抑制黄曲霉的生长及产毒,还可降解其毒素,但黄曲霉毒素污染风险抑制机制有待进一步研究阐明。同时,普洱茶由于含茶多酚、咖啡碱等物质对黄曲霉毒素有一定的抑制作用。潜在的黄曲霉毒素污染风险可能来自于鲜叶采摘、产品加工、产品流通及仓储等各生产环节的外源性污染。随着质量安全意识的日益提升和科学技术的飞速发展,普洱茶的质量安全风险管控越来越朝着规范化、专业化、标准化、清洁化的方向健康发展,普洱茶真菌毒素污染风险也必将得到越来越有效的控制,广大消费者可不必为此忧心。     

蔬菜质量安全追溯编码的研究

制定蔬菜质量安全编码原则,设计蔬菜追溯编码方案。提出一套从蔬菜初级产品生产到消费的追溯编码模式,在对EAN·UCC 全球统一标识体系研究的基础上,结合农产品供应链的实际情况及国家有关标准,对蔬菜产地、产品、采收、加工、追溯等5 个主要环节进行编码研究。其编码应用有利于规范蔬菜生产、加工、流通、销售企业(组织或机构)追溯管理,为实现蔬菜质量安全追溯提供技术保障。     

基于计算机视觉的茶叶品质在线评价系统

为实现茶叶品质在线评价及自动分级,摒除茶叶品质人工感官审评存在的缺陷,本文研发一套基于计算机视觉技术的茶叶品质在线评价及自动分级系统。采用Open CV和Visual C++开发茶叶品质在线评价软件,结合监督正交局部保持投影方法（supervised orthogonal locality preserving projections,SOLPP）对图像特征变量进行降维处理,对比随机森林（random forest,RF）、反向传播神经网络（back-propagation artificial neural network,BP-ANN）和相关向量机（relevance vector machine,RVM）茶叶品质在线评价模型,得出随机森林算法所建模型性能最好。系统自动完成茶样图像采集、原始图像预处理、特征提取、基于所建模型对待检茶样进行等级评价。控制系统根据评价结果,驱动分级及收集装置将检测茶样输送到相应等级槽中。经测试,研发系统对市售婺源仙芝绿茶、碧螺春绿茶的分级准确率达到93.00%以上。本系统结构简单,运行稳定,能将待检茶样准确送入到相应等级槽中,满足茶叶等级在线评价要求。     

不同加工工艺对‘陕茶1号’绿茶品质的影响

选用‘陕茶1号’春季一芽二叶新梢为原料,分别按照扁形茶、卷曲形茶、针形茶、兰花形茶和炒青工艺加工成绿茶,所制茶样通过感官审评、内含成分分析、香气组分分析和抗氧化能力分析,以确定‘陕茶1号’春季鲜叶原料加工绿茶的最佳工艺。结果表明:兰花形茶各内含成分适中协调,水浸出物含量为46.24%,氨基酸含量最高达4.22%,咖啡碱含量为4.54%,茶多酚含量为21.52%,酚氨比最低,叶绿素含量最高达2.15 mg/g,绿茶主要香气物质含量最高达21.69%,感官品质最佳,其加工工艺是加工‘陕茶1号’春季一芽二叶新梢的最佳工艺;扁形茶感官品质及其主要香气物质含量仅次于兰花形茶,多酚类保留量最高,各内含成分也较协调,且抗氧化能力最强,其加工工艺也适合‘陕茶1号’春季一芽二叶新梢的加工。