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。     

近红外光谱(NIRS)技术在茶叶品质保真中的应用前景

从研究茶叶品质保真技术的必要性入手,讨论了茶叶感官审评方法和现有指纹认证技术的局限性.在分析近红外光谱分析技术原理及其特点的基础上,提出了利用近红外光谱技术应用于茶叶品质保真的可行性.     

基于知识图谱分析近红外光谱技术在茶叶分析中的研究进展

目的 探究近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究进展。方法 以“近红外光谱”和“茶”为主题检索中国知识资源总库(China National Knowledge Infrastructure, CNKI),利用VOSviewer、CiteSpace和Wordle分析年度发文量并构建近红外光谱在茶叶分析中的知识图谱,通过词云、Overlay图谱及Time-linechart可视化分析近红外光谱在茶叶分析领域的研究进展。结果 近红外光谱技术在茶叶分析领域的研究团队及研究机构相对单一。以茶叶主要成分含量预测(茶多酚、咖啡碱等)、茶叶判别是稳定的研究主题。结论 茶叶样本理化性质影响红外光谱有效采集,通过不同的光谱预处理、特征选择与提取可提高茶叶分析的校正模型稳健性。本研究可为基于近红外光谱技术研究茶叶化学成分检测方法、生产过程质量监管、原产地溯源、茶叶掺假等领域的研究者提供理论参考和决策依据。     

近红外光谱技术在茶叶品质评价中的研究与应用

介绍了近红外光谱技术的原理及其在品质评价方面的研究进展,着重阐述了该技术在茶叶品质评价中的研究概况以及存在的问题,并对该技术在茶叶品质评价中的应用前景进行了分析。     

基于近红外光谱技术的毛纤维及其产品快速无损检测

文章就近红外光谱技术在毛纺领域检测中的应用进行综述,包括毛纤维品质检测、毛纤维定性定量检测以及废旧毛纤维及其制品检测,其中毛纤维品质检测介绍了近红外光谱技术在毛纤维直径、光泽度、含水率、净绒率等多个指标检测中的应用,毛纤维定性定量检测介绍了近红外光谱技术在毛纤维定性鉴别和定量分析中的应用,废旧毛纤维及其制品的检测介绍了近红外光谱技术在古代纺织品成分检测、纺织品染料成分检测、废旧纺织品回收检测中的应用。最后分析了目前近红外光谱技术在检测中尚存在的问题以及近红外光谱技术在检测领域未来的研究展望。     

近红外技术在茶叶快速无损检测方面的研究与应用

介绍了近红外光谱分析技术的基本原理、分析过程及特点,探讨了几种常见的近红外光谱分析方法,阐述了国内外近红外技术在茶叶上的研究现状,指出了近红外光谱技术在茶叶检测上的广阔应用前景。     

傅里叶变换近红外光谱分析技术在茶叶中的应用

利用傅里叶变换近红外光谱分析技术,通过建立茶叶中各主要组分和近红外光谱图对应模型,可快速、准确地测定茶叶的主要成分含量,判定茶叶品质优劣.     

近红外光谱分析技术在粮油品质评价中的研究应用进展

近红外光谱分析技术于20世纪60年代率先应用于美国农业领域,随着计算机技术的普及和化学计量学的发展,近年来国内也广泛应用到各个领域,在粮油收购过程中对质量的检控就应用了近红外光谱分析技术。简述近红外光谱分析技术的基本原理和操作流程,重点综述近年来近红外光谱分析技术在粮油品质评价方面的具体应用,分析其存在的不足,并展望其在粮油领域中的应用前景。     

近红外光谱技术在油料作物快速检测中的应用研究进展

近红外光谱技术作为一种简便、高效的质量检测方法,为油料作物全方位检测提供了有效途径。该文概述近红外检测技术在油料作物生产领域中的相关研究,简述近红外光谱技术的原理及特点,详细介绍近红外光谱技术在油料作物种子品质鉴定、产地追溯、脂肪酸、芥酸及其他成分含量检测中的应用,并介绍近红外光谱技术在油料作物快速检测中的应用前景和发展趋势。     

近红外光谱技术在茶叶品质分析中的研究进展

近红外光谱分析技术因只需测试人员要熟悉仪器和数据处理软件的使用方法,易培训、推广等特点,而被称为"黑盒子"技术,是近十年来发展最快的快速、无损的检测方法。随着机器学习技术的快速发展,人工智能技术弥补近红外光谱锐化度低、不易解析的缺陷。本文对近红外光谱在茶叶品质分析中的研究进展进行综述,旨在推动近红外光谱技术在茶叶行业标准化检测方法的发展。     

茶叶色香味品质评价方法研究进展

随着时代的进步,传统茶叶品质评价方法的局限性日渐凸显,运用感官审评能快速鉴定茶叶品质特征,但容易受到主客观因素的影响,传统理化检测法虽然较为准确客观,但操作繁琐,且无法较好地反映茶叶整体品质。若在感官审评和理化分析基础上结合现代仪器和技术进行检测,能优势互补,取长补短,实现更为全面的茶叶品质评判。为此,本文从色泽、香气和滋味三个方面归纳了近年来在茶叶品质评价研究中所用的新方法,包括计算机视觉图像处理技术、可视化传感阵列技术、电子鼻技术、全二维气相色谱-飞行时间质谱技术、气相色谱-嗅觉测定技术、电子舌技术及近红外光谱测定技术,并对新技术在茶叶品质评价应用的发展趋势进行了展望。     

近红外光谱技术及其在食品感官分析中的应用

近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIRS)分析技术是近年来发展十分迅速的无损伤快速分析技术,其应用的主要过程是通过建立已知样品的近红外光谱与其性质、组成、类别之间的模型来预测未知样品的性质、组成、类别。本文论述了近红外光谱分析技术的原理、特点及其在食品感官分析中的应用现状。     

基于近红外光谱技术的信阳毛尖品质判别研究

近红外光谱(Near-infrared spectroscopy,NIRS)技术作为一种快速无损检测方法,在许多领域广泛运用,尤其是在食品领域中的应用更加广泛。信阳毛尖茶是我国十大名茶之一,品质优异。本文通过采集三种不同等级信阳毛尖茶800~2500 nm处近红外光谱信息,对三个不同等级信阳毛尖茶的所有波长的响应进行单因素方差分析,选择了数据分析的波长范围;通过小波变换滤噪,对原始光谱进行预处理,采用正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)和偏最小二乘法(PLS)对信阳毛尖茶品质进行判别。结果表明茶样品800 nm~1800 nm波长范围的近红外光谱数据可用于预测信阳毛尖茶品质;OPLS-DA分析表明三个不同等级信阳毛尖茶可以有效区分;所建立的PLS预测模型,理论值和预测值之间具有良好的相关性,相关系数为0.994,预测准确率为100%,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.090,表明模型预测准确、可靠。本研究建立的NIR光谱结合PLS分析方法可以用于快速无损检测河南信阳毛尖茶的等级品质。     

基于近红外光谱技术的六大茶类快速识别

为构建高质量的六大茶类识别模型,本研究中收集了370份样品,通过采集其近红外光谱（near-infrared spectroscopy,NIRS）,结合光谱预处理、特征提取以及数据挖掘分类器算法,建立六大茶类快速识别模型。结果表明：1）支持向量机（support vector machine,SVM）与随机森林（random forest,RF）分类器皆适于六大茶类快速识别模型的构建;2)SVM分类器更适于结合原始光谱（original spectrum,OS）建模,预处理易使基于该分类器建立的模型鉴别性能减弱;3）随机森林（RF）分类器更适用于预处理后光谱建模,所得模型较OS模型在识别正确率（recognition accuracy,RA）及受试者工作特征曲线下面积（area under the curve,AUC）均得到明显提升;4）特征提取中线性判别分析（linear discriminant analysis,LDA）算法表现最好,所得模型的RA较OS模型明显提升,其中最佳模型OS-LDA-SVM的RA为100.00%,AUC为1.00,识别正确率高、泛化能力强、模型性能优异,...     

Prediction of black tea fermentation quality indices using NIRS and nonlinear tools

Catechin content, the ratio of tea polyphenols and free amino acids (TP/FAA), as well as the ratio of theaflavins and thearubigins (TFs/TRs) are important biochemical indicators to evaluate fermentation quality. To achieve rapid determination of such biochemical indicators, synergy interval partial least square and extreme learning machine combined with an adaptive boosting algorithm, Si-ELM-AdaBoost algorithm, were used to establish quantitative analysis models between near infrared spectroscopy (NIRS) and catechin content and between TFs/TRs and TP/FAA, respectively. The results showed that prediction performance of the Si-ELM-AdaBoost mixed algorithm is superior than that of other models. The prediction results with root-mean-square error of prediction ranged from 0.006 to 0.563, the ratio performance deviation values exceeded 2.5, and predictive correlation coefficient values exceeded 0.9 in the prediction model of each biochemical indicator. NIRS combined with Si-ELM-AdaBoost mixed algorithm could be utilized for online monitoring of black tea fermentation. Meanwhile, the AdaBoost algorithm effectively improved the accuracy of the ELM model and could better approach the nonlinear continuous function.     

绿茶茶多酚近红外光谱定量分析模型优化研究

采用NIR Systems6500 和InfraXact Lab 型近红外仪分别对158 份绿茶未粉碎品和粉碎样品进行光谱扫描,利用正交试验设计,分别采用主成分回归、偏最小二乘、改进偏最小二乘3 种校正方法,并对原始光谱分别进行不同的预处理,建立了绿茶茶多酚定标模型,利用目标函数法对模型进行评定,并对评定的最优模型适用性进行验证。试验结果为：利用NIR Systems6500 型近红外仪对绿茶粉碎样品扫描的光谱采用改进偏最小二乘法进行定标,在标准正常化+ 趋势变化散射处理、二阶导数处理(取点间隔为1)、平滑处理取点间隔为4 和二次平滑处理取点间隔为8 组合的光谱预处理下建立的模型最优,其目标函数值为95.74%,验证相对标准差(RSD)为4.52%,相对分析误差(RPD)为2.52%。结果表明：采用正交试验设计能够综合考察不同的校正方法和预处理方法对近红外定标模型的影响,利用近红外光谱分析法能够实现绿茶中茶多酚含量的定量检测,所建立的最优模型具有很好的预测准确性和适用性。     

梨果实近红外光谱无损检测技术研究进展

梨果实容易发生果肉褐变,即使外观完好,也有可能内部发生劣变。近红外光谱(NIRS)分析技术以其快速、无损、多组分同时测定等优势,近年来在梨果实无损检测应用的研究中取得重要进展。本文介绍了NIRS检测技术的原理与方法,综述了国内外应用NIRS无损检测技术在梨糖度、酸度、硬度等内部品质、褐变和损伤等内部缺陷方面及便携式检测的研究进展,并对其存在的问题及应用前景进行了展望。     

近红外光谱技术在农产品品质检测中的应用

近红外光谱技术是一种新型的无损检测技术,在许多领域都得到了很好的应用。本文从农产品中各种物质成分含量预测、分类鉴别、腐烂鉴别、实时监测几个方面综述了近红外光谱技术在农产品品质检测上的应用,并对其在仪器硬件的研究和开发、化学计量学方法的探索与研究以及快速在线检测方法的研究等方面的发展趋势进行了展望。