电子舌在工夫红茶甜纯滋味特征评价中的应用

为了更客观、快速、准确地评价工夫红茶的甜纯滋味特征,首先以专家人工感官审评为依据,根据茶汤滋味特点将工夫红茶分为甜纯、纯正、欠纯3?组。然后采用电子舌分析并结合多元统计分析手段综合评价茶汤滋味,并建立甜纯滋味判别方程。最后,对验证集中的工夫红茶开展电子舌分析进行验证。结果表明：基于电子舌响应的主成分分析、偏最小二乘判别分析揭示电子舌可有效区分滋味甜纯或非甜（纯正、欠纯）工夫红茶,且影响甜纯滋味识别的关键电子舌传感器为SWS甜味传感器（P＜0.001,单因素方差分析）。基于二元逻辑回归构建甜纯滋味判别预测方程,且整体预测准确率达93.8%。此外,验证集茶样的电子舌分析结果进一步证实电子舌用于评判工夫红茶甜纯滋味的有效性。综上,本研究采用电子舌技术实现了对工夫红茶甜纯滋味特征的快速、准确判别评价,为后续茶叶滋味特征成分的研究提供理论依据,亦可为茶汤滋味的客观、智能评价提供依据。     

电子舌技术在普洱散茶等级评价中的应用

为了探讨茶叶的感官审评结果与电子舌测定结果的相关性,3个等级的云南普洱散茶分别被用于感官审评以及电位型电子舌的检测。电子舌测定结合主成分分析法(PCA)的结果显示,在第一和第二主成分的得分图上,电子舌可以区分特征十分相近的不同等级的普洱茶。同时对感官与仪器分析数据进行PCA分析后,找到了与不同等级茶叶感官品质相关性较高的传感器。因此,电子舌有望应用于茶叶生产的在线检测,以保证质量的一致性与分等分级的客观性。      

基于电子舌技术的红茶滋味品质评价

目的研究电子舌技术在红茶滋味品质评价上的应用,探索电子舌评价结果同人工感官滋味审评结果间的关系。方法采用电子舌传感器响应值及滋味分值结合主成分分析、聚类分析等方法进行红茶滋味的评价,并同人工感官滋味结果进行比较;绘制滋味雷达图、酸鲜味等级评价图、滋味分属性间及感官滋味的相关性表。结果利用电子舌测定的数据结合主成分分析和聚类分析对茶样进行的分类结果同感官滋味分类结果一致;不同类别间的茶样滋味特点不同,滋味口感好的茶样鲜味强度值高而苦涩味值低;分属性滋味间的相关性显著。结论电子舌技术在红茶滋味的评价上有较好的应用,可以定性的区分不同滋味等级的茶样,且能定量的给出不同茶样间的酸、甜、苦、咸、鲜滋味的相对强度分值。     

福鼎白茶风味的电子鼻和电子舌评价

本文采用电子鼻和电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶的风味品质进行检测区分,并与感官审评结果相比较分析。运用电子鼻对经不同时间、温度、茶水比、冲泡次数和水质处理的福鼎白茶的挥发性物质变化进行测定,对所得数据进行主成分分析(Principal component analysis,PCA)和线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA),发现不同冲泡条件下福鼎白茶的风味不同,LDA分析方法比PCA方法对不同冲泡条件福鼎白茶的区分效果更好。通过电子舌对不同冲泡条件下的福鼎白茶进行检测,发现不同冲泡条件对福鼎白茶的滋味具有一定的影响,对数据进行PCA分析结果表明电子舌能够将不同的处理区别开来。不同冲泡条件下福鼎白茶风味感官审评结果具有差异,将电子鼻和电子舌数据与感官审评结果相比较,发现仪器评价替代感官评价尚有距离。      

电子舌在现代食品科学技术中的应用

电子舌是以人类味觉感受机理为基础研究开发的一种新型现代化分析检测仪器,通过传感器阵列代替生物味觉味蕾细胞感测检测对象,经系统的模式识别方法得到结果。简略介绍了电子舌技术的基本原理,及目前研究中的几种较典型电子舌系统,着重探讨了电子舌技术在识别味道,酒类、饮料、茶、微生物的检测识别中的应用,以及发展中存在的一些问题。电子舌作为一种新型检测手段,必将成为一个新兴和有前途的研究方向。     

基于电子舌及一维深度CNN-ELM模型的普洱茶贮藏年限快速检测

采用伏安电子舌对不同贮藏年限的普洱茶进行快速检测。将深度学习技术引入到电子舌的模式识别中,提出一种基于一维卷积神经网络(1-D CNN)与极限学习机(ELM)组合的模式识别模型(1-D CNN-ELM)。采用该模型结合伏安电子舌对5种不同贮藏年限的普洱茶进行分类鉴别,结果表明,与传统基于离散小波变换(DWT)结合支持向量机(SVM)或极限学习机(ELM)的模型相比,1-D CNN-ELM对普洱茶贮藏年限的分类效果更优,其测试集准确率、精确率、召回率和F1-Score分别达到98.32%,98.0%,98.0%,0.98。试验表明深度学习方法适用于对电子舌信号进行模式识别处理,且具有较高的分类准确性和泛化能力。     

基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3的黄芪快速溯源检测

目的:实现对不同产地黄芪的快速溯源检测。方法:提出了一种基于电子舌和电子眼结合改进MobileNetv3网络的黄芪产地快速检测方法。采用电子舌和电子眼分别采集不同黄芪样本的一维指纹图谱信息和二维外观图像信息。利用格拉姆角场(Gramian angular field, GAF)将一维电子舌信号转换为二维图像信息，保留电子舌信号中时间序列相关特征，再将其与电子眼采集的图像信息进行数据融合，采用基于金字塔切分注意力机制(Pyramid split attention, PSA)改进的MobileNetv3模型实现对不同产地黄芪样本的分类识别。结果:相较于单独使用电子舌或者电子眼，该方法具有更高的识别准确率，其测试集准确率、精确率、召回率和F₁-Score分别达到98.8%,98.8%,98.8%和0.99。改进的MobileNetv3网络分类准确率较原始模型提高了8%,参数量仅为原参数量的20%左右。结论:改进的MobileNetv3网络可以有效减少参数的计算量，提高不同产地黄芪识别的准确率。     

电子舌在绿茶饮料区分辨识中的应用

用传感器型电子舌对目前市场上已有的5个品牌共7种绿茶饮料进行检测,以检验电子舌在绿茶软饮料方面的辨识能力。所得数据用主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法进行分析。结果表明,该电子舌能够很好的区分这7种绿茶饮料,主成分分析图中的区分指数达到96,且聚类分析和相似性分析的结果与主成分分析结果一致。本结果预示着电子舌在绿茶饮料的味觉区分、在线监测以及真伪辨识等方面具有广阔的应用前景。      

电子鼻/舌融合技术的信阳毛尖茶品质检测

为实现茶叶品质和化学成分快速鉴别和预测,采用电子鼻与电子舌联用技术对信阳毛尖茶茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分进行检测分析。对电子鼻与电子舌联用的响应值进行主成分分析,结果显示电子鼻与电子舌数据融合可提高对茶叶样品区分度。通过电子鼻与电子舌响应的融合数据,对茶叶样品中茶多酚、咖啡碱含量建立预测模型。结果表明,多元线性回归、多元线性逐步回归、二次多项式逐步回归模型中回归系数效果显著（P＜0.01）,其中二次多项式逐步回归模型效果最佳,茶多酚建模集和验证集的决定系数分别为0.999、0.975,均方根误差分别为0.083、0.174;咖啡碱建模集和验证集的决定系数分别为0.985、0.978,均方根误差分别为0.015、0.048。电子鼻/舌联用可对茶叶品质和理化成分进行很好地分析和预测。     

电子感官在玉兰花茶品质分析中的应用

通过电子鼻和电子舌检测了玉兰花茶及原料绿茶、白兰花酊剂调配玉兰花茶的品质,并采用主成分分析(PCA)、判别因子分析(DFA)和统计质量控制分析法(SQC)进行了数据分析。结果显示,不同茶水比冲泡出来的玉兰花茶和绿茶风味变化较大且差异明显,采用白兰花酊剂开发玉兰花茶与传统工艺加工的玉兰花茶在电子感官数据上差异较大。将电子鼻和电子舌分析结合能够有效进行玉兰花茶品质分析,利用该技术可以改进玉兰花茶加工工艺。     

Evaluation of Chinese tea by the electronic tongue: Correlation with sensory properties and classification according to geographical origin and grade level

Research was conducted to compare tea quality measured by a trained sensory panel and instrument analysis using a potentiometric sensor array. This array is formed by a set of non-specific all-solid-state potentiometric sensors and has been used in combination with principal component analysis (PCA) for the classification of tea samples from different geographical origins and quality grades. The method used to assess 10 sensory attributes in tea taste such as heavy flavor, thick flavor, sweet flavor, fresh flavor, mellow flavor, astringency, tenderness, stale flavor, purity and fired flavor were in accordance to the China National Institute of Standardization (CNIS) sensory profile test. The relationship between instrumental and sensory measurements of tea was also investigated. Results from these analyses demonstrate that the electronic tongue can be used to predict sensory characteristics and their relationship to the taste quality of tea measured by professional taster.     

基于电子舌技术对信阳毛尖茶品质的评价

采用电子舌技术对磨盘山和狮河口两种信阳毛尖茶(各五个等级)进行了检测。采用主成分分析法(PCA)并结合区别指数考察了电子舌对两种毛尖茶的等级区分效果,建立了茶叶等级识别的偏最小二乘(PLS)判别模型。各四个等级的磨盘山茶样与狮河口茶样在PCA得分图上得到了良好区分,区别指数分别为78.94和84.22;对两种茶进行等级判定的PLS模型相关系数均大于0.9,且模型对\     

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。     

Instrumental testing of tea by combining the responses of electronic nose and tongue

In the tea industry, experienced tea tasters are employed for evaluation of tea quality and gradation of tea is done on the basis of their scores. This subjective method of assessment has numerous problems like inaccuracy and non-repeatability. Electronic nose and electronic tongue systems are recently being used for measurement of odor and taste of tea samples. As the senses of smell and taste are not independent, and both are interacting, the measured data from the individual systems are combined in this paper for improved estimation of black tea quality. It is found that for the combined system, both the clustering and classification rates improve when compared to the individual systems. With radial basis function neural network, the classification rate increases up to 93%, whereas with the independent systems, the classification rate obtained is 83–84% with electronic nose and 85–86% with electronic tongue.     

电子舌技术在饮料识别中的应用

电子舌技术是一种分析、识别液体味道的新型检测手段,在饮料识别中的应用日益广泛。介绍了电子舌技术的基本原理,综述了电子舌在饮料识别中的应用,展望了电子舌技术在饮料识别中的发展趋势和应用前景,并指出了电子舌技术在实现过程中所需要解决的问题。     

Quality identification and evaluation of Pu‐erh teas of different grade levels and various ages through sensory evaluation and instrumental analysis

To develop an objective, effective, flexible and cost‐saving method to assess Pu‐erh tea quality, Pu‐erh tea samples of different grade levels and various ages were analysed using sensory evaluation and various instrumental techniques, including chemical analysis and electronic tongue (ET). Results showed that taste profile analysis as a sensory evaluation method can meticulously describe and distinguish different Pu‐erh tea samples. Chemical analysis combined with hierarchical cluster analysis can cluster Pu‐erh ripened and raw tea both in compressed and scattered forms. However, no obvious variation tendency was observed in the chemical composition parameters of Pu‐erh tea of different grade levels or various ages. ET combined with principal components analysis (PCA) is effective in classifying Pu‐erh tea samples of different grade levels and various ages. ET followed by linear discriminant analysis (LDA) performs well in identifying Pu‐erh tea samples of various ages by establishing a discriminant model.     

电子舌技术背景与研究进展

介绍了电子舌的概念、基本结构及其发展历史,重点讨论了电子舌系统的技术背景。电子舌通常由三大部分组成,一是传感器阵列,包括PVC薄膜传感器阵列、Langmuir-Blodgett修饰膜传感器阵列、硫属玻璃传感器阵列等;二是模式识别方法,如主成分分析法、人工神经网络法、偏最小二乘法、简单优劣判别分析法等;三是相关的专家自学习系统。还介绍了作者近年来研究实现的新型多频脉冲电子舌——智舌（Smartongue）系统,并对电子舌发展的整体方向和趋势作了展望,强调电子舌等智能感觉系统将成为分析科学及其它学科领域中一类具有广阔发展前景的思路与技术。     

杀青方式对秋季黄金芽绿茶品质的影响

该研究以秋季黄金芽鲜叶为原料加工绿茶,比较滚筒、蒸汽和微波三种不同杀青方式对其品质的影响。感官评估结合品质成分分析表明,三种杀青方式所制秋季黄金芽绿茶均品质优异,但不同杀青方式处理的茶叶色泽、香气、滋味存在较大差异。滚筒杀青处理的干茶色泽最绿,香气最优,栗香明显,氨基酸含量比蒸汽和微波杀青分别高11.01%和5.20%,茶多酚含量低3.54%和3.94%,滋味醇和鲜爽;蒸汽杀青处理后滋味得分最高,拥有最高的茶氨酸（7.69 mg/g）和最低的咖啡碱（27.91 mg/g）,同时电子舌结果表明,其鲜味值、丰度均最大,苦味值最小;电子舌滋味属性与化学成分相关性分析表明,秋季黄金芽绿茶茶汤鲜味值与茶氨酸含量有显著正相关（p<0.05）,相关系数为0.99;苦味值与苦味儿茶素含量有显著正相关性（p<0.05）,相关系数为0.99;此外,不同杀青方式的黄金芽绿茶对不同自由基的清除能力不同,总抗氧化能力依次为微波杀青（0.83）>蒸汽杀青（0.80）>滚筒杀青（0.66）。综上所述,滚筒杀青滋味醇和,香气高长;蒸汽杀青滋味醇厚,色泽黄绿。虽有所侧重,但所制秋季黄金芽绿茶均体现了其良好的品种优势。     

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,...