電子舌在茶葉檢測識別中的應(yīng)用

潘玉成，葉乃興，江福英，黃先洲

1. 寧德職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，福建 福安 355000；2. 福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院，福建 福州 350002；3. 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所，福建 福安 355015；4. 寧德職業(yè)技術(shù)學(xué)院農(nóng)業(yè)科學(xué)系，福建 福安 355000

電子舌在茶葉檢測識別中的應(yīng)用

潘玉成1，葉乃興2，江福英3，黃先洲4

1. 寧德職業(yè)技術(shù)學(xué)院機(jī)電工程系，福建 福安 355000；2. 福建農(nóng)林大學(xué)園藝學(xué)院，福建 福州 350002；3. 福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所，福建 福安 355015；4. 寧德職業(yè)技術(shù)學(xué)院農(nóng)業(yè)科學(xué)系，福建 福安 355000

隨著人類對味覺機(jī)制研究的不斷深入以及傳感器技術(shù)、模式識別技術(shù)等的不斷發(fā)展，電子舌作為一種模擬人類味覺系統(tǒng)的感官智能分析儀器得到了快速發(fā)展，其應(yīng)用領(lǐng)域越來越廣泛。文章介紹了電子舌的基本原理和組成，綜述了電子舌在茶葉種類區(qū)分、呈味物質(zhì)檢測、品質(zhì)等級評定等方面的應(yīng)用，總結(jié)了電子舌在茶葉應(yīng)用中存在的問題，并展望了其未來的發(fā)展方向，以供深入研究參考。

電子舌；茶葉；味覺傳感器陣列；模式識別

人類對味覺的感官評價存在個體差異大、主觀性強(qiáng)、重復(fù)性差等缺點(diǎn)，且因舌頭在長時間工作后會出現(xiàn)“味覺疲勞”而產(chǎn)生不同的結(jié)果。電子舌是一種模擬人的味覺系統(tǒng)來分析和識別液體“味道”的智能分析檢測儀器，電子舌所得到的不是被測樣本組成成分的定性或定量結(jié)果，而是能反映樣本整體信息的“指紋”數(shù)據(jù)，與傳統(tǒng)的液相色譜等精密儀器相比具有響應(yīng)時間短、靈敏度高、重復(fù)性好、檢測速度快及誤差小等特點(diǎn)[1-2]，并可應(yīng)用于對毒性、刺激性樣本檢測，顯示出了其特有的優(yōu)勢。目前，電子舌主要應(yīng)用在酒類識別[3-5]、飲料分類[6-8]、乳品與食用油質(zhì)量檢測[9-14]等食品領(lǐng)域，在環(huán)境檢測[15-16]、醫(yī)藥方面[17-20]也有一些研究報道，而在茶葉領(lǐng)域的應(yīng)用還處于實驗室研究階段，且大多集中在茶葉分類、品質(zhì)評價等方面，其研究工作受到越來越多學(xué)者的重視，有望成為一項具有廣闊應(yīng)用前景的技術(shù)。

1 電子舌的基本原理與組成

味覺是人的基本感覺之一，人體口腔舌頭表面的味感受體被稱為味蕾，味蕾是由可感覺甜味、咸味、酸味、苦味、鮮味5種基本味道的味細(xì)胞組成，當(dāng)味蕾感受不同的呈味物質(zhì)刺激時，便通過與味細(xì)胞相連的神經(jīng)纖維傳輸至大腦的味覺中樞，最后大腦對味細(xì)胞采集的信號進(jìn)行分析而產(chǎn)生味感[21]。電子舌也稱為人工味覺仿生系統(tǒng)，其設(shè)計思想來自于人類感受味覺的機(jī)制，由味覺傳感器陣列、信號采集和模式識別3個部分組成，如圖1所示。味覺傳感器陣列相當(dāng)于人體中的舌頭，陣列中每個獨(dú)立的傳感器就像是舌面上的味蕾，能感受不同的呈味物質(zhì)；信號采集系統(tǒng)模擬人體神經(jīng)感覺系統(tǒng)，對傳感器輸出的信號進(jìn)行采集、處理、轉(zhuǎn)換并存儲在計算機(jī)中；模式識別單元發(fā)揮人體中大腦的作用，從獲取的信號里提取特征值，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理并通過相應(yīng)模式識別方法區(qū)分辨識，從而獲得呈味物質(zhì)的感官整體信息即儀器“味覺”[22]。

2 味覺傳感器陣列的構(gòu)建

味覺傳感器是電子舌組成的物質(zhì)基礎(chǔ)，單個味覺傳感器的非選擇性使得所檢測到的溶液各組分信息被模糊地混雜在一起，是影響其應(yīng)用的一個重要因素，但若采用多個不同的味覺傳感器構(gòu)成傳感器陣列時，由于每個味覺傳感器對被測溶液中不同的組分會產(chǎn)生不同的響應(yīng)，可獲得一系列有差異的信號，味覺傳感器陣列就是利用交互感應(yīng)的原理來取得被測溶液的整體信息[23]。根據(jù)味覺響應(yīng)原理的不同，味覺傳感器陣列可分為伏安型、電位型、阻抗譜型、聲波型、光尋址型和多頻脈沖型等。表1歸納了目前常用味覺傳感器的工作原理、特點(diǎn)和用途等。

3 模式識別方式

圖1　電子舌的基本組成Fig. 1 Basic components of the electronic tongue system

表1　常用味覺傳感器的工作原理、特點(diǎn)和用途Table 1 The working principle, characteristics and application of common taste sensor

模式識別是利用計算機(jī)根據(jù)待測溶液的特征或者屬性，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)技術(shù)方法來對味覺傳感器產(chǎn)生的響應(yīng)信號所包含的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并得出對溶液味覺特征的總體評價。選擇不同的模式識別方法，直接影響著評判結(jié)果的準(zhǔn)確性。常采用的模式識別方法主要有主成分分析、判別因子分析、聚類分析法、偏最小二乘法、多元線性回歸分析、軟獨(dú)立建模分類法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用較多的一種非線性模式識別方法，是人工智能領(lǐng)域研究的一個熱點(diǎn)，它是一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)處理信息的由大量節(jié)點(diǎn)（或稱神經(jīng)元）相互之間以不同形式組成的運(yùn)算模型，具有分布存儲、并行處理、自學(xué)習(xí)、自組織和自適應(yīng)等特點(diǎn)[24]；利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅借助訓(xùn)練樣本而不必建立相關(guān)的數(shù)學(xué)模型即可實現(xiàn)對復(fù)雜信息的處理、存儲，且可得到其內(nèi)部隱含的規(guī)律。目前常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括誤差反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。同傳統(tǒng)的模式識別方法相比，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯性和很強(qiáng)的非線性處理能力，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，可以利用自身強(qiáng)大的學(xué)習(xí)功能尋找出樣本的內(nèi)在規(guī)律來分析識別同類事物。由于采用單一的模式識別算法在溶液的分析識別中存在著不足之處，近年來許多學(xué)者將兩種或兩種以上的算法相結(jié)合來構(gòu)成混合型模式識別算法，利用不同算法的差異性實現(xiàn)優(yōu)勢互補(bǔ)，提高電子舌的識別性能。

4 電子舌在茶葉領(lǐng)域中的應(yīng)用

茶葉品質(zhì)的構(gòu)成是茶葉質(zhì)量量化標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定的重要內(nèi)容，其中，滋味品質(zhì)是構(gòu)成茶葉品質(zhì)的核心因子。茶葉滋味品質(zhì)是茶多酚、氨基酸、咖啡堿和可溶性糖等呈味成分有機(jī)融合的綜合反映，這些呈味物質(zhì)的種類、含量的變化形成了不同的滋味類型，不同茶樹品種、栽培措施、生態(tài)環(huán)境、采收時節(jié)、加工工藝和包裝儲藏等都會對茶葉的滋味產(chǎn)生影響。茶葉滋味是茶葉“色、香、味、形”四大品質(zhì)指標(biāo)之一，在茶葉感官審評評分中占30%～35%的權(quán)重[25]，且與“香氣”又有著一定關(guān)系，歷來受到人們的重視。茶葉的滋味一般通過茶湯的濃淡、厚薄、醇澀、純異和鮮鈍等因子通過人的感官來評定，主要是依據(jù)審評人員的主觀感覺和經(jīng)驗，但人的感覺器官易受到精神狀態(tài)、身體狀況、審評環(huán)境和審評設(shè)備等各種因素的影響，且還會出現(xiàn)“味蕾疲倦”，從而影響評定的準(zhǔn)確性。電子舌技術(shù)的出現(xiàn)使得茶葉滋味整體信息的獲取將得以實現(xiàn)，且能客觀準(zhǔn)確地表征茶葉的滋味品質(zhì)，為茶葉滋味量化評價提供了一種新的技術(shù)手段。近年來電子舌技術(shù)在茶葉中的應(yīng)用受到一定的重視，越來越多的國內(nèi)外學(xué)者開展了這方面的研究，其主要應(yīng)用研究成果見表2。

表2　電子舌在茶葉中的主要應(yīng)用研究成果Table 2 Main application and research results of electronic tongue in tea

續(xù)表2

4.1茶葉種類的鑒別

茶葉種類繁多，不同茶類一般其外形和顏色均有較大差異，可比較容易進(jìn)行區(qū)別，而對外形、顏色比較相似的同一茶類不同品種茶葉，有時采用感官審評難以做到準(zhǔn)確識別。電子舌在茶葉中的應(yīng)用研究最早是在茶葉分類方面，利用電子舌檢測茶湯滋味總體差異性實現(xiàn)茶葉種類（包括產(chǎn)地、品種、采摘期和加工工藝等）的辨別與區(qū)分，為茶葉品種的快速、準(zhǔn)確、無損檢測提供了一種新的途徑。王帥等[26]利用法國Alpha MOS公司α-ASTREE電子舌分別對有機(jī)正山小種紅茶和不同等級普通正山小種紅茶樣品的茶湯進(jìn)行檢測，應(yīng)用主成分分析法（PCA）、判別因子分析（DFA）和k近鄰法（KNN）3種不同的模式識別方法分別建立判別模型，結(jié)果表明電子舌結(jié)合這3種模式識別方法都可以很好地區(qū)分有機(jī)與普通正山小種紅茶，以及不同等級普通正山小種紅茶，采用DFA相對于PCA具有更好的區(qū)分效果，KNN對訓(xùn)練集和測試集的識別率均為100%，這說明電子舌可以成功區(qū)分有機(jī)與普通正山小種紅茶，為有機(jī)茶的鑒定和認(rèn)證工作提供一定的幫助；徐維盛等[27]使用電子舌結(jié)合PCA、DFA模式識別方法對綠茶、烏龍茶、黑茶、紅茶樣品的茶湯滋味進(jìn)行識別，結(jié)果發(fā)現(xiàn)電子舌也能夠較好地區(qū)分這4種不同種類茶湯樣品的滋味，其中PCA區(qū)分指數(shù)為81.8%，通過DFA所建立的模型識別率為95.6%；童城[28]以六大基本茶類（黟縣毛峰、祁紅、鐵觀音、黃大茶、白牡丹、六堡茶）作為試驗樣本，采用沖泡和浸提兩種不同方式制得茶湯，用伏安型電子舌對茶湯中滋味物質(zhì)進(jìn)行檢測，通過主成分分析法對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，結(jié)果表明電子舌對各類茶葉之間的區(qū)分效果非常明顯，且以浸提方式制取茶湯測試液時，試驗的重復(fù)性較好。該作者還應(yīng)用相同的方法對不同產(chǎn)地綠茶（河南蒸青、祁門毛峰、黟縣炒青、云南曬青）、不同采摘期綠茶、不同加工方式綠茶（烘青、炒青、半烘炒青、曬青茶）、不同地區(qū)的紅茶（滇紅、祁紅、安農(nóng)紅茶）的茶樣進(jìn)行區(qū)分，也都取得較為滿意的識別結(jié)果；劉爽等[29]選用3個不同等級、6個不同產(chǎn)地的18種綠茶樣品，分別進(jìn)行了感官審評和電子舌測定，并采用主成分分析法對電子舌采集的茶湯滋味數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明，電子舌對不同產(chǎn)地綠茶和不同等級綠茶樣品都能有效加以區(qū)分，電子舌識別結(jié)果與感官審評結(jié)果基本一致；Zoltan等[30]使用電子舌成功實現(xiàn)了對5個產(chǎn)地的斯里蘭卡紅茶的區(qū)分；Bhondekar等[31]使用電子舌也能夠區(qū)分不同季節(jié)、不同工藝的印度紅茶。上述這些學(xué)者都探索了電子舌在茶葉定性分析方面的應(yīng)用，證明了電子舌應(yīng)用于判別茶葉種類的可行性，為電子舌在茶葉中的進(jìn)一步研究和應(yīng)用提供了理論基礎(chǔ)。

4.2茶葉呈味物質(zhì)的測定

茶葉滋味的呈味物質(zhì)較為復(fù)雜，這些呈味物質(zhì)都有各自的呈味特點(diǎn)及閾值濃度，人的味覺器官對這些復(fù)雜呈味成分的綜合反應(yīng)構(gòu)成了各種類型的茶湯滋味，茶葉滋味品質(zhì)的差別也是茶葉中呈味物質(zhì)的種類、含量及比例的不同而形成的[32]。茶葉中的呈味物質(zhì)分析包含茶多酚、游離氨基酸、水溶性浸出物、咖啡堿、兒茶素單體和茶色素等的測定，這些測定過程需要繁瑣的化學(xué)處理，占用時間長、成本高、結(jié)果差異大，且具有破壞性、易產(chǎn)生污染，因此研究一種快速、準(zhǔn)確測定茶葉滋味成分的方法具有重要的現(xiàn)實意義。Lvova等[33]首先將電子舌引入茶葉化學(xué)成分的研究中，采用主成分分析法和偏最小二乘法（PLS），對韓國綠茶的主要成分含量進(jìn)行了檢測，建立了綠茶成分預(yù)測模型，結(jié)果表明電子舌可以很好地預(yù)測咖啡堿、單寧酸、蔗糖、葡萄糖、L-精氨酸、茶氨酸的含量及兒茶素的總含量。許勇泉等[34]以14個茶葉樣品（4個綠茶、4個烏龍茶，3個紅茶、2個普洱茶和1個白茶）為原料，分析了茶湯苦味、回甘滋味強(qiáng)度與主要風(fēng)味化學(xué)成分的相關(guān)性，并采用電子舌結(jié)合線性相關(guān)分析建立了茶多酚、茶氨酸和谷氨酸等成分含量的量化分析模型，以及茶湯苦味、回甘滋味強(qiáng)度的分析模型；研究結(jié)果表明，茶湯回甘滋味強(qiáng)度與茶多酚含量、總糖含量具有顯著正相關(guān)，苦味強(qiáng)度與可溶性固形物、茶多酚、咖啡堿等成分含量具有顯著正相關(guān)，說明應(yīng)用電子舌分析茶湯特定滋味和化學(xué)成分的方法是可行的，能對茶湯的苦味和回甘滋味作出較為客觀的評價。Chen等[35]應(yīng)用電子舌檢測綠茶滋味成分咖啡堿和主要的兒茶素（EGCG、EGC和ECG）含量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合主成分分析法建立了綠茶成分含量的預(yù)測模型，結(jié)果表明所建立的預(yù)測模型能夠很好實現(xiàn)對綠茶主要滋味成分含量的檢測。Ghosh等[36]利用電子舌對印度紅碎茶中的茶黃素和茶紅素含量進(jìn)行測定，結(jié)果顯示與分光光度計法測定的值相關(guān)性較好。上述這些研究結(jié)果表明，應(yīng)用電子舌可對茶葉中呈味物質(zhì)的含量進(jìn)行定量預(yù)測，為茶葉呈味物質(zhì)的快速檢測提供一種新的方法。

4.3茶葉品質(zhì)等級的量化評價

感觀審評法是國內(nèi)外茶葉界公認(rèn)的茶葉品質(zhì)評定的主要方法，是通過人的感覺器官對茶葉的形狀、色澤、香氣和滋味進(jìn)行鑒定來判別茶葉品質(zhì)等級高低的一種方法，但審評結(jié)果易受評茶人員主觀因素和客觀條件等的影響，重復(fù)性差，存在一定的誤差。茶葉理化審評是從理化的角度尋求評定茶葉品質(zhì)的方法，雖經(jīng)多年的研究取得了一些成果，但由于存在眾多問題至今沒有得到應(yīng)用。為了彌補(bǔ)感官審評的不足，國內(nèi)外學(xué)者一直都在探索一種借助于儀器分析茶葉品質(zhì)各感官評價項目、用量化指標(biāo)評價其品質(zhì)的新方法，一些新技術(shù)在茶葉品質(zhì)檢測中逐步得到應(yīng)用，主要有機(jī)器視覺技術(shù)、近紅外光譜技術(shù)、電子鼻技術(shù)和電子舌技術(shù)等[37]，目前已有學(xué)者利用電子舌檢測茶湯滋味的整體信息，用已知類別的樣本作為訓(xùn)練集，結(jié)合適當(dāng)?shù)哪Ｊ阶R別方法建立判別模型，再用另外已知類別的樣本作為預(yù)測集來驗證模型的可靠性，為茶葉品質(zhì)的量化評價尋找一種新思路。陳全勝等[38]以4個等級的80個炒青綠茶樣本為試驗對象，采用法國α-ASTREE電子舌對樣本茶湯進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，利用主成分分析和k近鄰法建立茶葉品質(zhì)等級的判別模型，并通過交互驗證的方法使k值和主成分因子數(shù)（PCs）得到優(yōu)化。試驗表明，當(dāng)取PCs為5、k為1時，所構(gòu)建的KNN模型最佳，其交互驗證識別率為97.5%，用預(yù)測集中的40個樣本驗證模型的準(zhǔn)確性時，預(yù)測識別率為100%。吳瑞梅[37]以綠茶滋味化學(xué)鑒定法為參考測量，建立基于電子舌的綠茶滋味品質(zhì)化學(xué)評價的預(yù)測模型，分別采用PLS方法和最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）方法并進(jìn)行比較，結(jié)果表明建立的LS-SVM模型性能優(yōu)于PLS模型，LS-SVM模型對預(yù)測集樣本的均方根誤差RMSEP為4.077，相關(guān)系數(shù)Rp為0.906，能很好地預(yù)測綠茶的滋味品質(zhì)；該作者還采用電子舌獲取茶湯的傳感器響應(yīng)值，分別采用PLS和BP-ANN方法建立綠茶滋味感官評分與電子舌傳感器響應(yīng)值之間的相關(guān)模型，結(jié)果表明BP-ANN模型的預(yù)測結(jié)果更好，該模型對預(yù)測集樣本的均方根誤差RMSEP為1.913，相關(guān)系數(shù)Rp為0.932，與人工感官評價綠茶滋味品質(zhì)具有較好的一致性。肖宏[39]以不同等級、不同產(chǎn)地、不同貯藏時間和新陳摻雜的西湖龍井茶為研究對象，研究電子舌檢測茶樣的信號響應(yīng)特征、茶葉品質(zhì)的最佳模式識別方法及電子舌響應(yīng)信號與茶樣滋味成分、感官評價之間的關(guān)系，建立了基于電子舌的西湖龍井茶品質(zhì)評價模型，為電子舌在茶葉品質(zhì)快速準(zhǔn)確檢測和研制專用茶葉品質(zhì)檢測電子舌提供理論依據(jù)。魏明香[40]根據(jù)電子舌對不同等級祁紅、滇紅樣品的響應(yīng)信號特點(diǎn)，分析了各傳感器響應(yīng)值的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差和標(biāo)準(zhǔn)誤差，利用主成分分析法萃取主成分，得出兩種紅茶樣品前3個主成分的貢獻(xiàn)率分別為97.6%、92.9%，再采用判別因子分析和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識別方法，構(gòu)建了茶葉品質(zhì)等級判別模型，結(jié)果表明，兩種模型對祁紅訓(xùn)練集回代判別正確率分別為96.3%、100%，預(yù)測集的判別正確率都為100%；對滇紅訓(xùn)練集回代判別正確率、預(yù)測集的判別正確率均為100%。古小玲等[41]基于電子舌對海南紅碎茶品質(zhì)進(jìn)行檢測，研究表明電子舌所得結(jié)果與專家感官審評結(jié)果是一致的。賀瑋等[42]采用電子舌對3個等級云南普洱散茶等級進(jìn)行評價，也取得了良好的識別效果。這些研究結(jié)果說明了電子舌技術(shù)可應(yīng)用于茶葉品質(zhì)等級的判別，為開發(fā)儀器化的茶葉品質(zhì)量化評價提供研究基礎(chǔ)。

5 分析與討論

電子舌在茶葉應(yīng)用研究上雖取得了一些初步成果，但還處于實驗室研究階段，大部分的研究只是以具體的實例來證明其應(yīng)用的可行性，距實際應(yīng)用還有較大的差距，存在的問題主要表現(xiàn)在以下幾個方面：①電子舌中的味覺傳感器獲得的被測溶液信息易受環(huán)境溫度、濕度、背景噪音、傳感器中毒等影響，使數(shù)據(jù)發(fā)生漂移，需完善其對環(huán)境因素變化的自適應(yīng)補(bǔ)償能力，提高其選擇性、穩(wěn)定性和重復(fù)性，降低對工作環(huán)境的要求，使得所構(gòu)成的電子舌能更加接近生物味覺系統(tǒng)；②味覺傳感器陣列由于采用不同類型的味覺傳感器或者選擇性不一樣的味覺傳感器組成，從而提高了其廣譜響應(yīng)特性和交叉敏感特性，增加了對溶液分子的檢測范圍，但茶葉種類眾多、成分極為復(fù)雜且不穩(wěn)定，電子舌中的傳感器數(shù)量有限，無法與人類味蕾數(shù)量相比，不可能涵蓋茶湯滋味的所有信息，且還存在著電子舌無法檢測的味覺信息。因此需研究開發(fā)針對茶葉檢測的電子舌以提高檢測精度，并降低成本使其更具實用性；③茶湯制備是電子舌檢測茶湯滋味的基礎(chǔ)，不同茶湯制備方法將對測定結(jié)果產(chǎn)生重大影響，也不便于研究成果的對比和交流，對茶湯制備的標(biāo)準(zhǔn)化必須給予足夠的重視，使試驗結(jié)果更具可比性；④特征變量選取對電子舌最終識別結(jié)果影響重大，在研究中往往側(cè)重于某一方面的因子，缺乏特征變量的選取與識別結(jié)果之間相關(guān)性的科學(xué)論證，只有在正確地選取與茶葉品質(zhì)相關(guān)的特征變量基礎(chǔ)上，再結(jié)合先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理和模式識別方法，才有可能取得良好的識別效果；⑤選用不同模式識別方法對分析效果差別很大，茶湯中的呈味物質(zhì)與電子舌響應(yīng)信號的關(guān)系非常復(fù)雜，采用非線性的建模方法較為準(zhǔn)確。在應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時必須要具有足夠多的典型訓(xùn)練樣本，才能使所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型識別結(jié)果具有準(zhǔn)確性，但在實際研究中往往存在所采用茶葉樣本代表性不夠強(qiáng)、樣本數(shù)不夠多等問題，使得所構(gòu)建的模型穩(wěn)定性差、適用范圍小。另外在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時一般只能憑經(jīng)驗來確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)而無一完整理論，存在一個最優(yōu)解的問題[43]。

電子舌是世界科技界30年來多學(xué)科研究的結(jié)晶，并已取得了突出的成績，其應(yīng)用領(lǐng)域日益擴(kuò)大。在茶葉領(lǐng)域中的應(yīng)用主要在茶葉品質(zhì)等級的判別、呈味物質(zhì)的檢測，以及品種、產(chǎn)地、加工工藝、品牌間的區(qū)分等方面，這些應(yīng)用研究成果說明了電子舌結(jié)合相關(guān)的模式識別方法可取得較為客觀的結(jié)果。因人類感受味覺信息的機(jī)制非常復(fù)雜，且電子舌在茶葉領(lǐng)域中的研究尚處于初步階段，所以電子舌還無法達(dá)到取代人的味覺感官評定。茶葉品質(zhì)等級是依據(jù)茶葉的色、香、味、形等方面指標(biāo)來判定，僅用單一指標(biāo)來評價茶葉是無法全面地表述其品質(zhì)，目前多傳感器信息融合（MSIF）已經(jīng)成為智能系統(tǒng)領(lǐng)域的一個重要研究方向，它是將來自多個傳感器的數(shù)據(jù)和相關(guān)信息進(jìn)行組合從而獲得比使用單一傳感器更明確的結(jié)果，具有與人類通過各種感覺器官所得到認(rèn)知事物的結(jié)果有更好的相似性[44]。在未來研究中若能將電子舌與電子鼻結(jié)合來采集信息，利用電子鼻對茶葉香氣進(jìn)行檢測、電子舌對茶湯滋味進(jìn)行檢測，并把采集的信息數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，再將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論、遺傳算法等結(jié)合起來，以達(dá)到更好模擬人的各種功能器官和思維方式，這將是未來在茶葉識別和檢測中的一個重要發(fā)展方向。隨著當(dāng)代科學(xué)新技術(shù)的不斷發(fā)展，上述存在的這些問題將會逐步得以解決，電子舌在茶葉領(lǐng)域中的應(yīng)用將有著更廣闊的空間。

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Application of Electronic Tongue in Tea Detection and Identification

PAN Yucheng1, YE Naixing2, JIANG Fuying3, HUANG Xianzhou4
1. Department of Mechanical and Electronic Engineering, Ningde Vocational and Technical College, Fu′an 355000, China; 2. College of Horticulture, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China; 3. Tea Research Institute, Fujian Academy of Agricultural Sciences, Fu′an 355015, China; 4. Department of Agriculture Science, Ningde Vocational and Technical College, Fu′an 355000, China

With the increase of knowledge on the human taste feeling mechanism and the development of sensor and pattern recognition technologies, electronic tongue, an intelligent sensing instrument simulating the human taste system, has been rapid developed. It is now also widely applied in many fields. This paper introduced the basic principle and structure of the electronic tongue. The application of electronic tongue in the identification of tea varieties, detection of taste substances, quality evaluation of tea etc were also reviewed. Moreover, the problems present in the application of electronic tongue in tea and the development direction in future were also discussed, which could be a useful reference for further in-depth studies.

electronic tongue, tea, taste sensor array, pattern recognition

TS272；Q126

A

1000-369X（2016）06-621-10

2016-09-08

2016-10-10

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建坦洋工夫茶葉評審專家預(yù)測系統(tǒng)、福建寧德市科技計劃項目（20100011）

潘玉成，男，副教授，主要從事自動控制、人工智能研究。E-mail：fapyc@163.com