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    鐵觀音中茶多酚含量的近紅外光譜檢測模型分析

    2019-02-09 09:33:32周昌海周海軍
    宜賓學院學報 2019年12期
    關鍵詞:鐵觀音茶多酚高斯

    周昌海,周海軍

    (滁州學院機械與電氣學院,安徽滁州239000)

    我國是世界茶葉生產量最大的國家,擁有大約5 000 年的茶葉歷史[1]. 茶葉種類繁多,其成分復雜,含有茶多酚、咖啡堿、茶氨酸、水、礦物質元素、維生素等300多種化合物,其中大部分成分具有提神、醒腦、保健等功效,例如茶多酚能夠迅速溶解體內脂肪,促進消化,達到減肥的療效[2]. 近紅外光譜分析結合化學計量學方法為茶葉的品質模型判定提供了科學依據,克服了感官評審主觀性的不足. 劉明博等人[3]在1 100 ~2 500 nm處利用主成分分析法建立了大米中蛋白質含量的模型. 趙宏波等[4]利用近紅外光譜法測定茶葉咖啡堿的含量,并且建立咖啡堿預測集模型R=0.999,RMSEP=0.242. 周子立、張瑜[5]結合神經網絡、主成分分析法在近紅外波段建立了大米的不同產地識別模型,鑒別率達到100%.張民、李銀花結合PLS 建立了茶氨酸的化學值與預測值的相關關系圖,R=0.92,RMSEP=1.6%[6],取得了一定的效果. 綜上所述,近紅外光譜分析技術應用于農產品檢測逐漸成熟.本文應用近紅外光譜分析儀結合高斯平滑處理預處理方法、最小二乘法對鐵觀音茶葉進行分組,分別建立光譜吸收度和茶多酚含量校正集模型.該研究對茶葉中茶多酚含量快速無損檢測有一定的參考價值.

    1 試驗部分

    1.1 試驗材料

    試驗采用安徽地區(qū)鐵觀音茶樣品,25 ℃烘干至恒重,粉碎過150 目,按照國標GB/T8313-2002(酒石酸亞鐵比色分光光度法)測定茶多酚化學值,配置成20 組不同茶多酚含量茶樣品. 其中12 組作為校正集樣品,8組作為預測集樣品.

    1.2 實驗儀器

    北京Zolix 公司生產的時間分辨紅外吸收光譜測量系統(tǒng),波長范圍400 ~2500 nm,分辨率4 cm-1,掃描次數(shù)40,采樣間隔5 nm. 該系統(tǒng)主要由150 W溴鎢燈光源、可測液體SAC(樣品室)、Omni-λ200i光柵光譜儀、DInGaAs(制冷型銦鎵砷探測器)、DCS300PA數(shù)據采集放大器以及系統(tǒng)自帶光譜數(shù)據采集軟件(Zolix Scan AS 1.0),如圖1所示.

    1.3 光譜數(shù)據采集

    按照試驗要求搭建茶葉光譜檢測系統(tǒng),保持室內恒溫25 ℃,對校正集和預測集茶溶液進行光譜數(shù)據采集,每組樣品數(shù)據采集3次,取平均值作為待分析的光譜數(shù)據. 由于近紅外波段譜信息較豐富,是茶葉中大部分化合物的基頻吸收帶.在此波段能夠明顯的觀察到化合物特征吸收峰的變化,從而提取茶葉光譜信息建立模型[7-8].圖2為近紅外波段1 800~2 300 nm處不同含量茶多酚的光譜吸收曲線.

    圖1 時間分辨吸收光譜測量系統(tǒng)

    圖2 不同茶多酚含量的鐵觀音茶溶液光譜吸收曲線

    2 結果與討論

    2.1 光譜數(shù)據預處理

    光譜數(shù)據預處理是保證數(shù)學模型準確的基本標準,其中常用的方法有:一階導數(shù)、二階導數(shù)、高斯平滑、小波變換、均值濾波、標準正態(tài)變量預處理(SNV)等方法[9-11]. 為了消除噪聲、光程差、茶葉形狀、儀器測量等因素對茶葉光譜數(shù)據產生的干擾,本文分別采用高斯平滑、一階導數(shù)、標準正態(tài)變量分布對茶葉原始光譜進行預處理,如表1所示.

    由表1知:高斯平滑R和RMSEP優(yōu)于其他兩種預處理方法,實驗擬采用高斯平滑對原始光譜進行預處理,在近紅外波段結合偏最小二乘法[12]建立鐵觀音茶多酚光譜強度與化學值含量數(shù)學模型. 圖3為運用MATLAB 軟件進行高斯平滑處理后的不同茶多酚含量的鐵觀音茶溶液光譜吸收度曲線.

    圖3 高斯平滑處理后的不同茶多酚含量的鐵觀音茶溶液光譜吸收度曲線

    2.2 數(shù)據處理結果分析

    由平滑處理后的光譜曲線得出:鐵觀音茶多酚在1 850 ~1 900 nm處和2 200 ~2 250 nm有明顯的特征吸收峰,同時也避開了水分子中O-H基團產生的干擾[13]. 試驗采集1 850 ~1 900 nm 與2 200 ~2 250 nm兩個波段范圍的光譜數(shù)據導入Excel中,分析發(fā)現(xiàn)1 872 nm 與2 218 nm 處茶葉光譜出現(xiàn)一個強烈的吸收低谷,故選取此兩處波段分別建立光譜吸收度與含量的校正集模型,如圖4和圖5所示.

    試驗對12組校正集樣品進行光譜數(shù)據采集,每組樣品測量3次,取平均值,在1 872 nm與2 218 nm處結合PLS建立鐵觀音茶多酚含量與光譜吸收度線性關系,得到不同特征吸收峰處茶多酚校正集模型參數(shù)方程:

    其中A 表示光譜吸收強度(AU),P1和P2為模型線性擬合參數(shù),C 代表各組份鐵觀音茶溶液茶多酚濃度(%),如表2所示.

    表2 不同特征吸收峰處茶多酚校正集模型參數(shù)方程

    由表2 知:1 872 nm 處茶多酚預測集模型的相關系數(shù)為0.962 4,均方根誤差為0.016 48,優(yōu)于2 218 nm 處建立的模型參數(shù). 為了驗證校正集模型的準確度,建立預測集樣品茶多酚化學值與預測值相關關系圖(圖6),從圖6 中可以看出,運用表2 校正集模型參數(shù)方程對預測集茶樣品茶多酚含量進行預測與其化學值近似.

    圖4 1872 nm處鐵觀音茶多酚光譜吸收度與含量的校正集模型

    圖5 2218 nm處鐵觀音茶多酚光譜吸收度與含量的校正集模型

    圖6 鐵觀音茶多酚化學值與預測值相關關系圖

    3 結語

    隨著人們生活水平的提高,茶葉的品質檢測越來越受到關注. 本文采用安徽產地的鐵觀音茶葉,按照國標方法測定茶多酚含量的化學值,在近紅外波段1 800 ~2 300 nm處提取茶葉光譜信息,經過不同光譜預處理方法的對比,最終得出高斯平滑處理對茶葉模型分析具有更好的效果. 試驗在1 872 nm與2 218 nm 處結合化學計量學方法建立茶多酚定量分析模型,并且通過線性擬合參數(shù)的比較,表明1 872 nm 處校正集模型效果較優(yōu),在此基礎上建立了鐵觀音化學值與預測值的相關關系圖.希望此研究可為茶葉品質客觀評審檢測提供新的思路.

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