六堡茶茶湯色澤量化分析3 種方法的比較

馬婉君，馬士成，施 江，龍志榮，董 鵬，張 悅，林 智,*，呂海鵬,*

（1.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部茶樹(shù)生物學(xué)與資源利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所，浙江 杭州 310008；2.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院研究生院，北京 100081；3.梧州市茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)中心，廣西 梧州 543000）

六堡茶屬于黑茶類(lèi)，具有獨(dú)特的品質(zhì)特征[1]，干茶色澤黑褐光潤(rùn)，湯色紅濃似琥珀，滋味醇和甘爽，香氣陳醇具有檳榔香[2]。近年來(lái)，隨著六堡茶產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展[3]，六堡茶品質(zhì)化學(xué)相關(guān)的基礎(chǔ)性研究工作已經(jīng)取得了較好的研究進(jìn)展，研究?jī)?nèi)容主要集中在六堡茶的風(fēng)味品質(zhì)成分[4-6]、保健功效[7-9]和微生物[10-12]等方面。然而，目前關(guān)于六堡茶茶湯色澤分析方面的研究報(bào)道很少。眾所周知，茶湯色澤是衡量茶葉內(nèi)含物質(zhì)轉(zhuǎn)化程度的一個(gè)重要指標(biāo)，也是評(píng)價(jià)茶葉品質(zhì)的重要審評(píng)因子之一，具有重要的參考價(jià)值。因此，為客觀評(píng)價(jià)六堡茶的綜合品質(zhì)，有必要在六堡茶的色澤品質(zhì)方面開(kāi)展一些基礎(chǔ)性研究工作。

目前，對(duì)于茶葉色澤特征的鑒別與描述常規(guī)上以感官審評(píng)為主，一般是由評(píng)茶師的感官審評(píng)經(jīng)驗(yàn)決定的，但人眼難以分辨一些細(xì)微的色澤差異，具有主觀上的不確定性，重復(fù)性也可能較差[13-15]。因此，采用儀器輔助茶湯色澤的量化分析是后續(xù)深入研究茶湯色澤形成機(jī)理的重要技術(shù)手段[16]。近年來(lái)，關(guān)于茶葉色澤量化的研究主要是采用色差計(jì)[17-18]和計(jì)算機(jī)視覺(jué)[19-20]等方法測(cè)定茶葉的色澤參數(shù)，其中臺(tái)式色差計(jì)可以對(duì)盛裝在比色皿中的茶湯直接測(cè)定色澤參數(shù)，而計(jì)算機(jī)視覺(jué)通常需要圖像采集裝置結(jié)合Matlab提取色澤參數(shù)等。Adobe Color CC是Adobe公司官方出品的一款開(kāi)源配色工具，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片不同色澤參數(shù)如Lab/RGB/HSV/CMYK的在線提取，因此可以結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像采集裝置實(shí)現(xiàn)茶湯色澤參數(shù)的量化分析。

鑒于茶湯色澤量化分析有重要價(jià)值且當(dāng)前相關(guān)研究較少，本研究選用六堡茶為研究對(duì)象，擬分別采用基于Adobe Color CC的茶湯色澤量化分析方法（方法1）、基于Matlab的茶湯色澤量化分析方法（方法2）和直接采用臺(tái)式色差儀的茶湯色澤量化分析方法（方法3）提取茶湯的色澤參數(shù)，并對(duì)色澤參數(shù)進(jìn)行模擬驗(yàn)證對(duì)比分析，進(jìn)而比較3 種量化分析方法的實(shí)際檢測(cè)效果。研究結(jié)果旨在為茶湯色澤的量化分析研究和茶葉色澤品質(zhì)的形成機(jī)理研究等提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料

茶葉樣品于2019年8月分別采集自廣西壯族自治區(qū)梧州茶廠、廣西梧州六堡茶股份有限公司和廣西梧州茂圣茶業(yè)有限公司等當(dāng)?shù)卮硇粤げ枭a(chǎn)企業(yè)。樣品共計(jì)36 個(gè)，產(chǎn)品形態(tài)均為散茶，其中5 個(gè)為六堡茶毛茶樣品，編號(hào)為A1～A5；31 個(gè)為六堡茶樣品，編號(hào)為B6～B36。具體樣品信息如表1所示。

表1 樣品信息Table 1 Information about tea samples used in this study

1.2 儀器與設(shè)備

CM-3700A臺(tái)式分光測(cè)色儀 日本Konica Minolta控股公司；Sphere 100 RGB三基色環(huán)形燈管 杭州晶飛科技有限公司；EOS-60D CCD相機(jī) 日本Canon株式會(huì)社。

本實(shí)驗(yàn)所用圖像采集系統(tǒng)具體如圖1所示（包括暗箱、環(huán)形光源、圖像傳感器CCD攝像頭、樣品池和計(jì)算機(jī)等部分）。圖像采集裝置包括一個(gè)密封的暗箱1（長(zhǎng)×寬×高，25 cm×25 cm×43 cm），內(nèi)側(cè)表面涂有漫反光涂層；光源2固定于箱體上方，采用RGB三基色環(huán)形燈管；攝像頭3采用CCD相機(jī)，置于箱體側(cè)前方，與茶湯夾角約為15°；底座上有吸光涂層，且正中具有圓形凹陷區(qū)域4，便于固定茶湯的位置，使得茶湯處在一個(gè)最佳拍攝角度（圖像整體位于顯示器中央）。

圖1 茶湯圖像采集系統(tǒng)Fig. 1 Image acquisition system for tea infusion

1.3 方法

1.3.1 感官審評(píng)與制備茶湯

委托農(nóng)業(yè)農(nóng)村部茶葉質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)測(cè)試中心對(duì)六堡茶樣品進(jìn)行感官審評(píng)。茶湯的制備參照GB/T 23776—2018《茶葉感官審評(píng)標(biāo)準(zhǔn)》[21]，以黑茶（散茶）的審評(píng)方法為準(zhǔn)，湯色以第1泡為主評(píng)判；將36 個(gè)茶樣分成3 個(gè)批次，每批限定12 個(gè)樣品，每次稱取3 g茶樣，置于審評(píng)杯中，注滿150 mL沸水，加蓋浸泡2 min，按沖泡次序依次等速將茶湯瀝入評(píng)茶碗中，進(jìn)一步過(guò)濾去除茶渣，避免茶渣殘留對(duì)湯色濃度的影響。

1.3.2 茶湯圖像采集

在室溫25 ℃的環(huán)境下，將茶湯靜置45 min使得茶湯冷卻至室溫不再冒水蒸氣，進(jìn)行茶湯圖像采集；為避免茶湯光線發(fā)生透射，將制備好的茶湯盛放于茶葉審評(píng)專用的白色瓷質(zhì)審評(píng)碗中，放置于圖像采集裝置中，打開(kāi)光源，調(diào)試好攝像頭及拍攝畫(huà)面后對(duì)茶湯進(jìn)行圖像采集。

1.3.3 色澤參數(shù)提取

采用3 種方法提取上述同一批茶湯的色澤參數(shù)。方法1為基于Adobe Color CC建立的提取茶湯圖像色澤參數(shù)提取方法，即將茶湯圖片依次上傳到Adobe Color CC后移動(dòng)光標(biāo)至茶湯區(qū)域，可快速讀取對(duì)應(yīng)的色澤參數(shù)值；方法2為基于Matlab建立的提取茶湯圖像色澤參數(shù)提取方法，同樣經(jīng)過(guò)上述圖像采集裝置后將茶湯圖片上傳到基于Matlab GUI模塊開(kāi)發(fā)的圖像處理系統(tǒng)（軟件著作權(quán)號(hào)：2014：SR149549）提取對(duì)應(yīng)的色澤參數(shù)值[22]；方法3為采用臺(tái)式色差儀將冷卻后的茶湯放入比色皿直接測(cè)定色澤參數(shù)[23]。

1.3.4 色澤參數(shù)的驗(yàn)證

在Photoshop CS 8.0.1中利用填充工具將以上3 種方法測(cè)得的色澤參數(shù)（L、a、b值）轉(zhuǎn)化為色彩圖片，分別將其與實(shí)際茶湯圖片進(jìn)行色澤對(duì)比驗(yàn)證。

2 結(jié)果與分析

2.1 六堡茶茶湯色澤參數(shù)與感官審評(píng)結(jié)果分析

采用本實(shí)驗(yàn)中的圖像采集系統(tǒng)，采集到的36 個(gè)六堡茶樣品茶湯的圖像如圖2所示，A1～A5為5 個(gè)六堡茶毛茶的茶湯圖像，B6～B36為31 個(gè)六堡茶的茶湯圖像。從圖2可以明顯看出，六堡茶毛茶的湯色特征呈現(xiàn)出杏黃偏亮的特點(diǎn)，而經(jīng)過(guò)后發(fā)酵工藝的六堡茶整體湯色紅濃偏暗，二者色澤差異比較明顯。然而，對(duì)于湯色相近的茶樣而言，例如B6與B7、B9與B10、B31與B32、B35等，僅憑借人的肉眼分辨其色澤的細(xì)微差異十分困難，這在感官審評(píng)中往往也可能會(huì)給評(píng)茶員（師）帶來(lái)一些困擾。

圖2 茶湯圖像Fig. 2 Images of tea infusions

如表2所示，通過(guò)常規(guī)的感官審評(píng)評(píng)分與評(píng)語(yǔ)無(wú)法體現(xiàn)出的差異，卻有潛力可能通過(guò)茶湯色澤量化所得色澤參數(shù)反映，即通過(guò)茶湯L、a、b值的不同實(shí)現(xiàn)判斷色澤相近的茶樣在亮度、紅黃度之間細(xì)微差異的區(qū)分。

表2 茶樣湯色感官審評(píng)與色澤參數(shù)檢測(cè)結(jié)果Table 2 Sensory evaluation and color parameters of tea infusion samples

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析具有良好的非線性映射能力，目前已廣泛應(yīng)用于茶葉品質(zhì)檢測(cè)與判別[24-25]。以L、a、b值為自變量因子，湯色感官審評(píng)得分為因變量，本研究初步建立了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型，如圖3所示，橫坐標(biāo)為湯色審評(píng)實(shí)際得分，縱坐標(biāo)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型預(yù)測(cè)得分?；谠撆螛悠返臏珜徳u(píng)得分，分析發(fā)現(xiàn)本研究中方法1的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度最高，為86.1%；方法2的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為83.7%，而方法3的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度為63.8%。因?yàn)閷?shí)驗(yàn)受到樣本數(shù)量的限制，本研究中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確度相對(duì)較低；結(jié)合以往研究結(jié)果，可以推測(cè)在樣本量足夠大的條件下，茶湯色澤參數(shù)L、a、b值有很大潛力作為茶湯色澤感官審評(píng)的輔助判別因子[17]。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析預(yù)測(cè)-實(shí)測(cè)圖Fig. 3 ANN predicted versus measured color parameters

2.2 3 種方法測(cè)得的色澤參數(shù)分布范圍分析

CIELab顏色系統(tǒng)是目前色澤研究中應(yīng)用較多的色彩系統(tǒng)[26-27]，由L、a、b參數(shù)值共同確定一種顏色，其中L值代表顏色的亮暗程度，從0～100分別表示顏色由暗到亮；a值表示從綠色到紅色的范圍，取值范圍[-128, 127]；b值表示從藍(lán)色到黃色的范圍，取值范圍[-128, 127]。3 種方法測(cè)得的茶湯色澤參數(shù)空間分布范圍如圖4所示。通過(guò)比較方法1和方法2可以直觀地發(fā)現(xiàn)二者在空間上的分布趨勢(shì)較為相近，表明這兩種方法在測(cè)定不同茶樣間的色澤參數(shù)變化規(guī)律基本一致；但二者參數(shù)值大小范圍存在一定差異，說(shuō)明兩種方法得到的色澤參數(shù)反映出的茶湯亮度與色度存在一定程度上的差異；方法3采用臺(tái)式色差儀測(cè)得的色澤參數(shù)，其分布趨勢(shì)以及參數(shù)值大小范圍與方法1和方法2相比均具有明顯的差異。

圖4 茶湯色澤參數(shù)空間分布范圍Fig. 4 LAB spatial distribution range of color parameters of tea infusion

從表3可以看出，3 種方法所測(cè)的亮度平均值L1＜L2＜L3，紅度平均值a1＞a2＞a3，黃度平均值b3＞b1＞b2。整體上，方法1測(cè)得的色澤參數(shù)亮度L值最小，紅度a值最大，反映出茶湯紅濃偏暗的色澤特征；方法3測(cè)得的色澤參數(shù)亮度L值最大，紅度a值最小，黃度b值最大，反映出的色澤特征為明亮偏黃；方法2處于二者之間，特征不明顯。此外，六堡茶毛茶和六堡茶的湯色特征差異明顯，六堡茶毛茶湯色杏黃偏亮，六堡茶湯色紅濃偏暗，3 種不同方法測(cè)得的六堡茶毛茶亮度值L均大于成品茶，紅度a值均小于成品茶，而黃度b值3 種方法測(cè)得的變化規(guī)律不一致。

表3 3 種方法測(cè)得的茶湯色澤參數(shù)Table 3 Color parameters for tea infusion measured by three methods

2.3 色澤參數(shù)相關(guān)性分析

為進(jìn)一步研究六堡茶茶湯亮度與色度之間的關(guān)系，本研究分別對(duì)3 種方法測(cè)得的色澤參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如圖5所示。研究結(jié)果可以從以下兩個(gè)方面進(jìn)行分析：1）同一色澤參數(shù)不同方法之間的相關(guān)性比較。對(duì)于表征茶湯亮度的參數(shù)L，3 種方法測(cè)得的L1、L2、L3值之間呈現(xiàn)出極顯著正相關(guān)，表明這3 種方法對(duì)同一批六堡茶茶湯的亮度響應(yīng)值變化趨勢(shì)一致；3 種方法測(cè)得的紅度表征值a1、a2、a3值之間也呈現(xiàn)出極顯著正相關(guān)，表明這3 種方法對(duì)同一批六堡茶茶湯的紅度響應(yīng)值變化趨勢(shì)也一致；而黃度表征值b1與b2呈正相關(guān)，但方法3測(cè)得的b3值卻與另外兩種方法測(cè)得的b1值與b2值呈負(fù)相關(guān)，這表明方法3測(cè)得的黃度響應(yīng)值變化趨勢(shì)與另外兩種方法的變化趨勢(shì)不一致。因此，方法1與方法2在亮度和色度檢測(cè)方面的一致性均較好，而方法3與其他兩種方法的差異主要在于對(duì)茶湯黃度b值的響應(yīng)值變化趨勢(shì)不一致。2）同一方法不同色澤參數(shù)之間的相關(guān)性比較。方法1所測(cè)茶湯亮度L1值與紅度a1值呈現(xiàn)極顯著負(fù)相關(guān)，與黃度b1值呈現(xiàn)極顯著正相關(guān)，a1值與b1值呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，表明六堡茶茶湯隨著紅度的增加，亮度與黃度逐漸減??；方法2所測(cè)參數(shù)L2、a2、b2值之間呈現(xiàn)出的相關(guān)性與方法1一致；而方法3測(cè)得L3值與a3、b3值均為極顯著負(fù)相關(guān)，且a3值與b3值呈現(xiàn)出極顯著正相關(guān)，表明六堡茶茶湯隨著紅度的增加，亮度逐漸減小，而黃度逐漸增大。因此，3 種不同方法研究結(jié)果的差異主要在于茶湯黃度值的變化不同。

圖5 色澤參數(shù)相關(guān)性分析熱圖Fig. 5 Heat map for correlation analysis of color parameters

2.4 色澤參數(shù)模擬驗(yàn)證對(duì)比分析

色澤參數(shù)能夠定量、客觀地反映出不同茶湯之間的顏色差異，但本研究采用不同方法得到的色澤參數(shù)不同，后續(xù)還需要驗(yàn)證以上3 種方法測(cè)得的六堡茶湯色參數(shù)是否能夠反映出真實(shí)的茶湯色澤特征。因此，本研究從36 個(gè)六堡茶茶湯樣本中隨機(jī)選取6 個(gè)茶湯真實(shí)照片（A1、B7、B13、B19、B25和B31），并在Photoshop中利用填充工具分別將3 種方法測(cè)得的色澤參數(shù)轉(zhuǎn)化為其代表的顏色圖片，結(jié)果如圖6所示。

從圖6可以直觀地看出，將3 種方法提取到的色澤參數(shù)轉(zhuǎn)化為色彩圖片后，與實(shí)際茶湯色澤對(duì)比，方法1基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像采集裝置結(jié)合Adobe Color CC建立的茶湯色澤參數(shù)提取方法能夠更真實(shí)反映出茶湯的實(shí)際色澤，而另外兩種方法提取到的色澤參數(shù)轉(zhuǎn)化后與真實(shí)茶湯色澤相比均有一定差異。本研究中，方法1測(cè)得的色澤參數(shù)經(jīng)轉(zhuǎn)化后與其對(duì)應(yīng)的真實(shí)茶湯色澤最為接近；方法2所測(cè)參數(shù)經(jīng)轉(zhuǎn)化后與真實(shí)茶湯相比顏色略淺，紅度略顯不足；而方法3所測(cè)參數(shù)經(jīng)轉(zhuǎn)化后效果最差，整體偏黃、偏亮，與真實(shí)茶湯色澤差異較大。

產(chǎn)生上述差異的原因可能在于，方法3直接采用色差儀測(cè)得的色澤參數(shù)反映的是茶湯盛裝在透明比色皿中的透射光，無(wú)法全面展現(xiàn)出茶湯的紅色、綠色、黃色程度，與人眼實(shí)際感受到的茶湯色澤不一致，并不能完全反映出茶湯的真實(shí)色澤；而計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的圖像采集系統(tǒng)能夠模擬人眼視覺(jué)成像原理，通過(guò)CCD攝像頭采集到的茶湯照片與人眼捕捉到的圖像信息基本一致[28-29]，因此在一定程度上可以彌補(bǔ)方法3色差儀的不足。方法2與方法1共同采用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像采集系統(tǒng)，不同的是二者對(duì)茶湯圖像的色澤參數(shù)提取方式不一樣，方法2是采用Matlab編程轉(zhuǎn)換提取色澤參數(shù)，步驟相對(duì)復(fù)雜，中間過(guò)程可能會(huì)出現(xiàn)失真。因此，通過(guò)對(duì)上述3 種方法所得色澤參數(shù)模擬轉(zhuǎn)化對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，采用方法1所建立的基于Adobe Color CC提取的色澤參數(shù)能夠更加接近茶湯的真實(shí)色澤特征，后續(xù)具有重要的參考價(jià)值，有望在茶湯色澤量化研究和茶葉色澤品質(zhì)化學(xué)分析等方面提供一種客觀、準(zhǔn)確的研究方法；此外，該方法還具有一定的優(yōu)點(diǎn)，無(wú)需經(jīng)過(guò)Matlab編程轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)化了提取過(guò)程，可對(duì)茶湯進(jìn)行無(wú)損快速檢測(cè)分析。

3 討 論

本實(shí)驗(yàn)通過(guò)3 種不同方法對(duì)同一批六堡茶茶湯色澤進(jìn)行初步的量化分析，發(fā)現(xiàn)可以通過(guò)色澤參數(shù)L、a、b值變化反映茶湯色澤在亮度與色度上差異，進(jìn)而通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析建立色澤參數(shù)與湯色感官評(píng)分的預(yù)測(cè)模型，在后續(xù)實(shí)驗(yàn)樣本量足夠大的條件下，茶湯色澤參數(shù)L、a、b值有潛力作為茶湯色澤感官審評(píng)的輔助判別因子。經(jīng)過(guò)對(duì)比研究3 種方法色澤參數(shù)的分布范圍以及變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)3 種方法色澤參數(shù)在數(shù)值大小上具有明顯差異，在對(duì)茶湯亮度與色度響應(yīng)值變化趨勢(shì)上，方法1與方法2接近一致，方法3與另外兩種方法的差異主要在于對(duì)茶湯黃度值的響應(yīng)變化不一致；進(jìn)一步將3 種方法提取到的色澤參數(shù)轉(zhuǎn)化為色彩圖片后，與實(shí)際茶湯色澤對(duì)比，發(fā)現(xiàn)本研究中方法1基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的圖像采集裝置結(jié)合Adobe Color CC建立的茶湯色澤參數(shù)提取方法能夠更真實(shí)反映出茶湯的實(shí)際色澤，而另外兩種方法提取到的色澤參數(shù)轉(zhuǎn)化后與真實(shí)茶湯色澤相比均有一定差異。

茶湯色澤是茶葉中水溶性色素物質(zhì)溶解在茶湯中的綜合反映。一般而言，發(fā)酵期較長(zhǎng)的茶葉其茶湯色澤也較濃，茶湯的亮度與色度在一定程度上可以作為衡量茶葉中水溶性色素物質(zhì)含量與轉(zhuǎn)化程度的外在指標(biāo)。此外，茶葉的等級(jí)和年份在一定程度上也會(huì)影響茶湯色澤，但由于本實(shí)驗(yàn)中選取的樣品分別來(lái)源于3 個(gè)不同的六堡茶生產(chǎn)廠家，各個(gè)廠家對(duì)于六堡茶等級(jí)的劃分并不完全一致，沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，且不同生產(chǎn)廠家在生產(chǎn)過(guò)程中的原料選取和加工參數(shù)也有差別，因此在后續(xù)研究中，有望借助方法1這種相對(duì)客觀、快速的色澤量化方法，更有效地將水溶性色素物質(zhì)與茶湯色澤外在指標(biāo)聯(lián)系在一起，在控制好六堡茶原料、加工工藝參數(shù)等相同的條件下，研究茶葉等級(jí)、年份對(duì)茶湯色澤的影響，分析色澤與茶葉品質(zhì)的關(guān)聯(lián)性。在本實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，后續(xù)研究可以通過(guò)茶湯色澤參數(shù)特征值的變化進(jìn)一步探索加工工藝、發(fā)酵時(shí)間、產(chǎn)地等對(duì)茶湯色澤品質(zhì)的影響。