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    基于不同顏色模型定量預(yù)測(cè)永川秀芽在制品含水率

    2022-06-02 08:43:14陳善敏袁林穎鐘應(yīng)富鄔秀宏
    食品科學(xué) 2022年10期
    關(guān)鍵詞:理?xiàng)l永川色澤

    王 杰,張 瑩,常 睿,陳善敏,袁林穎,鐘應(yīng)富,鄔秀宏,徐 澤

    (重慶市農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所,重慶市茶葉工程技術(shù)研究中心,重慶 402160)

    永川秀芽是針形綠茶的典型代表,由重慶市農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所(原四川省農(nóng)業(yè)科學(xué)院茶葉研究所)自1959年開始研制生產(chǎn),并于1964年經(jīng)著名茶學(xué)專家陳椽教授指導(dǎo)命名。其具有外形緊圓細(xì)直、色澤鮮潤翠綠、湯色清澈綠亮、香氣鮮嫩高長、滋味鮮醇回甘、葉底嫩勻明亮的品質(zhì)特征[1-2]。

    永川秀芽的加工工序主要包括殺青、揉捻、理?xiàng)l(做形)、干燥等[3]。目前已實(shí)現(xiàn)了連續(xù)化、機(jī)械化、標(biāo)準(zhǔn)化生產(chǎn),但在實(shí)際加工過程中,仍主要通過人為感知茶葉含水率、色澤等變化,不斷調(diào)節(jié)優(yōu)化工藝參數(shù)。因此,具有一定的主觀性和不確定性。若要精準(zhǔn)獲取在制品的品質(zhì)信息,需要借助理化檢驗(yàn)的手段,但檢驗(yàn)過程會(huì)耗費(fèi)大量時(shí)間,且需要專業(yè)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)人員操作。這顯然無法實(shí)時(shí)、快速、無損地獲取用于指導(dǎo)生產(chǎn)的品質(zhì)信息,已成為永川秀芽加工技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化、智能化的主要制約因素。

    隨著現(xiàn)代檢驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展,電子舌、電子鼻、近紅外光譜、高光譜等新技術(shù)、新裝備被用于測(cè)定茶葉化學(xué)成分、判定茶葉品種等級(jí)、判別加工工序適度等,逐漸成為茶葉品質(zhì)數(shù)字化評(píng)價(jià)的常用手段[4-9]。此外,基于不同顏色模型的茶葉智能識(shí)別與檢測(cè)技術(shù)也受到了廣泛關(guān)注。李莎莎等[10]通過設(shè)計(jì)紅茶發(fā)酵葉圖像采集系統(tǒng),基于RGB直方圖對(duì)比算法提出了判別紅茶發(fā)酵適度的方法,判別準(zhǔn)確率可達(dá)到93.2%。Suprijanto等[11]通過提取紅碎茶外形特征(面積、周長、彎曲能)和茶湯顏色特征(紅色通道均值(R)、綠色通道均值(G)、藍(lán)色通道均值(B)),利用直方圖分析法和建立多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,可實(shí)現(xiàn)對(duì)紅碎茶品質(zhì)的精準(zhǔn)評(píng)價(jià),且準(zhǔn)確率達(dá)到100%。Liang Gaozhen等[12]利用計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)采集紅茶萎凋葉圖像,通過顏色空間變化提取R、G、B、色調(diào)均值(H)、飽和度均值(S)、亮度均值(V)、亮度(L*)、紅綠度(a*)、黃藍(lán)度(b*)以及紋理特征,結(jié)合偏最小二乘(partial least square,PLS)法和支持向量機(jī)建立了萎凋葉的含水率定量預(yù)測(cè)模型,為實(shí)現(xiàn)紅茶加工的含水率在線監(jiān)測(cè)提供了新思路。綜上分析,建立基于顏色、形狀等特征識(shí)別和PLS等算法,對(duì)于茶葉品質(zhì)評(píng)價(jià)和工序判別有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率,具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。

    針對(duì)當(dāng)前人為經(jīng)驗(yàn)判斷和傳統(tǒng)理化檢驗(yàn)的缺陷,本實(shí)驗(yàn)基于不同顏色模型探究永川秀芽初制過程中的色澤變化,并結(jié)合PLS方法建立在制品的含水率定量預(yù)測(cè)模型,以期為實(shí)現(xiàn)永川秀芽的數(shù)字化、智能化加工提供理論基礎(chǔ)。

    1 材料與方法

    1.1 材料

    實(shí)驗(yàn)于2021年2月底至4月上旬在重慶云嶺茶業(yè)科技有限責(zé)任公司開展,原料采用福鼎大白茶一芽一葉鮮葉。

    1.2 儀器與設(shè)備

    CR410便攜式色差計(jì) 柯尼卡美能達(dá)(中國)投資有限公司;iPhone 11手機(jī) 美國Apple公司;便攜式攝影棚(80 cm×80 cm×80 cm,配有白色PVC背景布、LED燈片(色溫5 500 K)) 上海春影電子商務(wù)有限公司;DHG-9240A電熱恒溫鼓風(fēng)干燥箱 上海一恒科學(xué)儀器有限公司。永川秀芽初制設(shè)備型號(hào)見表1。

    表1 永川秀芽初制設(shè)備型號(hào)Table 1 Equipment used for the initial production process of Yongchuan Xiuya tea

    1.3 方法

    1.3.1 永川秀芽初制工序與取樣方法

    經(jīng)11 道初制工序后制得永川秀芽毛茶,初制工序及參數(shù)見表2。每道工序結(jié)束后隨機(jī)抽取在制品300~400 g,其中3 g用于測(cè)定含水率,其余在制品用于測(cè)定色差和采集圖像。本實(shí)驗(yàn)共采集19 批次樣品,總計(jì)209 個(gè)茶樣,其中校正集樣本140 個(gè),預(yù)測(cè)集樣本69 個(gè)。毛茶后續(xù)還需經(jīng)復(fù)烘、精制、拼配、包裝等工序后制得成品茶。

    表2 永川秀芽初制工序參數(shù)Table 2 Operating parameters for initial production process of Yongchuan Xiuya tea

    1.3.2 圖像采集

    為保證采集圖像數(shù)據(jù)的一致性、便捷性,特利用手機(jī)和便攜式攝影棚在同一光源條件下采集在制品圖像,并固定手機(jī)與樣品的位置。

    現(xiàn)代建筑行業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展,其施工技術(shù)水平和管理理念模式已經(jīng)有了長足的進(jìn)步,不過仍然存在部分建筑企業(yè)施工技術(shù)水平較低,管理模式落后,對(duì)于工程項(xiàng)目的模型數(shù)據(jù)共享工作不到位,最終影響到項(xiàng)目成本管理的準(zhǔn)確性。

    1.3.3 含水率測(cè)定

    參照GB 5009.3—2016《食品中水分的測(cè)定》中的直接干燥法[13]。

    1.3.4 色澤測(cè)定

    1.3.4.1 CIE LAB顏色模型分量

    利用色差計(jì)測(cè)定在制品的L*、a*、b*,并計(jì)算衍生值:色調(diào)彩度(Cab)、色調(diào)飽和度(Sab)、色相(b/a)、色調(diào)角(Hab)。

    1.3.4.2 RGB、HSV、HSL顏色模型分量

    利用采集的圖像提取R、G、B,并計(jì)算衍生值:色彩均值(I)、灰度均值(Gr);利用RGB顏色模型轉(zhuǎn)換HSV顏色模型,獲取H、S、V;利用RGB顏色模型轉(zhuǎn)換HSL顏色模型,獲取H(與HSV模型中H的含義和轉(zhuǎn)換方法一致)、飽和度均值(s)(與HSV模型中S的含義和轉(zhuǎn)換方法不一致)、明度均值(L);共計(jì)獲取顏色模型分量17 個(gè)。

    式(1)~(8)中:R’、G’、B’分別為R、G、B的標(biāo)準(zhǔn)化值,取值范圍均為0~1;Vmax、Vmin分別為R’、G’、B’中的最大值與最小值;δ為Vmax與Vmin的差值;r、g、b分別為R’、G’、B’的轉(zhuǎn)換值,取值范圍均為1/2~2/3。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    利用ImageJ 1.53軟件提取圖像R、G、B值;利用Origin 9.0繪制折線圖;利用SPSS 22.0軟件完成差異顯著性檢驗(yàn)(Duncan多重檢驗(yàn)分析,P<0.05);利用TBtools 1.068軟件完成熱圖與聚類分析;利用MATLAB 2014a軟件完成PLS分析。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 永川秀芽在制品含水率變化

    含水率在永川秀芽初制過程中的變化趨勢(shì)見圖1??梢园l(fā)現(xiàn),鮮葉攤放結(jié)束時(shí)含水率為76.29%,經(jīng)蒸汽熱風(fēng)殺青、烘二青、理?xiàng)l、毛火、足火后,在制品含水率顯著降低,分別為64.44%、55.05%、22.37%、13.31%、9.00%。其原因可能是上述工序的溫度較高,水分散失速率相對(duì)較快。與蒸汽熱風(fēng)殺青葉相比,微波殺青葉的含水率略有降低,但差異不顯著??赡苁怯捎谖⒉⑶鄷r(shí)間較短(本實(shí)驗(yàn)中微波殺青時(shí)間為30~60 s),水分散失速率較慢。滑金杰等[16]研究發(fā)現(xiàn),隨著微波殺青的進(jìn)行,在制品的含水率在前90 s緩慢下降,與本實(shí)驗(yàn)結(jié)果較為一致。此外,兩次攤涼、初揉、復(fù)揉結(jié)束時(shí),含水率未發(fā)生顯著變化,說明兩次攤涼、揉捻時(shí)溫度較低,對(duì)在制品含水率的影響不顯著。

    圖1 永川秀芽初制過程中含水率變化Fig.1 Change in moisture content during initial production process of Yongchuan Xiuya tea

    2.2 永川秀芽在制品色澤變化

    2.2.1 CIE LAB顏色模型分量變化

    在CIE LAB顏色模型中,L*值越大表示亮度越高;a*正值為紅色,負(fù)值為綠色,值越大(小)表示紅(綠)色度越高;b*正值為黃色,負(fù)值為藍(lán)色,值越大(小)表示黃(藍(lán))色度越高[17]。另外,由L*、a*、b*值產(chǎn)生了系列衍生指標(biāo)值,其中Cab值越大表示樣品顏色越鮮艷;Sab值越大表示樣品越明亮;b/a中,當(dāng)b*>0、a*<0時(shí),值越大表示樣品越綠,值越小表示樣品越黃;Hab的取值范圍為0~360°,0(360°)、90、180、270°分別代表紅色、黃色、綠色、藍(lán)色,90~180°則是由黃色到黃綠色,再逐漸轉(zhuǎn)變成綠色的過程[18-19]。由表3可知,隨著加工過程進(jìn)行,L*值逐漸降低,表明在制品色澤逐漸變暗,且初揉、烘二青、理?xiàng)l結(jié)束時(shí)變化顯著。Cab、Sab值總體呈降低趨勢(shì),但前者在復(fù)揉結(jié)束后顯著增加,后者在初揉、復(fù)揉結(jié)束時(shí)均顯著增加。a*值在加工中始終為負(fù),表明在制品色澤以綠色為主;除復(fù)揉外,a*值總體呈上升趨勢(shì),且理?xiàng)l葉的a*值變化幅度最大。b*值在加工中始終為正,表明在制品色澤以黃色為主;除復(fù)揉外,b*值總體呈下降趨勢(shì),且理?xiàng)l葉的b*值降低幅度最大。從攤放開始到復(fù)揉結(jié)束,b/a值的變化幅度并不顯著,且Hab值保持在120°左右,但理?xiàng)l結(jié)束后,b/a值和Hab值均顯著降低,在制品的色澤均顯著變黃??梢园l(fā)現(xiàn),在永川秀芽初制過程中,在制品的CIE LAB顏色模型分量均會(huì)在理?xiàng)l后發(fā)生顯著變化,主要表現(xiàn)為色澤變暗、變黃。

    表3 永川秀芽在制品CIE LAB顏色模型分量變化Table 3 Change in CIE LAB color model components of Yongchuan Xiuya tea

    2.2.2 RGB顏色模型分量變化

    RGB模型是一種由紅、綠、藍(lán)三原色混合再生成其他顏色的模型,任何一種顏色都可以使用紅、綠、藍(lán)三原色定量表示。在RGB模型中,R值越大表示顏色越紅;G值越大表示顏色越綠;B值越大表示顏色越藍(lán)[20]。另外,由R、G、B值可計(jì)算產(chǎn)生I和Gr,其中I值越大表示色彩越明亮;Gr值越大表示黑白圖像的顏色越淺、層次越清晰[21]。由表4可知,在R、G、B這3 個(gè)分量中,G值高于R、B值,說明在制品的色澤以綠色為主。隨著加工過程進(jìn)行,雖然R、G、I、Gr值在部分工序結(jié)束后略有增加,但變化均不顯著,總體呈現(xiàn)降低趨勢(shì),且理?xiàng)l后的變化幅度最大,說明在制品的色澤逐漸變暗,紅色度、綠色度和黑白圖像的清晰度均逐漸降低,且理?xiàng)l后的降低幅度最大。從攤放開始到理?xiàng)l結(jié)束,B值未發(fā)生顯著變化,直至毛火、足火結(jié)束,在制品的B值顯著高于攤放葉。可以發(fā)現(xiàn),除B值外,在制品的R、G、I、Gr值在理?xiàng)l結(jié)束后均發(fā)生了顯著變化,且表現(xiàn)為色澤明亮度、紅色度、綠色度等降低。

    表4 RGB顏色模型分量變化Table 4 Change in RGB color model components

    2.2.3 HSV、HSL顏色模型分量變化

    HSV是一種按照人眼對(duì)色彩的感知原理構(gòu)建的模型,由H、S、V這3 個(gè)分量構(gòu)成,其中H的取值范圍為0~360°,0(360°)、60、120、180、240、300°分別處于紅色、黃色、綠色、青色、藍(lán)色、品紅色位置;S、L的取值范圍均為0~1,值越大表示顏色越鮮艷、色彩越明亮[15]。在HSL模型中,顏色被認(rèn)為是H、s、L的合成,s取值范圍為0~1,值越大表示顏色越鮮艷;L的取值范圍同樣為0~1,值越大表示色彩越明亮[15]。由表5可知,在HSV、HSL模型中,在制品H值的范圍為70~85°,顏色位置在黃色與綠色之間(即表現(xiàn)為黃綠色),且毛火、足火結(jié)束后,H值顯著降低,說明在制品的色澤進(jìn)一步變黃。隨著加工過程進(jìn)行,S、V、s、L值在理?xiàng)l結(jié)束后均顯著下降,表明理?xiàng)l工序會(huì)使在制品的色澤明亮度、鮮艷度顯著降低。

    表5 HSV、HSL顏色模型分量變化Table 5 Change in HSV and HSL color model components

    2.3 含水率、色澤的熱圖與聚類分析

    利用TBtools將11 道工序樣品的含水率和17 個(gè)顏色模型分量標(biāo)準(zhǔn)化處理后進(jìn)行熱圖與聚類分析,結(jié)果見圖2??梢园l(fā)現(xiàn),除a*、B值外,含水率和其余15 個(gè)顏色模型分量隨著加工工序的進(jìn)行而降低。使用歐式距離算法和complete linkage聚類方法,可將11 道工序的在制品劃分為兩大類,第1大類又可分為2 個(gè)亞類,第1亞類為攤放、蒸汽熱風(fēng)殺青、微波殺青、第1次攤涼和初揉,第2亞類為烘二青、第2次攤涼和復(fù)揉;第2大類也可分為2 個(gè)亞類,第1亞類為理?xiàng)l,第2亞類為毛火、足火。從聚類結(jié)果可以看出,受理?xiàng)l工序的影響,第1大類和第2大類樣品的含水率、顏色模型分量差異較大,即在制品的含水率、色澤變化顯著,這與2.2節(jié)結(jié)果一致。結(jié)合4 個(gè)亞類結(jié)果還可發(fā)現(xiàn),烘二青、毛火對(duì)在制品的含水率、色澤影響也較為顯著。

    圖2 含水率、色澤的熱圖與聚類分析結(jié)果Fig.2 Heatmap and cluster analysis of moisture content and color parameters

    2.4 含水率定量預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)

    PLS作為一種在化學(xué)計(jì)量學(xué)及其他領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的建模方法,它能夠建立兩塊數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系,消除冗余數(shù)據(jù)信息,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降維的目的[22-23]。采用PLS建立了永川秀芽在制品含水率的定量預(yù)測(cè)模型,模型評(píng)價(jià)結(jié)果見表6,模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的散點(diǎn)圖如圖3所示。

    表6 含水率定量預(yù)測(cè)模型評(píng)價(jià)結(jié)果Table 6 Performance parameters of quantitative prediction model

    圖3 校正集(A)和預(yù)測(cè)集(B)含水量的PLS模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plots for PLS model predicted versus measured moisture content in calibration (A) and predication (B) sets

    在PLS模型建立過程中,常采用交互驗(yàn)證法優(yōu)化模型,以最低的交互驗(yàn)證均方根誤差(root mean square error of cross-validation,RMSECV)值確定建模的最佳主成分個(gè)數(shù)。由表6可知,參與建模的最佳主成分個(gè)數(shù)為6 個(gè),校正集、預(yù)測(cè)集含水率的取值范圍、均值、標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation,SD)較為接近。結(jié)合圖3可以發(fā)現(xiàn),實(shí)際值與預(yù)測(cè)值散點(diǎn)的集中程度較高且分布較為均勻,表明定量預(yù)測(cè)模型的效果較好。本實(shí)驗(yàn)選定的模型性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)還包括:校正集相關(guān)系數(shù)(Rc)、RMSECV、預(yù)測(cè)集相關(guān)系數(shù)(Rp)、預(yù)測(cè)均方根誤差(root-mean-square error of prediction,RMSEP)、相對(duì)分析誤差(relative percent deviation,RPD)。通常RMSECV、RMSEP值越小,且Rc、Rp值越大,模型的預(yù)測(cè)效果越好,RMSECV、RMSEP間的差值越小,模型的泛化能力越好。RPD為校正集SD與RMSEP的比值,當(dāng)RPD>2.0時(shí),表明模型具有極好的預(yù)測(cè)能力;當(dāng)RPD為1.8~2.0時(shí),表明模型效果較好,可用于樣品的定量分析;當(dāng)RPD為1.4~1.8時(shí),表明模型可對(duì)樣品作粗略預(yù)測(cè)和關(guān)聯(lián)評(píng)估;而RPD<1.4時(shí),表明模型效果很差,無法應(yīng)用[24]。由表6可知,Rc、Rp分別為0.979和0.980,RMSECV、RMSEP分別為0.044 7、0.044 3,且兩者差值僅為0.000 4,RPD為5.04(>2.0),說明建立的模型具有極好的預(yù)測(cè)能力和泛化能力,可極好地預(yù)測(cè)永川秀芽在制品的含水率。

    3 結(jié)論

    綠茶加工實(shí)質(zhì)上是茶鮮葉經(jīng)過殺青、揉捻、干燥等工序逐步失水成型的過程。在制品的含水率會(huì)直接影響物理特性與內(nèi)含成分含量的變化,進(jìn)而影響成品茶的感官品質(zhì)。通過建立快速、無損的在制品含水率檢測(cè)方法,對(duì)優(yōu)化茶葉加工工藝、穩(wěn)定茶葉風(fēng)味品質(zhì)等具有重要意義[25-26]。本實(shí)驗(yàn)探究了永川秀芽初制過程中的含水率和色澤變化,發(fā)現(xiàn)在制品含水率逐漸降低,色澤逐漸變暗、變黃,尤其是理?xiàng)l工序?qū)υ谥破泛?、色澤的影響最為顯著。利用PLS建立了含水率的定量預(yù)測(cè)模型,可極好地預(yù)測(cè)永川秀芽在制品的含水率。

    “智慧茶業(yè)”是未來茶產(chǎn)業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì),茶葉加工技術(shù)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)顯得尤為重要[27-28]。本實(shí)驗(yàn)基于4 種不同的顏色模型分量,結(jié)合PLS方法建模,為實(shí)現(xiàn)永川秀芽在制品含水率的在線監(jiān)測(cè)提供了一種新方法,后期以此為基礎(chǔ)可開發(fā)相關(guān)智能識(shí)別方法(軟件),將理論模型用于指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)。此外,我國茶葉種類繁多、工序復(fù)雜,后續(xù)可針對(duì)不同種類、不同季節(jié)、不同等級(jí)的茶葉在制品進(jìn)行深入探究,以求建立更有廣泛代表性的含水率預(yù)測(cè)模型。

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