新技术在茶叶品质评价中应用的现状及趋势

Z时代
2024-01-10
分类：茶

美女品茶
在国内外,茶叶品质大多数是通过人的感官评定的,其原因是由于茶叶的成分比较复杂,茶业的品质并不能通过某种常年过分的量化就能表达的,它是各种茶叶成分的综合反映。近100多年来，各国在茶叶品质评价的内容和深度上都不断有新的发展，使其更加科学和规范，提高了感官评审的准确星和可比性。感官审评包括干看审评外形、开汤审评内质两个方面，分外形、香气、汤色、滋味和叶底等五个评审项目，每个项目又包含许多因子。茶叶感官审评是通过人的感觉器官来评价茶叶的特征和品质，是一门应用感官分析技术的学科。
人的感觉器官的灵敏度宜受外界因素的干扰而改变，从而影响评定的准确性。如人的嗅觉分辨力易受外界异杂气味的干扰，人的味觉敏感度易受其他刺激性食物及温度的影响，人的视觉涉及到光学、视觉生理、视觉心理等诸多因素的，不同的人辨别能力存在一定的差别。审评人员感觉器官的领密度还受到其他因素影响，如地域差别、性别不同、精神状态及身体状况等因素。由于人的感觉器官的灵敏度易受外界条件的变化而改变，从而影响评定结果的准确性。为了在茶叶生产流通过程中有一个严格、一致的标准，采用仪器测定茶叶，用科学计量上的品质指标来评价茶叶品质是必要的手段之一。
新技术及其他相关技术在茶叶品质评价中的应用：
1.在茶叶外形评价方面机器视觉系统就是计算机数字图象处理系统，它是用计算机实现部分人类视觉的功能，把所有对象映射成数字图象，并模仿人的判别准则去理解图象和识别图象，进而对所摄图象进行分类或分级。计算机辅助品质检测可以使品质指标量化和标准化，而且计算机图象处理的精度优于人的视觉精度，对颜色和外形的反应也更灵敏。所以其技术和方法可以用于茶叶颜色和外形的评价。
林刚研究探索茶叶品质因子形状的数量化途径，他应用计算机数字图象处理系统，以屯炒青毛茶标准样为研究对象，测定了11项形状特征系数，并分析了这些形状系数与茶叶品质（等级）的相互关系。他的研究结果表明11项形状特征系数中的7项形状特征值与品质的的相关性达极显著水平。按相关系数大小顺序排列，依次为平均幅度、面积、短径、周长、最多出现径、最大径和长径，其中平均幅度和面积两个特征值的相关系数最大，因而可选这7项形状特征做定量表述长条型茶外型品质的特征值。蔡健荣选择机器视觉系统和HIS颜色系统描述茶叶颜色，并对颜色描述系统模型进行了改进，使之能更好的模拟理想颜色。他的研究显示，当年新茶和隔年茶叶的色泽变化最大，新茶色调值更绿，储存年代越久，基本越向棕褐色靠拢。明度和饱和度随储存年代增加呈下降趋势。他得到的结论是计算机视觉模拟只要样本稳定，检测结果就一致，评定标准客观，评定结论稳定。可以预见机器视觉技术在茶叶在茶叶外形和色泽评价上有着广阔的发展前景。
2.在茶叶香气评价方面茶叶香气是决定茶叶品质的重要因子之一，因此，历来受到茶叶研究者的注重，分析茶叶香气的第一部是茶叶香气的提取。由于茶叶香气含量低微、组成复杂、易挥发、不稳定，在提取过程中易发生氧化、聚合、缩合、基团转移等反应，需采用特殊的分离提取技术。朱旗等以绿茶为原料，同时对蒸馏萃取法（SDE）、顶空吸附法（HAS）和减压蒸馏萃取法（VDE）三种方法提取的香精油进行了GC-MS分析，测定了三种方法对香气的回收率，并进行了感官评审。结果表明，三种方法提取的香精油检测结果差异较大，其中SDE法的香气总量，数量及回收率均较高，但对分析茶样的影响较大，特别是对热敏性的香气成分；HAS法虽有锁改进，其影响依然明显；VDE大法对茶样的影响较小，能较好的反映茶叶的香气特征。
近十年来，电子鼻技术的兴起，让我们的看到了一种通过气味评价等级的新方法。气味的成因和构造非常复杂，全面和快速的检测气味的整体信息几乎不可能，而电子鼻技术让人们认识到综合评价气味整体信息的巨大潜力。电子鼻利用几个或几十个不同的传感器产生的物理变化而进行数据处理，他的敏感性和选择性达ppm-ppb值。电子鼻采用了人工智能技术，实现了由仪器“嗅觉”对产品进行客观分析。由于这种智能传感器阵列系统中配有不同类型传感器，使它能更充分模拟复杂的鼻子，也可以通过它得到某产品“真实”的身份证明，从而辅助专家快速的进行系统化、科学化的气味监测、鉴别、判断和分析。Ritaban Dutta等对5种不同加工工艺(不同的干燥发酵和加热处理)的茶叶进行分析和评价。为了更好的得到挥发性化合物，他们采用在5L的容器中放入10mg的茶叶样品，加入200ml的60℃开水，用电子鼻检测其顶部空间的空气样品。电子鼻由费加罗公司产的4个涂锡的金属氧化物传感器组成，数据采集和储存用LabVIEW软件，数据处理用PCA、FCM和ANN等方法。他们的结论是：采用RBF的ANN方法分析时，可以100%地区分五种不同制作工艺的茶叶。可以预见电子鼻技术在茶叶香气评价上有着广阔的发展前景。
3.在茶叶汤色评价方面
茶叶品质色差分析方法始于70年代的日本，其原理是应用亨特-Lab表色系，以标准C光源和1~4。小视场来测定颜色的三个分量L、a、b。陆建良等对29个绿茶，20个乌龙茶和15个红茶样品进行了色差参数分析和感官审评。他们的结论是茶类间色差参数差异显著，并与感官评分具有相关性。茶汤色泽与干茶外形色泽及叶底色泽也有密切关系。
梁月荣等用光谱分析测定12种浙江名茶的茶汤。他们的研究表明在400nm和440nm处的透光率分别与茶汤得分呈显著和极显著的正相关。他们得到用光谱分析名茶茶汤的部分测定指标可以反映茶汤的优劣。
蔡健荣采用计算机图象处理技术分析了不同品质的茶汤。他们的研究表明采集得到汤色的颜色特征各参数均值，都反映出茶叶随存储时间的增加由绿色向褐色逐渐变化，时间越久变化越慢的特征。他们的结论是用计算机图象处理技术描述茶汤色泽变化是可靠可行的，它解决了定性描述的模糊性、随意性问题。梁月荣等分析了不同品质红茶的汤色差异，并结合它们的化学成分，建立了用红茶的汤色检测指标和化学成分来预测红茶品质的模型。他们得到的评价模型为：评价总分（TQS）=49.63+0.43amino acids +0.47 caffeine + 0.19∆L+0.46TF，3G。其中暗度表征量，评价模型与化学分析结果的相关性R2=0.918。
4.在茶叶滋味评价方面
由于国内外科研人员越来越多地关注电子舌技术的发展，特别是在液体饮料分析种中，电子舌被认为是一种具有广阔发展前景的食品分析技术。电子舌应用味觉传感器阵列和模式识别的数字信号处理方法，模拟人和生物概念的舌，实现了由仪器“味觉”对产品进行客观分析。当电子舌与被检测的液体饮料接触时，味觉传感器表面敏感两侧的电势将发生变化，从而对味觉物质产生响应，且可检测出各味觉物质间的相互关系，并具有类似于生物味觉感受的方式。
Larisa Lvova等研究电子舌在茶叶滋味分析中的运用。对立顿茶、四种韩国产的绿茶和咖啡的研究表明，采用PCA分析方法的电子舌可以很好的区分红茶、绿茶和咖啡。并且也能很好的区分不同品种的绿茶。他们的还研究了采用PCA和PLS分析方法的电子舌技术在定量分析代表绿茶滋味的主要成分含量上的分析能力。他们的结果表明，电子舌可以很好的预测咖啡碱（代表了苦味）、单宁酸（代表了苦味和涩味）、蔗糖和葡萄糖（代表了甜味）、L-精氨酸和茶氨酸（代表了由酸到甜的变化范围）的含量和儿茶素的总含量，他们的结论是电子舌可以定性和定量分析茶叶的品质。可以预见电子舌技术在茶叶滋味评价中的将是一项具有广阔前景的技术。
5.茶叶品质评价的其他方法
龚琦等探索用茶叶电特性参数等级的方法。他们以茶叶C值R值两个电特性参数作为主要因素，同时进行茶汤电导、干茶容重等物理性状方面的探索。他们的研究表明，茶叶电容值随茶叶等级的升高而增大，同时也随含水量的增加而增加。对其进行数理分析后证明。二种因素的影响都是极显著的。他们的结论是通过测定1-2个茶叶电特性参数来评定茶叶品质的方法是可行的，其中尤以电容参数的影响作用最为明显，其结果反映了茶叶外形、内质的综合品质，通过测定茶叶特性参数可以正确评定茶叶等级。J.Luypaert等采用近红外光谱分析技术和PLS运算方法检测茶叶的品质，并建立用于预测咖啡碱、抗氧化成分总含量（TEAC）、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）和表儿茶素（EC）含量的模型。与化学分析的结果比较，他们的结论是用他们的模型预测咖啡碱的含量相关性R>0.90，预测TEAC的含量相关性R>0.85，预测EGCG R>0.80。他们的结果也显示，用他们的模型预测EC的含量不是很理想，他们认为这和绿茶中有较多相似的儿茶素和EC的浓度过低有关。在叶底评价方面还未见用仪器进行检测评价的报道。
结论和展望
新技术特别是机器视觉技术、电子鼻技术和电子舌技术的发展，为我们进行食品品质检测提供了广阔的前景。然而，这些新技术的应用范围与人们的期望还存在距离，导致它们的应用只有少数实现，而大多数只是潜在应用，其原因是还有一些问题没有解决好。这些问题主要有：传感器的灵敏度和选择性、合适的数据分析方法、如何建立起完整的检测数据库。这些问题的解决，将使机器视觉技术、电子鼻技术和电子舌技术逐步从实验室走向实用。
食品由多种复杂成分组成，其品质表现在色、香、味等方面，仅用某个单一指标来评价食品的品质，不能很好的表述食品的总体品质。因此在食品检测中，采用多个仪器共同进行检测，对他们的数据进行融化分析，这种方式能更好的评价食品的品质。在近几年中，应用传感器阵列和根据模式识别的数字信号处理方法，出现了电子鼻与电子舌的集成化，这对茶叶香气和滋味联合检测识别就有很大的吸引力。
利用统计学的方法来处理复杂的数据分析是21世纪分析仪器的主导方向。在茶叶品质的检测中，采用机器视觉技术（对外形和汤色进行检测）、电子鼻技术（对香气进行检测）和电子舌技术（对滋味进行检测）来共同检测茶叶，并把他们的数据进行融化处理来评价茶叶品质将具有广阔的发展前景，也是今后茶叶品质评价发展的必然趋势。