◎ 程 敏

（潛山縣市場(chǎng)監(jiān)督檢驗(yàn)所，安徽 潛山 246300）

1 遠(yuǎn)近紅外技術(shù)概述

1.1 遠(yuǎn)紅外技術(shù)

對(duì)于遠(yuǎn)近紅外線(xiàn)的界定如圖1所示。

圖1 遠(yuǎn)近紅外線(xiàn)的界定圖

由圖1可知，遠(yuǎn)紅外線(xiàn)就是界定于5.6～1 000 μm間電磁波的遠(yuǎn)紅外線(xiàn)。而遠(yuǎn)紅外技術(shù)，就是一種通過(guò)輻射熱對(duì)原料進(jìn)行檢測(cè)的方式。其具備熱輻射效率高、熱損失小、容易控制、傳熱效率高、熱吸收效率高以及輻射受熱均勻等特征，可以說(shuō)是一種無(wú)損食品本質(zhì)的檢測(cè)技術(shù)。在食品中的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在以下幾方面。一是食品催熟。在茶葉生產(chǎn)中，利用該種技術(shù)照射茶葉，可將茶葉溫度達(dá)到35 ℃左右出現(xiàn)凋萎，繼而增加茶葉的品質(zhì)及香氣。二是食品防腐殺菌及脫水干燥等方面的應(yīng)用。

1.2 近紅外技術(shù)

自身具備一定的無(wú)損、高效的分析特征，分析過(guò)程包括樣品光譜數(shù)據(jù)采集、樣品組成基礎(chǔ)數(shù)據(jù)測(cè)定、轉(zhuǎn)換光譜數(shù)據(jù)，并與化學(xué)測(cè)定值實(shí)現(xiàn)數(shù)學(xué)模型的建立、驗(yàn)證模型的評(píng)定、未知樣品組成性質(zhì)的掃描測(cè)定。

常見(jiàn)的幾種近紅外光譜分析法，其計(jì)量方法包括多元線(xiàn)性回歸法（MLR）、主成分分析法（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（ANN）和極限學(xué)習(xí)法(ELM）。其中，MLR法主要對(duì)其一個(gè)隨機(jī)變量，與多個(gè)變量之間線(xiàn)性關(guān)系的分析，當(dāng)變量Y的影響因素較多時(shí)，其多元線(xiàn)性回歸模型為Y=β0+β1X1+β2X2+...+βKXK+ε；根據(jù)Y與X的多種樣本數(shù)據(jù)，可求出估值b0、b1、b2...bk；其樣本回歸模型為Y=b0+b1X1+b2X2+...+bKXK+ε。

其中偏最小二乘法（PLS）的數(shù)學(xué)模型為X=TP’+E、Y=UQ’+F；其中T、U的矩陣元分別為X、Y的得分，而P、Q的矩陣元分別為X、Y的裝載，E、F分別為運(yùn)用偏最小二乘模型法去擬合X、Y所引進(jìn)的誤差。

2 近紅外光譜分析技術(shù)在茶葉檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 茶葉水分含量的測(cè)定

茶葉水分含量的檢測(cè)效果直接影響著茶葉的品質(zhì)，當(dāng)其低于5%時(shí)，茶葉香氣變化不大；而當(dāng)其超過(guò)6.5%時(shí)，茶葉品質(zhì)變化較大。劉輝軍等通過(guò)綠茶水分檢測(cè)模型，其預(yù)測(cè)系數(shù)為0.933。王勝鵬等通過(guò)茶鮮葉的含水量近紅外光譜模型，確定了主成分?jǐn)?shù)為7情況下的系數(shù)為0.92。其中，茶葉水分質(zhì)量表示，公式為：水分（%）=（M1-M2）/M0×100，其中 M1、M2、M0分別表示試樣和烘皿烘前、烘后的質(zhì)量、試樣的質(zhì)量。

茶葉中水浸出物以干態(tài)質(zhì)量分?jǐn)?shù)表示，公式為：水浸出物（%）=[1-（m1/M0×m）]×100，其中m1、m、M0分別表示干燥后茶渣質(zhì)量、試樣干物質(zhì)質(zhì)量以及試樣的質(zhì)量。

2.2 茶多酚和兒茶素含量的測(cè)定

徐立恒等通過(guò)茶多酚模型預(yù)測(cè)的系數(shù)為0.989。陳華才等利用兒茶素類(lèi)物質(zhì)的預(yù)測(cè)模型，測(cè)出的系數(shù)為0.997。而且通過(guò)徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，對(duì)其模型進(jìn)行一系列的優(yōu)化最后測(cè)定的系數(shù)為0.992。

2.3 咖啡堿含量的測(cè)定

孫耀國(guó)等通過(guò)偏最小二乘法，建立了茶葉咖啡堿含量建模，測(cè)定系數(shù)為0.92。羅一帆等通過(guò)此種方法測(cè)定系數(shù)為0.96。

2.4 氨基酸含量的測(cè)定

徐立恒等通過(guò)偏最小二乘法等方法，構(gòu)建了炒青綠茶的氨基酸模型，測(cè)定相關(guān)系數(shù)為0.99。孫耀國(guó)等通過(guò)二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理建立了氨基酸模型，測(cè)定系數(shù)為0.99。

2.5 種類(lèi)鑒定

LAIRS的定性分析，可以實(shí)現(xiàn)茶葉的種類(lèi)鑒別以及質(zhì)量的檢測(cè)，趙杰文等利用多元散射校正預(yù)處理、定標(biāo)波長(zhǎng)、馬氏距離識(shí)別模式，對(duì)龍井、鐵觀音等名茶進(jìn)行了種類(lèi)鑒別，結(jié)果校正、預(yù)測(cè)集樣本分別為98.75%、95%。同時(shí)，采用該技術(shù)對(duì)于不同區(qū)域烘青綠茶的產(chǎn)地鑒別，利用支持向量機(jī)模型，保證了預(yù)測(cè)率為100%。

3 遠(yuǎn)紅外技術(shù)在茶葉加工及制品中的應(yīng)用

針對(duì)遠(yuǎn)紅外技?xì)⑶嗉夹g(shù)的應(yīng)用，主要體現(xiàn)在對(duì)于殺青工藝的優(yōu)化，對(duì)于單機(jī)節(jié)能與改造。紅外干燥技術(shù)可以使茶葉內(nèi)內(nèi)外均勻受熱，像以往的炭火烘焙，同時(shí)結(jié)合該項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)嵤﹩螜C(jī)的節(jié)能和改造。最近的一項(xiàng)研究為同步滅酶脫水技術(shù)。同時(shí)，遠(yuǎn)紅外技術(shù)在加工工藝上、設(shè)計(jì)節(jié)能和單機(jī)改造、連續(xù)化生產(chǎn)線(xiàn)以及遠(yuǎn)紅外耦合微波等加熱方法方面還需要不斷完善，從而更好地為茶葉加工工藝的優(yōu)化起到一定的基礎(chǔ)作用。

4 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)對(duì)于茶葉檢測(cè)中近遠(yuǎn)紅外分析技術(shù)研究進(jìn)展的分析，發(fā)現(xiàn)近遠(yuǎn)紅外技術(shù)在茶葉的加工、品質(zhì)檢測(cè)、產(chǎn)地鑒別及真假質(zhì)量檢測(cè)方面有著很好的效果。但是，隨著計(jì)算機(jī)等先進(jìn)技術(shù)的不斷發(fā)展，茶葉中的遠(yuǎn)近紅外檢測(cè)技術(shù)也會(huì)更加完善。

參考文獻(xiàn)：

[1]聶鈺洪，周曉微，張 蓓.近紅外分析技術(shù)在茶葉檢測(cè)方面的研究進(jìn)展[J].現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技，2016，45（4）：289-290，294.

[2]李小娟.新型綠茶加工關(guān)鍵工藝技術(shù)的研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2012.

[3]云春艷.遠(yuǎn)紅外和微波復(fù)火對(duì)綠茶品質(zhì)及其飲料風(fēng)味穩(wěn)定性的影響[D].北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院，2013.

[4]吳全金，孫威江，吳占富.遠(yuǎn)紅外加熱技術(shù)在茶葉加工及制品中的研究進(jìn)展[J].農(nóng)機(jī)化研究，2014，36（4）：220-224，228.