周昌海， 吳 暢， 林其斌， 葛 浩

(1.滁州學院 電子與電氣工程學院，安徽 滁州 239000；2.重慶理工大學 電氣與電子工程學院，四川 重慶 400054)

咖啡堿是一種生物堿類物質，它在茶葉中的含量一般為(2%～5%)?？扇苡谒?，刺激大腦神經，起到提神、醒腦作用[1]。不同種茶葉所含有的咖啡堿含量有所不同。比較經典的測定方法有比色滴定法、氣相色譜法和高效液相色譜法[2-3]等。其中色譜法是一種分析和分離方法，以高效液相色譜法較為常用，但設備昂貴。紫外分光光度法可根據咖啡堿的吸收峰進行定量分析[4-7]。這種方法雖然較簡單，但是操作復雜費時費力。近紅外光譜技術利用氫氧基團的倍頻和合頻吸收，結合現(xiàn)代化學計量法,能夠實現(xiàn)咖啡堿濃度和特征吸收峰模型建立，據此可以對該化學物質成分以及性質進行定量分析。韓立蘋等通過多元回歸分析法對多組綠茶樣品成分進行分析，分別對茶氨酸、含氮量、茶多酚以及咖啡堿成分模型進行定量分析[8]。根據成分濃度和特征吸收峰建立各成分模型的相關系數和預測標準差。其中咖啡堿(r=0.917，s=1.29)、茶多酚(r=0.998，s=0.146)并經過檢驗，近紅外法和化學法測定結果無明顯差異。邵美麗等人通過變量篩選方法在近紅外波段測量茶葉中咖啡堿含量并且建立咖啡堿定量分析模型，取得了很好的效果[9]。王毅等利用光譜預處理方法結合最小二乘法和遺傳算法將光譜區(qū)間分為40個子區(qū)間，建立了咖啡堿預測模型，其預測相關系數和均方根誤差分別為0.978、0.22[10]。本文采用近紅外光譜檢測法，通過對波長平滑處理前后,優(yōu)化和進行比較茶葉光譜，以期建立低成本、無損且快速準確的近紅外檢測。

1 材料與方法

1.1 供試儀器和材料

電子天平(PPT-A500天津利朗稱重設備科技有限公司)、數顯恒溫水浴鍋(單孔HH-1深圳鼎鑫宜實驗設備有限公司)、電熱鼓風干燥箱(XMTA-7000P重慶銀河實驗儀器)、循環(huán)水式多用真空泵(SHZ-D鞏義市予華儀器有限責任公司)、蒸餾儀(SHZ32-400 上海析域儀器設備有限公司)、紫外-可見分光光度計(TU-1901北京普析通用儀器有限責任公司)、N2S分光光度計(上海儀電分析儀器有限公司)。

乙酸鉛溶液(20 g/L 天津市鼎盛鑫化工有限公司)，供試茶葉樣品(來自四川蒙山一帶的碧螺春)由重慶市進出口檢驗檢疫局和重慶市茶葉研究所提供。

1.2 試驗方法

表1 20組不同濃度的咖啡堿

供試茶葉樣品在使用前密封,將其放置室溫下2 h，待溫度穩(wěn)定時，稱取樣品2 g，共10組，按照國家標準GB/T8303-2002的規(guī)定，將樣品磨碎為150 μm粉末，粉末顆粒直徑大小基本保持一致?；瘜W值濃度嚴格按照國標GB/T8313-2002方法測定，并且對每組樣品重復測量5次，取平均值，20組不同濃度的咖啡堿含量(表1)。

2 結果與分析

2.1 光譜數據處理

通過試驗發(fā)現(xiàn)1 800～2 500 nm左右，它是近紅外光譜的合頻譜區(qū)，在這個波段建立的模型較為精確，因此，試驗選擇在這個波段下建立茶葉品質分析的數學模型。由此得到不同種茶葉不同成分的近紅外光譜圖，但在2 300～2 500 nm的光譜曲線趨于平緩，故試驗最后選取1 800～2 300 nm波段的光譜曲線進行分析(圖1)。

圖1 光譜預處理前的咖啡堿近紅外光譜吸收圖

試驗過程中發(fā)現(xiàn)噪聲、光程差、表面散射等因素對各成分的特征吸收峰有一定的干擾，擬采用一階導數、SNV以及五點三次平滑[10]等處理方法對各成分光譜進行預處理，其中以五點三次平滑處理最優(yōu)(圖2)。

圖2 不同濃度的咖啡堿三次平滑處理后的近紅外光譜吸收圖

經過圖1和圖2預處理前后對比發(fā)現(xiàn)，采用五點三次平滑處理后的咖啡堿光譜的特征吸收峰較明顯，光譜較為平滑。預處理前后各成分含量與吸收度基于PLS[11]所建立的模型的相關系數和均方根誤差(表2)。

表2 未作處理和不同預處理的光譜模型相關系數和均方根誤差對比

由表2可知，采用五點三次平滑預處理方法建立的茶葉咖啡堿近紅外光譜模型相關系數和均方根誤差效果更佳[12]。茶葉中的水分子的O-H基團的倍頻和基頻吸收區(qū)域位于近紅外波段，據資料顯示其特征吸收峰位于1 935～2 081 nm處 ，這完全避免了水分子對咖啡堿特征吸收峰的影響[13]。由圖2并結合matlab軟件導出咖啡堿在1 900 nm和2 212 nm處有明顯的特征吸收峰，避開了水分子吸收峰的干擾，圖3和圖4分別茶葉中咖啡堿含量在1 900 nm和2 212 nm處的預測模型。

圖3 1 900 nm處咖啡堿含量預測模型

2.2 結果分析

通過matlab軟件分析在2 212 nm處建立的預測模型(相關系數：0.986 4，均方根誤差：0.002 08)較1 900 nm處的咖啡堿預測模型(相關系數：0.931 7,均方根誤差：0.074 89)最優(yōu)。圖5可直觀反映出咖啡堿含量的預測值與真實值的相關關系。

圖5 咖啡堿含量預測值與真實值的相關關系圖

3 結論與討論

由試驗可知，在1 800～2 500 nm波段時茶多酚與咖啡堿才有明顯的光譜信息和吸收峰，采用五點三次平滑處理的預處理方法對茶葉的近紅外光譜吸收圖進行去噪，可使得茶多酚與咖啡堿的光譜吸收圖變得更加平滑，并且吸收峰變得更加明顯[14]。通過運用分光光度計和Matlab軟件分析相結合處理咖啡堿特征吸收峰，實現(xiàn)了對茶葉成分的定量分析，可在此基礎上建立茶葉成分咖啡堿與其光譜吸收強度的預測模型。

當今社會人們對各個檢測行業(yè)的要求越來越嚴格，茶葉品質也不例外，咖啡堿作為茶葉主成分之一，它能夠刺激人的大腦神經，起到提神醒腦的作用。本文提出一種無損快速有效的茶葉成分檢測方法，并結合化學計量法建立其咖啡堿光譜吸收峰和成分含量預測模型，以期為茶葉行業(yè)的品質檢測提供理論依據。