紅茶在世界茶葉貿(mào)易中扮演著重要角色。目前，中國的紅茶產(chǎn)量持續(xù)增長，消費者對紅茶的品質(zhì)要求也日益提高。紅茶的加工包括鮮葉萎凋、揉捻、發(fā)酵和干燥等工序。傳統(tǒng)上，制茶師根據(jù)茶葉物理特征、顏色和香氣的變化來評判紅茶加工中萎凋和發(fā)酵程度，對于紅茶加工質(zhì)量的判別通常停留在感官審評上，這種評判方式具有較高的主觀性，容易受到經(jīng)驗、心理狀態(tài)、環(huán)境等因素的影響，缺乏量化評判依據(jù)，從而導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量不統(tǒng)一。
一些學(xué)者已經(jīng)采用化學(xué)方法來替代感官評價。豐金玉等通過β-葡萄糖苷酶、多酚氧化酶和過氧化物酶活性變化及失水情況來確定紅茶加工萎凋的程度，同時通過發(fā)酵過程中茶葉多酚氧化酶與過氧化物酶的比值變化來判斷發(fā)酵程度。MUTHUMANI等測定了紅碎茶的茶黃素(Theaflavin，TFs)和茶多酚隨發(fā)酵時間的變化，發(fā)現(xiàn)TFs含量會先達到最大值，然后逐漸下降。因此，TFs含量最高的時間被認為是最佳發(fā)酵時間。GILL等認為紅茶發(fā)酵過程中TFs和茶紅素(Thearubigin，TRs)比值為1∶9或者1∶10的時候，被認定為最佳發(fā)酵時間?；瘜W(xué)方法耗時長且成本較高，同時也會對樣品造成破壞，難以廣泛應(yīng)用于紅茶加工過程。
如何利用智能評價技術(shù)來提高紅茶加工的質(zhì)量，確保產(chǎn)品品質(zhì)，是一個迫切需要解決的技術(shù)問題。智能技術(shù)通常是指將計算機科學(xué)與大規(guī)模數(shù)據(jù)集相結(jié)合，通過智能算法解決問題。在紅茶行業(yè)，智能評價技術(shù)通過現(xiàn)有模型或算法，在不損害產(chǎn)品、經(jīng)濟高效且迅速的情況下監(jiān)測、分類和預(yù)測紅茶加工產(chǎn)品的質(zhì)量。智能技術(shù)作為傳統(tǒng)檢測、分類和預(yù)測方法的有效替代方案，其優(yōu)勢在于能夠解決紅茶加工行業(yè)中的非線性、多源和多目標(biāo)問題，用于評估紅茶加工萎凋和發(fā)酵程度，以及快速監(jiān)測紅茶的關(guān)鍵成分。
近年來，許多新穎的快速檢測方法被用于評估紅茶加工的質(zhì)量屬性，涉及計算機視覺、近紅外光譜、高光譜、電子鼻、電子舌、比色傳感器等技術(shù)。與傳統(tǒng)方法不同，這些新方法能夠快速獲取樣品屬性，從而科學(xué)判斷加工過程中紅茶的質(zhì)量。
▲智能技術(shù)的優(yōu)勢及局限性
智能化技術(shù)所需的設(shè)備具有快速、客觀、有效的特點，使得質(zhì)檢人員、經(jīng)過培訓(xùn)的農(nóng)民甚至消費者都能夠使用。研究人員目前正專注于開發(fā)適用于各種智能化無損設(shè)備的方法，以用于紅茶加工過程中的質(zhì)量控制。
文章分析了國內(nèi)外智能化檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀，旨在幫助科研人員全面了解智能化檢測技術(shù)在茶葉加工領(lǐng)域的應(yīng)用和發(fā)展?fàn)顩r，為紅茶加工的智能化控制提供參考。
01
計算機視覺技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
計算機視覺是一門以算法為基礎(chǔ)的科學(xué)，可以從圖像中自動提取和分析有關(guān)物理對象的有用信息。計算機視覺技術(shù)在20世紀(jì)60年代末至70年代初開始出現(xiàn)，最初通過各種照相機示意圖，投影和攝影測量原理模仿人類視覺系統(tǒng)之類的概念。計算機視覺系統(tǒng)的硬件配置包括照明設(shè)備、照相機、個人計算機和高分辨率監(jiān)視器。通過識別物體的顏色、紋理和形狀特征，計算機視覺能夠創(chuàng)建準(zhǔn)確的描述性數(shù)據(jù)，從而減少了人工干預(yù)。這一技術(shù)已被證明具有快速、客觀、有效、無損的特點，且不受干擾。
水分是評價紅茶萎凋程度的重要指標(biāo)。YE等已經(jīng)證明萎凋葉水分含量與其萎凋過程中物理性質(zhì)(彈性、可塑性、柔韌性和質(zhì)地)具有相關(guān)性。胡宗華等利用計算機視覺模擬人眼，觀測水分變化引起的萎凋葉顏色和紋理的變化，從而建立了圖像和水分之間的相關(guān)性。模型預(yù)測值與實測值的相關(guān)系數(shù)達到了較高的水平，為萎凋過程中水分的在線檢測提供了科學(xué)理論基礎(chǔ)。
BORAH等首次引入計算機視覺技術(shù)用來監(jiān)控紅茶發(fā)酵。在此過程中，紅茶發(fā)酵樣的葉面色澤由綠色逐漸變?yōu)樯罴t銅色。研究人員采用馬氏距離算法計算待測圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像(由人工挑選出的標(biāo)準(zhǔn)發(fā)酵樣品)之間的距離。當(dāng)兩者的距離小于給定距離時，被認為直方圖相似，表示圖像顏色是一致的，代表此時的待測圖像是發(fā)酵適度的。這項研究通過圖像解決了紅茶發(fā)酵程度判別問題。然而，紅茶發(fā)酵過程中關(guān)鍵組分的定量問題仍然存在挑戰(zhàn)。DONG等利用計算機視覺技術(shù)，通過觀察紅茶發(fā)酵過程中的顏色變化、茶色素以及感官評分之間的內(nèi)在聯(lián)系，建立了一個非線性的定量模型。其中，茶褐素和感官評分的模型殘差預(yù)測偏差(Residual predictive deviation，RPD)大于2.5，表示該模型對茶褐素和感官評分具有很好的預(yù)測能力。這項研究未來有望在生產(chǎn)中實施精準(zhǔn)的紅茶發(fā)酵品質(zhì)的定量監(jiān)控。
02
近紅外光譜技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
近紅外光譜技術(shù)是一種基于分子振動光譜學(xué)的分析技術(shù)。近紅外光譜波長范圍在750~2500 nm之間，主要用于觀察有機分子中O-H、N-H、C-H和S-H鍵的振動。由于其檢測成本低、快速且無損，近紅外光譜已成為茶葉加工中各種產(chǎn)品質(zhì)量評估的有力工具。此外，這項技術(shù)還具備在線應(yīng)用和環(huán)保等優(yōu)勢，適合作為工業(yè)生產(chǎn)中的分析工具。
SHEN等利用微型近紅外設(shè)備在線實時檢測紅茶萎凋過程中的水分，得到了預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.99314的模型(預(yù)測相關(guān)系數(shù)越高，模型的預(yù)測越準(zhǔn)確)，為萎凋過程中水分的快速無損檢測提供了理論依據(jù)。顏玲采用近紅外光譜技術(shù)對祁門紅茶的發(fā)酵程度進行了判斷，并建立了兒茶素和氨基酸的定量模型，結(jié)果相對令人滿意，但局限于實驗室環(huán)境。隨著小型化和手持式自主光譜儀的出現(xiàn)，近紅外光譜分析在實驗室和現(xiàn)場的應(yīng)用愈加廣泛。
DONG等利用便攜式近紅外光譜實時監(jiān)控紅茶發(fā)酵過程中一些重要的化學(xué)成分(兒茶素，茶多酚和游離氨基酸的比例，茶黃素和茶紅素的比例)變化，并通過定量茶黃素與茶紅素的比例來評估紅茶發(fā)酵程度。ZAREEF等開發(fā)出了監(jiān)控紅茶發(fā)酵酚類物質(zhì)的模型，降低了便攜式近紅外光譜在紅茶發(fā)酵加工過程中物質(zhì)的檢出限。陳琳等使用近紅外光譜用于檢測紅茶干燥過程中的含水量，為紅茶干燥過程智能化提供可能。
目前，近紅外光譜在紅茶加工中的應(yīng)用仍主要局限于實驗室和工業(yè)條件下的離線使用。便攜式近紅外光譜儀的靈敏度、樣品的復(fù)雜性以及近紅外光譜所包含的豐富信息等問題，都需要進一步研究和解決。這些因素為近紅外光譜在紅茶加工領(lǐng)域的未來發(fā)展提供了較大的改進空間。
03
高光譜成像技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
高光譜成像系統(tǒng)能夠識別與分子振動相關(guān)的光譜特征，并獲取樣本的整體圖像，提供更詳細的空間信息。相比之下，高光譜成像技術(shù)彌補了近紅外光譜無法獲取樣品空間分布光譜響應(yīng)和計算機視覺無法確定內(nèi)部質(zhì)量屬性的不足。通過獲取二維光譜信息和一維空間信息，高光譜成像系統(tǒng)具備了確定內(nèi)外部質(zhì)量屬性并生成可視化質(zhì)量參數(shù)分布圖像的能力。因此，這些技術(shù)非常適合運用于茶葉加工過程。
DONG等運用高光譜成像可視化紅茶萎凋過程的水分變化。建立的極限學(xué)習(xí)機模型預(yù)測萎凋葉水分相關(guān)系數(shù)為0.9942。寧井銘等使用高光譜融合圖像和光譜信息對紅茶萎凋進行判別，準(zhǔn)確率為94.64%，并且對兒茶素和氨基酸比值進行了定量，獲得了良好的預(yù)測相關(guān)系數(shù)(0.8765)。LI等運用高光譜成像對紅茶發(fā)酵程度進行判斷，預(yù)測集的正確分類率為83.33%，并且對兒茶素定量取得了優(yōu)異的預(yù)測精度。YANG等運用高光譜監(jiān)控紅茶發(fā)酵中更多的物質(zhì)，可視化茶黃素、茶紅素、茶褐素、兒茶素和可溶性糖的分布，預(yù)測模型的殘差預(yù)測偏差RPD值分別為3.40、2.21、5.71、1.46和2.89。
這些研究使得專業(yè)人員能夠更準(zhǔn)確地了解發(fā)酵信息，有助于在實際生產(chǎn)中實現(xiàn)紅茶發(fā)酵質(zhì)量的在線監(jiān)測。盡管高光譜成像系統(tǒng)已被用作實時紅茶加工分析和分類技術(shù)，但目前仍然局限于實驗室水平。未來，需要進一步研究和推廣應(yīng)用，以適應(yīng)工業(yè)化生產(chǎn)的需求。
04
電子舌技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
電子舌是一種仿生檢測技術(shù)，通過交叉敏感的傳感器陣列和模式識別技術(shù)來分析液體樣品的“指紋”。這種技術(shù)具有速度快、操作簡單、便攜性強、成本低、靈敏度高和通用性強等特點，并且相對于標(biāo)準(zhǔn)分析設(shè)備如氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用和液相色譜質(zhì)譜聯(lián)用，電子舌傳感器陣列的價格較低。傳感器陣列在確定與食品質(zhì)量相關(guān)的特性方面有著廣泛的應(yīng)用，包括感官特性和加工質(zhì)量等。這些應(yīng)用通過傳感器陣列與相應(yīng)的數(shù)據(jù)模式識別方法和分類算法相結(jié)合來實現(xiàn)。
GHOSH等提出了一種利用伏安法電子舌技術(shù)來監(jiān)控紅茶發(fā)酵過程，發(fā)現(xiàn)電子舌的電極電流與發(fā)酵程度相關(guān)。通過主成分分析得出電子舌的發(fā)酵輪廓圖與紫外分光光度計法TFs的輪廓圖具有一致的趨勢，然后基于偏最小二乘回歸法(PLSR)模型預(yù)測最適發(fā)酵時間，并與紫外分光光度計和人工審評方法進行了比較，取得了較好的結(jié)果。然而，利用伏安法電子舌技術(shù)需要較長的前處理時間，而且紅茶發(fā)酵樣品需要經(jīng)過沖泡處理和茶湯檢測，這對于未來監(jiān)控紅茶生產(chǎn)的連續(xù)化自動化過程構(gòu)成了一定的挑戰(zhàn)。
目前，電子舌在茶葉中主要用于產(chǎn)地識別和成分快速定量等方面。盡管在加工過程中展現(xiàn)出理論上的可行性，但實際應(yīng)用前景仍不明顯。
05
電子鼻技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
電子鼻是一種模仿人類嗅覺系統(tǒng)的技術(shù)，包括一系列具有部分特異性的電子化學(xué)傳感器和一個能夠識別簡單或復(fù)雜氣味的適當(dāng)模式識別系統(tǒng)。茶鮮葉中呈香的有機物質(zhì)含量極少，在加工過程中也幾乎不會保留。影響紅茶品質(zhì)的香氣及風(fēng)味物質(zhì)主要集中在萎凋和發(fā)酵過程。紅茶加工過程中，內(nèi)含物質(zhì)經(jīng)歷一系列復(fù)雜的化學(xué)變化，使得香氣物質(zhì)變化。有經(jīng)驗的制茶大師通常通過紅茶的萎凋和發(fā)酵過程中的香氣變化來判斷加工過程是否符合標(biāo)準(zhǔn)。
BHATTACHARYYA等開發(fā)了一種用于監(jiān)控紅茶發(fā)酵的電子鼻設(shè)備，通過機器學(xué)習(xí)技術(shù)量化這一過程。對電子鼻獲取的數(shù)據(jù)進行主成分分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)紅茶發(fā)酵適度時，數(shù)據(jù)在主成分分析的正半軸上達到最大值。還通過紫外分光光度計法和感官評估驗證了這一結(jié)果。
盡管通過電子鼻技術(shù)判斷紅茶發(fā)酵度具有可行性，但電子鼻容易受到高溫高濕等環(huán)境因素的干擾。因此，后續(xù)研究主要集中在改進儀器和算法上。在不久的將來，預(yù)計會開發(fā)出配置優(yōu)化的通用電子鼻裝置，以提高其適用性，并改善對揮發(fā)性化合物的檢測性能，從而更好地識別紅茶加工過程中的香氣變化。考慮到工業(yè)化應(yīng)用對電子鼻技術(shù)的要求高，未來需要加快開展基礎(chǔ)和應(yīng)用研究，以推動電子鼻技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的發(fā)展。
06
比色傳感器陣列技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
由于紅茶香氣物質(zhì)易揮發(fā)且含量相對較低(僅約0.1%)，極大地影響了傳統(tǒng)電子鼻對紅茶香氣物質(zhì)分析的穩(wěn)定性。為克服這一挑戰(zhàn)，一種可視化的氣體比色傳感器陣列被開發(fā)，該陣列由金屬卟啉及其衍生物和pH指示劑制成。其工作原理是根據(jù)傳感器與揮發(fā)性有機化合物之間的反應(yīng)產(chǎn)生的顏色變化結(jié)合機器學(xué)習(xí)來分析氣體。與傳統(tǒng)電子鼻相比，這種技術(shù)能夠克服環(huán)境濕度的影響。
LI等開發(fā)了一種便攜式的紅茶發(fā)酵人工嗅覺傳感器實時監(jiān)測系統(tǒng)，采用了最優(yōu)的KNN-AdaBoost算法模型，識別率可達100%。然而，這個系統(tǒng)僅限于分類每個發(fā)酵樣品的時間，沒有對紅茶發(fā)酵品質(zhì)進行進一步研究。
總體而言，這項結(jié)果充分顯示了比色傳感器在紅茶加工中的應(yīng)用前景。未來，可以開發(fā)新型材料或裝置，以提高傳感器的靈敏度，減少傳感器與紅茶發(fā)酵香氣的響應(yīng)時間，從而便于實施監(jiān)控。
07
傳感器聯(lián)用技術(shù)在紅茶加工領(lǐng)域的應(yīng)用
在紅茶加工過程中，樣品的結(jié)構(gòu)是復(fù)雜且動態(tài)變化的。單個傳感器工具只能提供有限的樣本信息。為了實現(xiàn)對樣品的高精度、高可靠性檢測，多傳感器融合技術(shù)被提出來解決這一問題。
WANG等使用微型近紅外光譜儀、機器視覺系統(tǒng)和比色傳感技術(shù)工業(yè)化離線捕獲萎凋茶葉樣品的相關(guān)信息。三者數(shù)據(jù)融合后，對萎凋程度判別準(zhǔn)確率達到了97.50%，遠高于單一技術(shù)。此外，WANG等還進行了萎凋過程中多酚和兒茶素定量研究。利用微型近紅外光譜和機器視覺數(shù)據(jù)融合，在線監(jiān)控多酚和兒茶素含量變化，平均RPD值分別為5.41±0.99和4.03±0.38。由于RPD大于2.5就具有良好的定量結(jié)果，這項研究在理論上具有應(yīng)用價值，可以進一步應(yīng)用于實際工業(yè)化在線生產(chǎn)中。JIN等應(yīng)用臺式近紅外光譜儀和計算機視覺系統(tǒng)，在實驗室中實現(xiàn)了紅茶發(fā)酵程度的準(zhǔn)確判別，準(zhǔn)確率達到100%。并且在工業(yè)化離線應(yīng)用中，開發(fā)了一套便攜式的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)，利用微型近紅外光譜追蹤紅茶發(fā)酵內(nèi)部化學(xué)成分變化，計算機視覺系統(tǒng)則表征外部顏色改變，發(fā)酵程度判別率達到了89.19%。
LI等開發(fā)了基于揮發(fā)性成分的傳感器用于紅茶發(fā)酵評價，并利用高光譜去耦合香氣傳感器的信息，將判別率從90.8%提高至98.85%。AN等進一步利用這兩項技術(shù)進行數(shù)據(jù)融合，以預(yù)測紅茶發(fā)酵過程中的香氣評分。研究結(jié)果表明，在測試集中，相關(guān)系數(shù)最高達到0.966，這為在茶葉加工過程中，數(shù)字化儀器取代人的感官評估提供了可行性。另一項研究將高光譜成像與電特性裝置融合，應(yīng)用于紅茶發(fā)酵的化學(xué)成分快速檢測。研究結(jié)果顯示，茶多酚、可溶性糖和咖啡堿的預(yù)測集相關(guān)系數(shù)均高達0.99以上。
紅茶加工過程涉及顏色、香氣以及內(nèi)部的化學(xué)成分變化，是一個高度復(fù)雜的過程。僅使用單個傳感器的數(shù)據(jù)是不夠的，多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的優(yōu)勢在于能夠聯(lián)合互補傳感器，響應(yīng)不同的特征現(xiàn)象，未被某一個傳感器檢測到的特征可以被另一個傳感器獲取，從而提高紅茶加工過程中模型的性能。
08
智能化技術(shù)應(yīng)用于紅茶加工品質(zhì)評價的前景展望
目前，智能化技術(shù)應(yīng)用于紅茶加工品質(zhì)評價的應(yīng)用情況如表1所示，現(xiàn)代智能化檢測技術(shù)為紅茶加工在線品質(zhì)分析提供了良好的前景。
然而，將這些新興技術(shù)應(yīng)用于生產(chǎn)實踐仍然是一個重大的挑戰(zhàn)。當(dāng)前面臨的問題需要進一步研究和解決，包括儀器的靈敏度、便攜性以及成本等問題。
此外，還需選擇更先進的數(shù)據(jù)處理方法和算法應(yīng)用于生產(chǎn)線操作，建立完整且快速的技術(shù)檢測樣品“指紋”庫，并開發(fā)一整套程序進行實時檢測和應(yīng)用。隨著基礎(chǔ)科學(xué)的不斷進步，傳感器技術(shù)、感官技術(shù)和模式識別等交叉學(xué)科的綜合發(fā)展，茶葉加工品質(zhì)分析應(yīng)用必將不斷完善，邁向更高級別的智能化。
未來，研究者們應(yīng)該致力于開發(fā)一套在線快速智能評價紅茶加工品質(zhì)的系統(tǒng)，監(jiān)控紅茶加工物質(zhì)的變化和快速評價紅茶質(zhì)量。
作者簡介：
12
金 戈
博士，主要從事茶葉質(zhì)量安全與品質(zhì)控制，以第一作者發(fā)表SCI論文5篇。
12
寧井銘
博士，安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)博士生導(dǎo)師，二級教授，享受國務(wù)院政府津貼，安徽省學(xué)術(shù)與技術(shù)帶頭人，2021年入選安徽省“特支計劃”，2022年入選國家萬人“科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才”，安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶樹生物學(xué)與資源利用國家重點實驗室“茶葉加工與品質(zhì)控制”團隊首席。目前主要從事茶葉加工、茶葉品質(zhì)分析及紅外光譜技術(shù)在茶葉上應(yīng)用等方面研究。主持或作為技術(shù)負責(zé)人承擔(dān)國家重點研發(fā)計劃項目、課題、子課題、國家質(zhì)檢總局公益性項目、茶葉化學(xué)分類國家標(biāo)準(zhǔn)制定、安徽省自然科學(xué)基金、安徽省教育廳自然科學(xué)研究重點項目、湖北青磚茶產(chǎn)學(xué)研合作、國家科技成果轉(zhuǎn)化重點項目和安徽省科技攻關(guān)等30多個項目;在核心期刊上發(fā)表相關(guān)論文100多篇，其中EI、SCI收錄近百篇;獲授權(quán)專利6項，軟件著作權(quán)3項;獲國家科技進步二等獎1項，安徽省科技進步一等獎2項、二等獎1項、三等獎1項，全國農(nóng)牧漁業(yè)豐收獎1項，全國農(nóng)牧漁業(yè)豐收合作獎1項，黃山市科技進步獎1項。
來源：中國茶葉加工
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