茶叶的检测分析方法、质量监控方法以及分类方法技术

本发明专利技术提供了一种茶叶的检测分析方法、用于在制备过程中监控茶叶的质量的方法以及一种茶叶的分类判别方法。本发明专利技术的方法具有快速、简单、可生产在线分析等特点。本发明专利技术的方法还可以提高茶叶(例如普洱茶)在生产制作过程中的质量分析。中的质量分析。中的质量分析。

【技术实现步骤摘要】
茶叶的检测分析方法、质量监控方法以及分类方法


[0001]本专利技术属于食品的加工分析的工程
，特别是涉及一种茶叶的检测分析方法、质量监控方法以及分类方法，例如一种茶叶的在线检测分析方法、一种用于在制备过程中监控茶叶的质量的方法以及茶叶的分类方法。

技术介绍

[0002]茶叶在几千年的华夏文明中一直都占据着重要的地位，自神农氏发现以来，人们就发现了茶叶不仅可以止渴，还具有抗菌、解毒等功效。近年来，许多研究人员利用各种检测手段对茶叶进行提取分析，分离鉴别了茶叶内部物质。茶叶的主要成分包括茶多酚、氨基酸、有机酸、生物碱、蛋白质、糖类、脂类、维生素以及矿物质等。
[0003]中国茶叶品类繁多，根据发酵程度和制作工艺不同，可以分为多个茶类。对于不同茶类或同类茶不同品种的茶叶，其外观、颜色及口感等方面均各有不同。而其茶叶内部所含物质成分(如茶多酚、没食子酸、氨基酸等)也存在差异。茶多酚和没食子酸是茶叶中的主要成分，也是茶叶发酵过程中变化明显的物质成分，茶多酚可以转化为没食子酸、多酚衍生物和茶褐素等茶叶中的重要成分。没食子酸具有抗炎、抗突变、抗氧化、抗自由基、抗肿瘤、保肝脏等多种生物学活性作用。
[0004]在茶叶的生产、质量监控以及储存过程中，对茶叶的质量或者内部成分进行方便、快速并且实时在线地检测分析非常重要。

技术实现思路

[0005]为了解决上述问题，本专利技术的目的在于克服已有技术存在的不足，选择茶叶的关键有效指标，提出一种茶叶的分析检测方法以及利用该分析检测方法对茶叶制备过程的质量进行监控和对茶叶分类的方法。本专利技术的方法具有快速、简单、可生产在线分析等特点。
[0006]为达到上述专利技术创造目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]1.一种茶叶的检测分析方法，包括下列步骤：
[0008]提供至少一种茶叶样品；
[0009]提供标准成分样品；
[0010]采集标准成分样品的表面增强拉曼光谱；
[0011]采集茶叶样品的表面增强拉曼光谱；
[0012]将茶叶样品拉曼光谱与标准成分的拉曼光谱进行比较，根据拉曼光谱峰位及峰强的对比以确定茶叶的有效成分的含量水平或其变化。通过对比拉曼光谱峰位及峰强，可以得出茶叶样品中所含的有效成分及含量相对水平，以监控茶叶的成分变化及水平。
[0013]2.根据上述1所述的检测分析方法，所述茶叶样品来自普洱茶，优选为云南大叶种晒青毛茶加工制成的普洱茶，更优选是将云南大叶种茶叶进行晒青和微生物发酵的普洱茶。
[0014]3.根据上述1或2所述的检测分析方法，其中所述标准成分选自茶多酚、没食子酸、
茶褐素、氨基酸、黄酮类、生物碱或其任意组合。
[0015]4.根据上述1
‑
3中任意一项所述的检测分析方法，其中：
[0016]所述拉曼光谱为表面增强拉曼散射光谱(SERS)、针尖增强拉曼光谱或者其组合。
[0017]5.根据上述1
‑
4中任意一项所述的检测分析方法，其中：
[0018]所述拉曼光谱的激发波长为500
‑
800nm，优选532nm或785nm，更优选532nm，
[0019]任选地，所述拉曼光谱的激发功率为33mW，激发光源的积分时间为1s，积分次数为3，所采用的物镜倍数为50x。
[0020]6.根据上述1
‑
5中任意一项所述的检测分析方法，其中：
[0021]所述样品拉曼光谱在选自730
‑
740cm
‑1、950
‑
965cm
‑1、1200
‑
1250cm
‑1、1300
‑
1330cm
‑1、1500
‑
1580cm
‑1和1600
‑
1610cm
‑1中的至少一个波长处具有光谱峰。
[0022]7.根据上述1
‑
6中任意一项所述的检测分析方法，其中：该方法还包括对采集的样品拉曼光谱进行多变量特征分析以及确定所述多标量特征分析的结果是否符合对一组参考对照拉曼光谱进行相同的多变量特征分析的所确定的结果的范围，所述参考对照拉曼光是由在相同的预定条件下制备的标准成分样品获得的。
[0023]8.根据上述7所述的检测分析方法，其中：
[0024]所述多变量特征分析包括使用单类支持向量机、密度估计器、主成分分析、人工先验、自编码器、k均值聚类和分层聚类中的至少一者。
[0025]9.根据上述7所述的检测分析方法，其中：
[0026]在进行样品的拉曼光谱采集及光谱预处理清洗后，使用特征提取方法对拉曼光谱进行特征提取。
[0027]10.根据上述9所述的检测分析方法，其中：使用特征提取方法对拉曼光谱进行特征提取包括基于主成分分析方法或者自编码器。
[0028]11.根据上述10所述的检测分析方法，其中：在采用自编码器进行特征提取后，对提取的特征进行随机森林分类模型训练，随后进行平均五折交叉验证。交叉验证的目的为了得到可靠稳定的模型，防止模型的过拟合。
[0029]12.根据上述7
‑
11中任意一项所述的检测分析方法，其中：提取的特征个数为3
‑
50，优选为30
‑
40。
[0030]13.根据上述4所述的检测分析方法，其中：标准拉曼光谱和样品拉曼光谱为表面增强拉曼散射光谱，并且表面增强拉曼光谱的增强基底为浓缩银颗粒。
[0031]14.根据上述1
‑
13中任意一项所述的检测分析方法，该方法包括下列步骤：
[0032]分别制备茶多酚待测样品、没食子酸待测样品和茶叶待测样品；
[0033]将茶多酚待测样品、没食子酸待测样品和茶叶待测样品分别与浓缩银增强基底以1:1的比例混合，以获得茶多酚样品、没食子酸样品和茶叶样品；
[0034]分别在茶多酚样品、没食子酸样品和茶叶样品的多个位置采集茶多酚的标准拉曼光谱、没食子酸的标准拉曼光谱以及茶叶样品的样品拉曼光谱。
[0035]根据上述1
‑
14中任意一项所述的检测分析方法，其中该方法包括下列步骤：通过样品拉曼光谱中多个波谱峰的相对峰强来确定茶叶样品中的有效成分的含量相对高低，并且结合机器学习算法来分析茶叶中有效成分的含量变化。
[0036]16.一种用于在制备过程中监控茶叶的质量的方法，包括下列步骤：
[0037]对茶叶进行发酵；
[0038]在不同的发酵时间点获得至少一种茶叶样品；
[0039]采用上述1
‑
15中任意一项所述的分析检测方法对茶叶的样品进行分析检测；
[0040]根据分析检测的结果监控茶叶的质量。
[0041]17.根据上述16所述的方法，其中：
[0042]通过对比拉曼光谱峰位及峰强得出茶叶本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种茶叶的检测分析方法，其特征在于包括下列步骤：提供至少一种茶叶样品；提供标准成分样品；采集标准成分样品的表面增强拉曼光谱；采集茶叶样品的表面增强拉曼光谱；将茶叶样品拉曼光谱与标准成分的拉曼光谱进行比较，根据拉曼光谱峰位以及峰强的对比以确定茶叶的有效成分的含量水平或其变化。2.根据权利要求1所述的检测分析方法，其特征在于：所述茶叶样品来自普洱茶，优选为云南大叶种晒青毛茶加工制成的普洱茶，更优选是将云南大叶种茶叶进行晒青和微生物发酵的普洱茶。3.根据权利要求1或2所述的检测分析方法，其特征在于：所述标准成分选自茶多酚、没食子酸、茶褐素、氨基酸、黄酮类、生物碱或其任意组合。4.根据权利要求1
‑
3中任意一项所述的检测分析方法，其特征在于：所述拉曼光谱为表面增强拉曼散射光谱(SERS)、针尖增强拉曼光谱或者其组合。5.根据权利要求1
‑
4中任意一项所述的检测分析方法，其特征在于：所述拉曼光谱的激发波长为500
‑
800nm，优选532nm或785nm，更优选532nm，任选地，所述拉曼光谱的激发功率为1
‑
100mW，激发光源的积分时间为0.5s
‑
5s，积分次数为1
‑
10，所采用的物镜倍数为5x
‑
100x。6.根据权利要求1
‑
5中任意一项所述的检测分析方法，其特征在于：所述样品拉曼光谱在选自730
‑
740cm
‑1、950
‑
965cm
‑1、1200
‑
1250cm
‑1、1300
‑
1330cm
‑1、1500
‑
1580cm
‑1和1600
‑
1610cm
‑1中的至少一个波长处具有光谱峰。7.根据权利要求1
‑
6中任意一项所述的检测分析方法，其特征在于：该方法还包括对采集的样品拉曼光谱进行多变量特征分析以及确定所述多标量特征分析的结果是否符合对一组参考对照拉曼光谱进行相同的多变量特征分析的所确定的结果的范围，所述参考对照拉曼光是由在相同的预定条件下制备的标准成分样品获得的。8.根据权利要求7所述的检测分析方法，其特征在于：所述多变量特征分析包括使用单类支持向量机、密度估计器、主成分分析、人工先验、自编码器、k均值聚类和分层聚类中的至少一者。9.根据权利要求7所述的检测分析方法，其特征在于：在进行样品的拉曼光谱采集及光谱预处理清洗后，使用特征提取方法对拉曼光谱进行特征提取。10.根据权利要求9所述的检测分析方法，其特征在于：使用特征提取方法对拉曼光谱进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈丹丹，许芮菁，刘敏，高林瑞，丁章贵，刘书朋，
申请(专利权)人：云南大益微生物技术有限公司，
类型：发明
国别省市：