一種基于近紅外光譜技術(shù)的茶葉非法添加物鑒別方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于近紅外光譜技術(shù)的茶葉非法添加物鑒別方法。本方法應(yīng)用傅立葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合因子法建立定性分析模型；應(yīng)用傅立葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法（PLS）建立定量分析模型，以兩個模型結(jié)合應(yīng)用實現(xiàn)茶葉中非法添加物（蔗糖、糖漿和米糊）的快速準(zhǔn)確鑒別。本方法具有分析速度快、效率高、成本低、測試重現(xiàn)性好、樣品無需預(yù)處理且便于在線無損檢測的特點。
【專利說明】一種基于近紅外光譜技術(shù)的茶葉非法添加物鑒別方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種茶葉摻假的鑒別方法，尤其涉及的是一種基于近紅外光譜的茶葉 摻假的無損鑒別方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 綠茶作為我國重要的出口創(chuàng)匯農(nóng)副產(chǎn)品之一，目前出口已達(dá)世界96個國家和地 區(qū)，占整個世界茶葉市場綠茶貿(mào)易量的85%以上。炒青綠茶是我國出口綠茶的主導(dǎo)產(chǎn)品，在 國際市場上享有盛譽。
[0003] 根據(jù)《CNCA/CTS 0027-2008食品安全管理體系茶葉加工企業(yè)要求》，在茶葉加工過 程中茶葉原料不得添加任何添加劑，不得有非茶類夾雜物。珠茶加工過程中雖允許在車色 過程中添加少量米糊賦形，但對添加量有嚴(yán)格限制。然而目前，部分不法企業(yè)為獲取利潤， 在茶葉加工過程中隨意摻加非法添加物(主要有蔗糖、糖漿和米糊)，賺取添加物與茶葉的 差價。這種違法行為不僅嚴(yán)重破壞了茶葉市場秩序，有損中國茶在國際市場的聲譽，而且隨 意摻加的糖、糖漿、米糊等非法添加物在茶葉貯藏、運輸過程中極易吸水吸潮、滋生腐敗菌， 損害了消費者的健康。在選購過程中，普通消費者通過感官(觀色澤、聞香氣、品茶湯)，很難 對非法添加物進行有效鑒別。由于針對綠茶中非法添加物檢測缺乏相關(guān)方法和標(biāo)準(zhǔn)，因此， 研究和開發(fā)一種既準(zhǔn)確、穩(wěn)定又簡便快捷的茶葉非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊）鑒別和定 量檢測技術(shù)就顯得尤為迫切。
[0004] 對茶葉品質(zhì)的分析主要依靠化學(xué)檢測和感官審評兩種方法。茶葉品質(zhì)化學(xué)檢測中 常見的茶葉理化監(jiān)測指標(biāo)有：水分、總灰分、水浸出物、粗纖維、咖啡堿、多酚以及游離氨基 酸等，不涉及非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊)。且化學(xué)檢測方法繁瑣，耗時耗力，通常在試驗 室進行，對檢測條件和人員素質(zhì)要求很高，無法實現(xiàn)在茶葉流通過程中對茶葉品質(zhì)進行實 時有效監(jiān)控。茶葉感官審評是根據(jù)專業(yè)審評人員正常的視覺、嗅覺、味覺、觸覺感受，使用 規(guī)定的評茶術(shù)語，或參照實物樣對茶葉產(chǎn)品的感官特性（形態(tài)、色澤、香氣、滋味等）進行評 定，雖能評判茶葉品質(zhì)，但無法辨別是否添加了非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊)，更談不上 定量分析，且評審結(jié)果還容易受審評場所、評茶員的健康狀況、評茶員的主觀原因、知識水 平以及經(jīng)驗等因素的影響。
[0005] 近紅外光譜技術(shù)（Near-infrared Spectroscopy,NIRS)是國內(nèi)外發(fā)展較快的一種 新型定性、定量分析技術(shù)，是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態(tài)信息與用標(biāo)準(zhǔn)的 參比方法測得的組成含量或性質(zhì)數(shù)據(jù)采用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)建立定標(biāo)模型，然后通過對組分 含量未知的樣品光譜的測定和建立的定標(biāo)模型來快速預(yù)測其組成含量或性質(zhì)的一種分析 方法。作為一種綠色、快速、高效、方便，且適合在線分析的技術(shù)，NIRS技術(shù)已在農(nóng)業(yè)食品工 業(yè)中醫(yī)藥和石油化工等領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，是近年來發(fā)展最快的測定技術(shù)之一，在茶 葉及茶制品的理化檢測、品質(zhì)評價、真?zhèn)巫R別等方面也表現(xiàn)出巨大的潛力。將近紅外技術(shù)應(yīng) 用于茶葉非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊）的鑒別中，對待測茶樣進行制樣、光譜掃描和模型 調(diào)用，整個鑒別過程能在6min內(nèi)完成(樣品制備5min，分析檢測lmin)，與化學(xué)檢測方法相 比具有簡便、快捷、準(zhǔn)確、節(jié)省等優(yōu)點。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對目前部分不法企業(yè)在茶葉中摻加非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊)，而傳統(tǒng)鑒 別方法不易對茶葉非法添加物進行鑒別的現(xiàn)狀，本發(fā)明的目的在于提供一種茶葉非法添加 物(蔗糖、糖漿和米糊）的鑒別方法，該方法利用德國Bruker公司的MPA型傅立葉變換近紅 外光譜儀對非法添加物(蔗糖、糖漿和米糊）不同添加梯度的茶葉進行光譜掃描，以獲取摻 假茶葉的近紅外光譜鑒別模型，使用該模型可以鑒別出茶葉的非法添加物添加量，其鑒別 方法簡單，鑒別結(jié)果準(zhǔn)確，能夠進行批量鑒定。
[0007] 本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的： 一種應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)鑒別茶葉中非法添加物的方法，其特征在于，包括以下步 驟： (1) 摻雜茶樣的制備和定量參數(shù)的定義：在純茶葉制作過程中添加不同比例的非法添 加物，得到不同添加比例的摻雜茶樣，然后將其分別粉碎過篩后，精確稱量2_3g壓制成餅 狀作為樣品，以摻雜茶樣中的添加比例作為茶樣的摻雜特征定量參數(shù)，同時將純茶葉樣品 的定量參數(shù)定義為〇%，其中所述非法添加物是在制茶過程中普遍添加的糖、糖漿、米糊中一 種； (2) 光譜的采集和樣品校正集、檢驗集的選擇：使用傅里葉變換近紅外光譜儀及 其配套光譜分析軟件采集光譜數(shù)據(jù)：使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500(3!^，分辨率ScnT 1，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然后 將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜求 平均，作為該摻有非法添加物茶樣的近紅外漫反射光譜，測量多個不同位置可以消除樣品 不均勻引起的散射誤差，利用OPUS軟件設(shè)置數(shù)據(jù)類型時自動選擇30%的樣品作為測試樣 品，即在樣品集中選取30%作為檢驗集，其余作為校正集； (3) 建立三個模型：將校正集的光譜圖導(dǎo)入OPUS軟件并將步驟（1)中非法添加物的 含量標(biāo)準(zhǔn)值與樣品光譜一一對應(yīng)輸入；選擇最優(yōu)光譜范圍及預(yù)處理方法，分別建立了基 于偏最小二乘法（PLS)的茶葉中三種添加物含量檢測的近紅外定量分析模型：可得糖、 糖漿、米糊定量校正模型的最佳光譜范圍分別為7502-4246. 7(^^5450. 1-4246. 7CHT1、 7502-4597. 7CHT1 ;最佳預(yù)處理方法分別為減去一條直線、無光譜預(yù)處理、無光譜預(yù)處理；內(nèi) 部交叉驗證決定系數(shù)分別為：98. 38、97. 99、95. 11，三個模型交叉驗證系數(shù)均較高；交叉檢 驗均方差誤差分別為：〇. 699、0. 88、0. 284 ;誤差結(jié)果為預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差分別小 于 1. 5、2· 1、0· 664。
[0008] (4)模型的檢驗：用步驟（2)中的檢驗集作為未知樣品對校正集模型進行檢驗； 糖、糖漿、米糊定量校正模型的預(yù)測集驗證決定系數(shù)分別為：99. 78、98. 07、91. 75,預(yù)測均方 差誤差分別為：〇· 258、0· 761、0· 31，預(yù)測效果較好； (5)取未知摻假茶葉樣品，按步驟（1)壓制成餅狀，并進行光譜采集，在OPUS軟件中調(diào) 用所建立的PLS模型，對上述樣品光譜信息進行分析，可快速定量鑒別出茶葉中非法添加 物的含量。
[0009] 所述步驟（2)中非法添加物的摻加比例為：以干茶重量計算摻加糖0-20%，摻加糖 漿0-20%，摻加米糊0-4%。
[0010] 本發(fā)明方法是應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合因子法建立的定 性分析模型鑒別茶葉中非法添加物；是應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏 最小二乘法建立的定量分析模型定量測定茶葉中非法添加物添加量。
[0011] 基于近紅外光譜技術(shù)的茶葉非法添加物鑒別方法建立的分析模型用于鑒別茶葉 中非法添加物的用途。
[0012] 本發(fā)明的有益效果為：直接采用樣品原樣檢測，省去繁瑣的前處理，數(shù)學(xué)模型建 立后，只需用待測樣品通過儀器進行光譜掃描即可分析出茶葉中是否摻加非法添加物(蔗 糖、糖漿和米糊)，能夠滿足即時交易和生產(chǎn)的需求。具有無需稱樣、無需計算、無需樣品前 處理、無需任何化學(xué)試劑、無樣品損壞、穩(wěn)定快速、綠色環(huán)保、易于操作、準(zhǔn)確率高、重復(fù)性好 的特點。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1為本發(fā)明中摻糖茶樣的PLS回歸模型。
[0014] 圖2為本發(fā)明中摻糖茶樣的PLS回歸模型，相應(yīng)的誤差分布圖。
[0015] 圖3為本發(fā)明中摻糖茶樣的檢驗集模型。
[0016]圖4為本發(fā)明中摻糖茶樣的檢驗集模型，相應(yīng)的誤差分布圖。
[0017]圖5為本發(fā)明中摻糖漿茶樣的PLS回歸模型。
[0018]圖6為本發(fā)明中摻糖漿茶樣的PLS回歸模型，相應(yīng)的誤差分布圖。
[0019]圖7為本發(fā)明中摻糖漿茶樣的檢驗集模型。
[0020] 圖8為本發(fā)明中摻糖漿茶樣的檢驗集模型，相應(yīng)的誤差分布圖。
[0021] 圖9為本發(fā)明中摻米糊茶樣的PLS回歸模型。
[0022] 圖10為本發(fā)明中摻米糊茶樣的PLS回歸模型，相應(yīng)的誤差分布圖。
[0023] 圖11為本發(fā)明中摻米糊茶樣的檢驗集模型。
[0024] 圖12為本發(fā)明中摻米糊茶樣的檢驗集模型，相應(yīng)的誤差分布圖。

【具體實施方式】
[0025] 下面對本發(fā)明的實施例作詳細(xì)說明，本實施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進行 實施，給出了詳細(xì)的實施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護范圍不限于下述的實施 例。
[0026] 實施例1 本實施例應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立的定量 分析模型定量測定茶葉中非法添加物蔗糖的添加量，包括以下步驟： (1) 摻糖茶樣制備和定義： 在茶葉制備過程中摻入非法添加物蔗糖，制備不同添加比例的摻糖茶樣，粉碎過篩后 精確稱量3g壓制成餅狀作為樣品，以蔗糖的摻加比例作為茶樣的摻糖特征定量參數(shù)，同時 將純茶葉樣品的定量參數(shù)定義為〇%，摻糖范圍為0-20% ; (2) 光譜的采集和樣品校正集、檢驗集的選擇： 使用儀器為德國Bruker公司MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，配有積分球、PbS檢 測器和0PUS6. 5數(shù)據(jù)處理與分析軟件，使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500(3!^，分辨率ScnT1，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然后 將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜求 平均，作為該摻糖茶樣的近紅外漫反射光譜。測量多個不同位置可以消除樣品不均勻引起 的散射誤差。利用OPUS軟件設(shè)置數(shù)據(jù)類型時自動選擇30%的樣品作為測試樣品，即在樣品 集中選取30%作為檢驗集，其余作為校正集； (3) 模型的建立： 將校正集的光譜圖導(dǎo)入OPUS軟件并將步驟（1)中非法添加物蔗糖的含量標(biāo)準(zhǔn)值與樣 品光譜一一對應(yīng)輸入；嘗試不同光譜范圍，校正集優(yōu)選最佳光譜范圍為：7502-4246. 7CHT1 ; 校正集最佳預(yù)處理方法為：減去一條直線；計算建立定量校正模型，結(jié)果如圖1:內(nèi)部交叉 驗證決定系數(shù)為98. 38,交叉檢驗均方差誤差為0. 699,相關(guān)性好；誤差結(jié)果如圖2:其中縱 坐標(biāo)為近紅外預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差〈1. 5 ; (4) 模型的檢驗： 將建立好的模型導(dǎo)入，并用步驟（2)中檢驗集的樣品作為未知樣品上機實際檢測，對校 正集模型進行檢驗，驗證該模型對未知樣品的預(yù)測能力；檢驗集模型，結(jié)果如圖3:決定系 數(shù)為99. 78,預(yù)測均方差誤差為0. 258,預(yù)測能力好；誤差結(jié)果如圖4:其中縱坐標(biāo)為近紅外 預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差〈〇. 5。
[0027] 實施例2 本實施例應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立的定量 分析模型定量測定茶葉中非法添加物糖漿的添加量，包括以下步驟： (1) 摻糖漿茶樣制備和定義： 在茶葉制備過程中摻入非法添加物糖漿，制備不同添加比例的摻糖漿茶樣，粉碎過篩 后精確稱量3g壓制成餅狀作為樣品，以糖漿的摻加比例作為茶樣的摻糖漿特征定量參數(shù)， 同時將純茶葉樣品的定量參數(shù)定義為〇%，摻糖漿范圍為0-20% ; (2) 光譜的采集和樣品校正集、檢驗集的選擇： 使用儀器為德國Bruker公司MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，配有積分球、PbS檢 測器和0PUS6. 5數(shù)據(jù)處理與分析軟件，使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500(3!^，分辨率ScnT1，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然后 將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜求 平均，作為該摻糖漿茶樣的近紅外漫反射光譜。測量多個不同位置可以消除樣品不均勻引 起的散射誤差。利用OPUS軟件設(shè)置數(shù)據(jù)類型時自動選擇30%的樣品作為測試樣品，即在樣 品集中選取30%作為檢驗集，其余作為校正集； (3) 模型的建立： 將校正集的光譜圖導(dǎo)入OPUS軟件并將步驟（1)中非法添加物糖漿的含量 標(biāo)準(zhǔn)值與樣品光譜 對應(yīng)輸入；嘗試不同光譜范圍，校正集優(yōu)選最佳光譜范圍 為：5450. 1-4246. 7CHT1 ;校正集最佳預(yù)處理方法為：無光譜預(yù)處理；計算建立定量校正模 型，結(jié)果如圖5:內(nèi)部交叉驗證決定系數(shù)為97. 99,交叉檢驗均方差誤差為0.88,相關(guān)性好； 誤差結(jié)果如圖6:其中縱坐標(biāo)為近紅外預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差 <2. 1 ； (4)模型的檢驗： 將建立好的模型導(dǎo)入，并用步驟（2)中檢驗集的樣品作為未知樣品上機實際檢測，對校 正集模型進行檢驗，驗證該模型對未知樣品的預(yù)測能力；檢驗集模型，結(jié)果如圖7:決定系 數(shù)為98. 07,預(yù)測均方差誤差為0. 761，預(yù)測能力好；誤差結(jié)果如圖8:其中縱坐標(biāo)為近紅外 預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差〈1. 57。
[0028] 實施例3 本實施例應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立的定量 分析模型定量測定茶葉中非法添加物米糊的添加量，包括以下步驟： (1) 摻米糊茶樣制備和定義： 在茶葉制備過程中摻入非法添加物米糊，制備不同添加比例的摻米糊茶樣，粉碎過篩 后精確稱量3g壓制成餅狀作為樣品，以米糊的摻加比例作為茶樣的摻米糊特征定量參數(shù)， 同時將純茶葉樣品的定量參數(shù)定義為〇%，摻米糊范圍為0-4% ; (2) 光譜的采集和樣品校正集、檢驗集的選擇： 使用儀器為德國Bruker公司MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，配有積分球、PbS檢 測器和0PUS6. 5數(shù)據(jù)處理與分析軟件，使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500(3!^，分辨率ScnT1，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然后 將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜求 平均，作為該摻米糊茶樣的近紅外漫反射光譜。測量多個不同位置可以消除樣品不均勻引 起的散射誤差。利用OPUS軟件設(shè)置數(shù)據(jù)類型時自動選擇30%的樣品作為測試樣品，即在樣 品集中選取30%作為檢驗集，其余作為校正集； (3) 模型的建立： 將校正集的光譜圖導(dǎo)入OPUS軟件并將步驟（1)中非法添加物米糊的含量標(biāo)準(zhǔn)值與樣 品光譜一一對應(yīng)輸入；嘗試不同光譜范圍，校正集優(yōu)選最佳光譜范圍為：7502-4597. 7CHT1 ; 校正集最佳預(yù)處理方法為：無光譜預(yù)處理；計算建立定量校正模型，結(jié)果如圖9:內(nèi)部交叉 驗證決定系數(shù)為95. 11，交叉檢驗均方差誤差為0. 284,相關(guān)性好；誤差結(jié)果如圖10:其中縱 坐標(biāo)為近紅外預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差〈0. 664 ; (4) 模型的檢驗： 將建立好的模型導(dǎo)入，并用步驟（2)中檢驗集的樣品作為未知樣品上機實際檢測，對校 正集模型進行檢驗，驗證該模型對未知樣品的預(yù)測能力；檢驗集模型，結(jié)果如圖11:決定系 數(shù)為91. 75,預(yù)測均方差誤差為0. 31，預(yù)測能力好；誤差結(jié)果如圖12:其中縱坐標(biāo)為近紅外 預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值之間的偏差，橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)值，偏差〈〇. 608。
[0029] 實施例4 本實施例應(yīng)用傅里葉變換近紅外漫反射光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立的定量 分析模型，快速鑒別未知茶樣中非法添加物的添加量，包括以下步驟： (1) 未知茶樣預(yù)處理： 取未知樣品茶樣，粉碎過篩后精確稱量3g壓制成餅狀作為樣品； (2) 光譜的采集： 使用儀器為德國Bruker公司MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，配有積分球、PbS檢 測器和0PUS6. 5數(shù)據(jù)處理與分析軟件，使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500cm-l，分辨率8cm-l，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然 后將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜 求平均，作為該未知茶樣的近紅外漫反射光譜。測量多個不同位置可以消除樣品不均勻引 起的散射誤差； (3)未知樣品測定： 在OPUS軟件中調(diào)用所建立的PLS模型，對上述摻假樣品光譜信息進行分析，可快速定 量鑒別出茶葉中非法添加物質(zhì)量分?jǐn)?shù)。
【權(quán)利要求】
1. 一種應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)鑒別茶葉中非法添加物的方法，其特征在于，包括以下步 驟： (1) 摻雜茶樣的制備和定量參數(shù)的定義：在純茶葉制作過程中添加不同比例的非法添 加物，得到不同添加比例的摻雜茶樣，然后將其分別粉碎過篩后，精確稱量2-3g壓制成餅 狀作為樣品，以摻雜茶樣中的添加比例作為茶樣的摻雜特征定量參數(shù)，同時將純茶葉樣品 的定量參數(shù)定義為〇%，其中所述非法添加物是在制茶過程中普遍添加的糖、糖漿、米糊中一 種； (2) 光譜的采集和樣品校正集、檢驗集的選擇：使用傅里葉變換近紅外光譜儀及 其配套光譜分析軟件采集光譜數(shù)據(jù)：使用樣品杯漫反射掃描參數(shù)，光譜掃描范圍為 4000-12500(3!^，分辨率ScnT 1，掃描次數(shù)32次，進行背景掃描后，對茶餅進行光譜掃描，然后 將茶餅在水平面上旋轉(zhuǎn)兩次分別進行掃描，即每個茶餅共掃描三次，將三次測量的光譜求 平均，作為該摻有非法添加物茶樣的近紅外漫反射光譜，測量多個不同位置可以消除樣品 不均勻引起的散射誤差，利用OPUS軟件設(shè)置數(shù)據(jù)類型時自動選擇30%的樣品作為測試樣 品，即在樣品集中選取30%作為檢驗集，其余作為校正集； (3) 建立三個模型：將校正集的光譜圖導(dǎo)入OPUS軟件并將步驟（1)中非法添加物的 含量標(biāo)準(zhǔn)值與樣品光譜一一對應(yīng)輸入；選擇最優(yōu)光譜范圍及預(yù)處理方法，分別建立了基 于偏最小二乘法（PLS)的茶葉中三種添加物含量檢測的近紅外定量分析模型：可得糖、 糖漿、米糊定量校正模型的最佳光譜范圍分別為7502-4246. 7011^5450. 1-4246. 7CHT1、 7502-4597. 7CHT1 ;最佳預(yù)處理方法分別為減去一條直線、無光譜預(yù)處理、無光譜預(yù)處理； (4) 模型的檢驗：用步驟（2)中的檢驗集作為未知樣品對校正集模型進行檢驗； (5) 取未知摻假茶葉樣品，按步驟（1)壓制成餅狀，并進行光譜采集，在OPUS軟件中調(diào) 用所建立的PLS模型，對上述樣品光譜信息進行分析，可快速定量鑒別出茶葉中非法添加 物的含量。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)鑒別茶葉中非法添加物的方法，其 特征是：所述步驟（2)中非法添加物的摻加比例為：以干茶重量計算摻加糖0-20%，摻加糖 漿0-20%，摻加米糊0-4%。
【文檔編號】G01N21/359GK104122225SQ201410207171
【公開日】2014年10月29日 申請日期:2014年5月15日 優(yōu)先權(quán)日:2014年5月15日
【發(fā)明者】張正竹, 李露青, 寧井銘, 王曼, 韋玲冬 申請人:安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)