茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对...茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取HSV颜色空间分量特征,构建分割指数(Segmentation index,SI)检索得到茶毫、茶身和阴影的最佳分割阈值,采用掩膜法和像素点判别对图像分割效果进行定性和定量评价,并构建茶毫比例量化方法。结果表明,茶毫、茶身和阴影区域的平均分割准确率达到了98.70%,进一步通过茶毫比例量化结果获得祁门红茶3个茶毫品质等级(“显毫”“多毫”和“少毫”)的推荐毫量比例阈值。不同毫量梯度拼配茶样的线性回归分析(R2=0.958,P<0.01)及滇红、金骏眉的泛化应用效果表明,构建的茶毫品质数字化评价方法在不同毫量区间和不同红茶类别上具有较好的适应性。展开更多
为挖掘湘西黄金茶品种资源优势,区分黄金茶绿茶与其他品种烘青绿茶,本研究结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(headspace-solid phase microextraction combined with gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPMEGC-MS)联用和化学计...为挖掘湘西黄金茶品种资源优势,区分黄金茶绿茶与其他品种烘青绿茶,本研究结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(headspace-solid phase microextraction combined with gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPMEGC-MS)联用和化学计量学方法,比较了湘西州内多个产地黄金茶1号(HJC)、碧香早(BXZ)和福鼎大白(FDDB)烘青绿茶的关键挥发性化合物差异,并以此构建随机森林判别模型。感官审评结果表明,39个烘青绿茶样本的香气特征以清香、栗香为主。HS-SPME-GC-MS结果显示,共鉴定出161种挥发性化合物,HJC的总挥发性化合物、醇类和酯类化合物的含量显著高于BXZ和FDDB(P<0.05)。使用化学计量学方法分析并以变量投影重要性>1、P<0.05,且变化倍率值≥2或≤0.5为标准,共23种化合物被筛选为HJC区别于BXZ和FDDB的关键差异挥发性化合物。基于关键差异挥发性化合物构建的随机森林模型可以准确鉴别HJC和非HJC。并且香叶醇、α-松油醇等萜烯类化合物及其衍生物被认为是HJC的潜在生物标志物。研究结果可以为湘西黄金茶的质量控制和产业发展提供理论参考。展开更多
文摘茶毫是红茶外形品质的重要评价指标,当前主要依赖于专业人员的感官评价,主观性强且评语抽象,缺乏客观化、数字化的品质评价手段。为构建茶毫品质数字化评价方法,采集3个不同茶毫品质等级的祁门红茶样品图像,采用HSV彩色图像分割技术对感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取HSV颜色空间分量特征,构建分割指数(Segmentation index,SI)检索得到茶毫、茶身和阴影的最佳分割阈值,采用掩膜法和像素点判别对图像分割效果进行定性和定量评价,并构建茶毫比例量化方法。结果表明,茶毫、茶身和阴影区域的平均分割准确率达到了98.70%,进一步通过茶毫比例量化结果获得祁门红茶3个茶毫品质等级(“显毫”“多毫”和“少毫”)的推荐毫量比例阈值。不同毫量梯度拼配茶样的线性回归分析(R2=0.958,P<0.01)及滇红、金骏眉的泛化应用效果表明,构建的茶毫品质数字化评价方法在不同毫量区间和不同红茶类别上具有较好的适应性。
文摘为挖掘湘西黄金茶品种资源优势,区分黄金茶绿茶与其他品种烘青绿茶,本研究结合顶空固相微萃取-气相色谱-质谱(headspace-solid phase microextraction combined with gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPMEGC-MS)联用和化学计量学方法,比较了湘西州内多个产地黄金茶1号(HJC)、碧香早(BXZ)和福鼎大白(FDDB)烘青绿茶的关键挥发性化合物差异,并以此构建随机森林判别模型。感官审评结果表明,39个烘青绿茶样本的香气特征以清香、栗香为主。HS-SPME-GC-MS结果显示,共鉴定出161种挥发性化合物,HJC的总挥发性化合物、醇类和酯类化合物的含量显著高于BXZ和FDDB(P<0.05)。使用化学计量学方法分析并以变量投影重要性>1、P<0.05,且变化倍率值≥2或≤0.5为标准,共23种化合物被筛选为HJC区别于BXZ和FDDB的关键差异挥发性化合物。基于关键差异挥发性化合物构建的随机森林模型可以准确鉴别HJC和非HJC。并且香叶醇、α-松油醇等萜烯类化合物及其衍生物被认为是HJC的潜在生物标志物。研究结果可以为湘西黄金茶的质量控制和产业发展提供理论参考。
