近紅外光譜主要記錄有機(jī)分子中含氫基團(tuán)（C-H，N-H，0-H）振動(dòng)的倍頻與合頻吸收，這些基團(tuán)產(chǎn)生的吸收峰特征性強(qiáng)，便于判定和分析，目前已廣泛應(yīng)用于食品、醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、化工等諸多領(lǐng)域。

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茶鮮葉和成品茶中內(nèi)含成分的檢測(cè)

近紅外光譜技術(shù)在茶葉成分的無損檢測(cè)上已有較為廣泛的應(yīng)用，胡永光采用近紅外光譜技術(shù)來快速檢測(cè)茶鮮葉全氨含量，利用一階導(dǎo)數(shù)和滑動(dòng)平均濾波（MAF）相結(jié)合的預(yù)處理方法，建立偏最小二乘（PLSR）回歸模型，能有效地預(yù)測(cè)全氨含量，相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8881，而他采用相同方法對(duì)綠茶殺青葉含水率進(jìn)行檢測(cè)，相關(guān)系數(shù)為0.819，誤差僅為3.30%，能實(shí)現(xiàn)加工過程中茶葉含水率的快速檢測(cè)。

Muhammad Zareef采用傅里葉變換近紅外光譜（FT-NIR）對(duì)紅茶內(nèi)含成分進(jìn)行預(yù)測(cè)，能獲得較好的結(jié)果，他認(rèn)為遺傳偏最小二乘法（GA-PLS）是預(yù)測(cè)氨基酸和水提物定量的最佳技術(shù)，反向區(qū)間偏最小二乘法（Bi-PLS）是定量分析咖啡因和茶黃素的最佳技術(shù)，

陳全勝也用FT-NIR對(duì)紅茶8種主要味覺成分進(jìn)行研究建模，提出BP-AdaBoost模型預(yù)測(cè)效果較好。

林新基于近紅外光譜法快速測(cè)定了綠茶的水分、茶多酚、咖啡堿、氨基酸含量，采用改進(jìn)偏最小二乘法（MPLS）建立的定標(biāo)模型，該模型能對(duì)水分和茶多酚進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，R’分別達(dá)到0.95和0.85。

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茶葉等級(jí)、品種、產(chǎn)地的檢測(cè)和判別

早在20世紀(jì)80年代，就有學(xué)者對(duì)不同地區(qū)、品質(zhì)的134個(gè)紅茶茶樣進(jìn)行研究，證明了近紅外方法和感官審評(píng)法較為一致，誤差相當(dāng)于7個(gè)評(píng)茶師給出的結(jié)果和4個(gè)評(píng)茶師給出結(jié)果的平均值之間的誤差，因此該方法在茶葉品質(zhì)判別上具有可行性。

2005年，閻守和用近紅外技術(shù)來評(píng)估紅碎茶、煎茶、玉露茶的品質(zhì)和價(jià)格，證明近紅外的分析結(jié)果和評(píng)茶師給出的結(jié)果有很好的相關(guān)性。楊丹通過FT-NIR檢測(cè)綠茶全氮含量，并根據(jù)嫩度等級(jí)建立了綠茶全氨量的子模型，對(duì)綠茶品質(zhì)評(píng)價(jià)提供依據(jù)。L采用NIR 技術(shù)結(jié)合聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法（siPLS），能夠快速無損區(qū)分出優(yōu)質(zhì)扁形綠茶，準(zhǔn)確率達(dá)到93%以上。

在茶葉品種鑒別方面，陳全勝2采用龍井、碧螺春、祁紅和鐵觀音作為樣品，通過標(biāo)準(zhǔn)歸一化（SNV）預(yù)處理后利用SIMCA模式識(shí)別方法進(jìn)行建模，四類模型的對(duì)未知茶樣的識(shí)別率分別是90%，80%，100%和100%，證明該方法確實(shí)是一種快速識(shí)別茶樣的方法。

李曉麗對(duì)5個(gè)品種綠茶進(jìn)行可見-近紅外光譜掃描，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)把6個(gè)主成分和茶葉品種進(jìn)行對(duì)應(yīng)，學(xué)習(xí)了125個(gè)樣本，建立3層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，茶葉品種的識(shí)別率高達(dá)100%。

任廣鑫則是對(duì)安徽、湖北、云南、緬甸、印度、肯尼亞和斯里蘭卡七個(gè)產(chǎn)地的紅碎茶進(jìn)行掃描，選取4個(gè)主成分因子，以一階導(dǎo)數(shù)+SNV為建模的預(yù)處理方法時(shí)，所建立的識(shí)別模型效果最佳，對(duì)未知產(chǎn)地紅茶識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到92.8%，并且認(rèn)為該方法還可以鑒別安徽、湖北等中小葉種與印度、云南等大葉種的原料種類。

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茶葉真?zhèn)渭捌渌矫骅b定

在其他方面的檢測(cè)，近紅外也有廣泛的應(yīng)用，趙開飛基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)抹茶摻偽進(jìn)行定性判別，對(duì)純抹茶、摻偽抹茶、摻糖抹茶、摻糊精抹茶、摻桑葉粉抹茶、摻大麥苗粉抹茶進(jìn)行研究，認(rèn)為PCA-LDA模型結(jié)果最優(yōu)，預(yù)測(cè)集識(shí)別率均在87.5%以上，辨別率非常高。

寧井銘基于近紅外技術(shù)，對(duì)普洱茶的發(fā)酵程度和儲(chǔ)存年份進(jìn)行判別，在發(fā)酵程度方面，ANN 模型交互驗(yàn)證識(shí)別率和預(yù)測(cè)識(shí)別率分別為98.9%和97.8%，而陳化程度與紅外特征譜的1120 ~ 1570 cm「和400 ~853 cm'兩個(gè)波數(shù)間吸收峰的強(qiáng)度和峰形密切相關(guān)，因此，能為普洱茶的研究提供較為快捷、可靠、準(zhǔn)確的方法。

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