基于高光譜圖像技術(shù)的祁門紅茶萎凋程度數(shù)字化判別技術(shù).pdf

1、為了實(shí)現(xiàn)對(duì)紅茶萎凋程度量化判別，以紅茶萎凋過(guò)程中不同萎凋程度的萎凋葉為研究對(duì)象，通過(guò)高光譜圖像系統(tǒng)采集樣品的高光譜圖像，利用高效液相色譜檢測(cè)樣品中的兒茶素和氨基酸含量，提取分析樣品的光譜和圖像信息定性判別紅茶的萎凋程度、分別結(jié)合兒茶素與氨基酸的比值和含水量定量預(yù)測(cè)萎凋程度，取得的主要成果如下:
　　(1)融合光譜信息和圖像信息建立了紅茶萎凋程度定性判別模型。通過(guò)對(duì)高光譜圖像進(jìn)行主成分分析，根據(jù)前2個(gè)主成分圖像，優(yōu)選了1040、11

2、82、1249、1449和1655nm這5個(gè)特征波長(zhǎng)，并提取5個(gè)特征波長(zhǎng)對(duì)應(yīng)的光譜值。融合光譜特征值和紋理特征值，采用支持向量機(jī)建立模型的判別率最高，為94.64％，能實(shí)現(xiàn)對(duì)紅茶萎凋程度的判別。
　　(2)高光譜圖像技術(shù)結(jié)合兒茶素與氨基酸的比值建立紅茶萎凋程度定量預(yù)測(cè)模型。融合數(shù)據(jù)結(jié)合兒茶素與氨基酸的比值建立偏最小二乘(partial least square，PLS)預(yù)測(cè)模型，模型校正集的Rc=0.8790，RMSECV=0.4

3、28％/％，預(yù)測(cè)集的Rp=0.8805，RMSEP=0.430％/％。表明所建模型的預(yù)測(cè)效果較好，能用來(lái)定量預(yù)測(cè)紅茶的萎凋程度。
　　(3)高光譜圖像技術(shù)結(jié)合含水量定量預(yù)測(cè)紅茶萎凋程度?；谧顑?yōu)的原始光譜數(shù)據(jù)建立的SPA-PLS的水分簡(jiǎn)化預(yù)測(cè)模型的效果最好，模型校正集的Rc=0.9651，RMSECV=1.87％，預(yù)測(cè)集的Rp=0.9694，RMSEP=1.76％，可以定量預(yù)測(cè)紅茶萎凋程度。利用SPA-PLS模型預(yù)測(cè)出萎凋葉的高光