江南华南茶树高温热害等级指标及分布特征

利用1961—2022年江南和华南茶区510个气象站的日最高气温数据和历史茶树高温热害灾情数据,采用灾情反演和K-Means聚类分析方法,构建并验证江南和华南茶区茶树高温热害等级指标,分析茶树高温热害时空分布特征。结果表明:江南和华南茶区茶树轻度、中度、重度高温热害指标为连续14 d日最高气温的滑动平均值T14≥34.5℃的持续日数分别为1~17 d、18~38 d和超过38 d,验证样本完全符合的准确率为73.9%,基本符合的准确率为91.3%;江南和华南茶区茶树高温热害总次数呈波动变化,分别在1999年和1997年达到最低值,并在2021年达到最高值;华南茶区相对于江南茶区高温热害次数更多,尤其是轻度茶树高温热害,且近62年华南茶区茶树高温热害次数增加趋势显著。

不同等级径山茶特征香气成分分析

为深入探究不同等级径山茶的香气差异,采用搅拌棒吸附萃取-气相色谱-质谱-联用技术(SBSE-GC-MS)、顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用技术(HS-SPME-GC-MS)以及气相色谱-嗅闻分析技术(GC-O)对特级、一级、二级、三级径山茶的挥发性物质进行分析。从4个等级的径山茶中共鉴定出161种挥发性化合物。通过主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)揭示了不同等级的径山茶之间的差异。运用正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)的变量投影重要性(VIP)确定不同等级茶叶样品间的候选差异挥发物并通过相对香气活度值(ROAV)和GC-O的分析进一步对差异化合物进行筛选。18种挥发性化合物,芳樟醇、香叶醇、吲哚、(Z)-茉莉酮、二甲基硫醚等物质被鉴定为不同等级径山茶的关键差异挥发性化合物。其中,二氢芳樟醇、茉莉酸甲酯和吲哚在特级径山茶样品中的含量显著高于其他等级,并与(Z)-茉莉酮、δ-癸内酯和1-辛烯-3-醇等香气活性物质共同构成了特级径山茶样品中清花香的特征香气品质。本研究揭示了不同等级径山茶的特征性挥发物具有显著差异,从化学计量学和多元统计分析的角度为绿茶的等级区分提供参考。

基于计算机视觉的茶叶嫩芽识别方法研究进展

一直以来茶叶嫩芽的采摘都依赖于手工,机械化采摘依旧是难题。近些年计算机视觉技术飞速发展,为智能化采摘茶叶嫩芽提供了技术前提,受到科研人员的广泛关注,已率先在茶叶嫩芽识别领域展开了相关研究。本文从茶叶嫩芽检测识别、品质等级分类识别两方面来综述当前茶叶嫩芽识别的研究进展,介绍了分别基于传统图像处理法、机器学习算法和基于深度学习算法的茶叶嫩芽检测识别方法,比较分析了每种方法的优缺点,着重介绍了深度学习算法在茶叶嫩芽品质等级分类中的应用研究进展,同时总结了当前茶叶嫩芽研究领域的热点及存在的诸多难点,并对今后茶叶嫩芽识别研究的方向进行了展望,以期为茶叶嫩芽智能化采摘提供相应的技术支持。

阶梯输送式茶叶采收分级一体机设计与试验

针对名优茶机械化采摘效率较低的情况,该研究利用不同芽叶类型的长度差设计了一种阶梯输送式茶叶采收分级一体机,其可在高效采摘的同时实现芽叶分级。首先通过理论分析与初步试验确定了影响一体机采摘新梢完整率与分级成功率的影响因素,并运用Design-Expert软件进行了四因素三水平的Box-Behnken试验,确定了对采摘新梢完整率影响较大的因素为刀片往复频率、刀片纵向距离、皮带主动轮转速,对分级成功率影响较大的因素为刀片纵向距离、皮带间的高度差。进一步以采摘新梢完整率与分级成功率最大为目标对各参数进行优化,得到一体机的最佳参数为刀片往复频率1600次/min、刀片纵向距离12.5 mm、皮带主动轮转速800 r/min、皮带间的高度差31.5 mm。最后使用优化后的参数开展采摘试验,试验结果表明阶梯输送式茶叶采收分级一体机能够高效完成芽叶采摘与分级工作,采摘新梢完整率与分级成功率分别达到77.9%和88.7%,试验值与模型预测值误差小于5%。该研究可为采收分级一体化技术提供理论依据,为提高茶叶机械化采收水平提供技术支撑。

基于改进YOLOv7-tiny的茶叶嫩芽分级识别方法

实现自然生长环境的茶叶嫩芽分级识别是名优茶智能化采摘的基础,针对光照、遮挡、密集等复杂环境造成的茶叶嫩芽识别精度较低、鲁棒性较差等问题,提出了一种基于YOLOv7-tiny的改进模型。首先在YOLOv7-tiny模型的小目标检测层添加卷积注意力模块,提高模型对小目标特征的关注能力,减少复杂环境对茶叶嫩芽识别的干扰;调整空间金字塔池化结构,降低模型运算成本,提高检测速度;使用交并比(Intersection over Union,IoU)和归一化Wasserstein距离(Normalized gaussian wasserstein distance,NWD)结合的损失函数,改善IoU机制对位置偏差敏感的问题,进一步提高模型对小目标检测的鲁棒性。结果表明,该模型的检测准确率为91.15%,召回率为88.54%,均值平均精度为92.66%,模型大小为12.4 MB,与原始模型相比,准确率、召回率、均值平均精度分别提高2.83、2.00、1.47个百分点,模型大小增加0.1 MB。与不同模型的对比试验表明,该模型在多个场景下的嫩芽分级检测中漏检和误检较少,置信度分数较高。改进后的模型可应用于名优茶采摘机器人的嫩芽分级识别。

白茶品质成分分析及在化妆品中的作用初探

以6种不同季节、等级的白茶为研究对象,采用水提醇沉法、醇浸提法进行提取,测定并比较生化成分表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)、总多糖、总黄酮、生命元素、氨基酸、维生素的含量,发现夏季的白牡丹多糖、EGCG含量最高,总黄酮、生命元素、维生素含量第二,整体成分含量优势明显,为白茶在化妆品中的充分利用提供数据支持。

基于HS-SPME-GC-MS对不同等级双井绿茶香气物质的研究

为探究不同等级双井绿茶香气物质组成特征,利用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(Headspace solid-phase micro extraction and gas chromatography mass spectrometry,HS-SPME-GC/MS)对修水县双井银毫、双井绿茶特级、双井绿茶一级和双井绿茶二级四个不同等级的双井绿茶的香气物质进行了检测分析。结果表明,从四个不同等级的双井绿茶中共鉴定出70种香气物质,主要包括醇类、烯烃类、烷烃类、酯类等化合物。不同等级的双井绿茶中香气物质组成及相对含量均有差异,通过主成分分析(Principal component analysis,PCA)和偏最小二乘法-判别分析(Partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA),可以有效区分不同等级的双井绿茶。不同等级双井绿茶香气差异主要由反式-β-金合欢烯、香叶醇、水杨酸甲酯、茉莉酮、苯乙醇等14种关键化合物差异引起。在不同等级双井绿茶中关键香气物质表现出不同的分布规律,随着芽叶开展,α-椰油烯、石竹烯及己酸乙酯含量降低,而顺式-3-己烯醇、香叶醇及水杨酸甲酯含量呈增加趋势,芳樟醇、茉莉酮、反式-橙花叔醇含量从低到高,随后含量又迅速下降。本文研究了不同等级双井绿茶中香气物质的组成特征及关键香气物质的分布规律,为今后双井绿茶生产提供了理论依据。

基于高光谱图谱融合技术的英德红茶等级快速无损判别

茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。

茶多酚-淀粉纳米颗粒稳定Pickering乳液的特性

在蜡质玉米淀粉糊化过程中添加茶多酚(tea polyphenols,TP),并采用乙醇沉淀法制备纳米颗粒用于稳定食品级Pickering乳液。通过考察添加TP后淀粉纳米颗粒(starch nanoparticles,SNP)的结构性质、颗粒性质和乳化特性,探究其对Pickering乳液物理稳定性和氧化稳定性的影响。结果表明,TP与淀粉的羟基通过氢键发生相互作用;添加TP导致SNP的粒径由187.00 nm增加至233.80 nm,接触角由53.41°增加至80.60°,Zeta电位绝对值由|-17.20|mV增加至|-22.10|mV;利用TP-SNP稳定的Pickering乳液形成了大量的小乳滴;通过激光共聚焦扫描显微镜观察发现,TP-SNP能吸附在油水界面,形成一层物理屏障,抑制油滴聚结;通过检测Pickering乳液在15 d贮藏期油脂氧化产物的生成量,发现TP-SNP具有延缓乳液油脂氧化的作用,说明TP-SNP可以作为一种具有抗氧化功能的食品级颗粒乳化剂稳定Pickering乳液。

基于HS-SPME-GC-MS分析茶树新品系‘白云0492’白茶香气特征成分

以茶树新品系‘白云0492’(又名白云特早茶)为供试品种加工白茶,‘福云6号’为对照,采取顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术进行香气检测分析,探究其特征香气成分。结果显示,6个白茶茶样中共检测出928个香气成分,其中具有花果香的乙酸壬酯可能是‘白云0492’品种特有的香气成分。相对气味活度值分析结果表明,β-紫罗兰酮、乙酸芳樟酯、芳樟醇、(Z)-癸-2-烯醛、大马士酮、橙花醛、柠檬醛为‘白云0492’与‘福云6号’白茶中的关键香气成分。基于正交偏最小二乘判别分析,‘白云0492’品种中的芳樟醇、苯甲酸甲酯、脱氢芳樟醇、乙酸壬酯、香茅酸、甲酸香叶酯等香气物质含量显著高于‘福云6号’(变量重要性投影>1、P<0.05)。结果表明,芳樟醇和苯甲酸甲酯是‘白云0492’白茶的重要香气成分,参与其毫香和花果香的构成。研究结果有利于全面了解‘白云0492’白茶的香气特征,为个性鲜明的‘白云0492’特色白茶产品研发提供科学依据。

基于近红外光谱的英红九号红茶快速定级方法

目的以英红九号红茶为研究对象,提出一种基于近红外光谱的红茶质量快速定级方法。方法首先使用湿化学法对英红九号红茶进行内质成分含量检测,并通过感官审评对参试红茶进行定级,基于内质成分含量建立英红九号红茶定级模型,然后利用近红外光谱构建红茶内质成分的定量模型,以快速预测英红九号红茶的内质成分含量。将内质成分含量预测值输入定级模型,以预测英红九号红茶的质量等级。结果建立了红茶茶多酚、可溶性糖、游离氨基酸和咖啡碱4个内质成分的偏最小二乘法定量模型,其测试集的决定系数分别为0.9745、0.8876、0.9636、0.8606,基于感官审评和内质成分的随机森林定级模型测试集的准确率为90.48%。结论为红茶质量快速定级提供了一种可行方案,增强了基于近红外光谱的红茶定级方法的解释力。

不同等级茉莉花茶香气成分比较分析

采用感官审评法和顶空固相微萃取法,并结合气相色谱-质谱联用技术,对6个不同等级茉莉花茶样品挥发性成分进行分析鉴定。结果表明:不同等级茉莉花茶共检出52种香气化合物,包括酯类、醇类、烯类、醛类、酮类、酚类和其他化合物;酯类和醇类是关键呈香化合物,乙酸苯甲酯、芳樟醇、顺-3-己烯-苯甲酸酯、邻氨基苯甲酸甲酯、水杨酸甲酯和苯甲酸甲酯是主要的呈香成分;顺-3-己烯-苯甲酸酯、吲哚、T-杜松醇、丁香酚、α-法尼烯等16个香气组分与茉莉花茶香气品质呈极显著正相关(P<0.01,r≥0.83);进一步研究发现利用XFJTF指数可以较准确地区分不同等级茉莉花茶香气品质的优劣。

基于Coh-Metrix-TEA的TEM4阅读理解(2014-2019年)语篇易读性分析

为研究2014-2019年TEM4阅读理解语篇易读性是否有显著差异,使用Coh-Metrix-TEA对每篇阅读理解的语篇特性,如叙事性、句法简约型、词汇具体度、指称衔接、深层衔接、弗莱士金凯德年级水平等六项参数,进行三种对比:2016年试题改革前后语篇易读性的对比、2014-2019年阅读理解试题语篇易读性平均值对比和同一位置阅读理解试题语篇易读性对比。结果显示,2014-2019年TEM4阅读理解语篇的易读性基本具备一致性和可信度,在教学过程中历年专业四级真题都可作为教师检测英语专业学生阅读能力的有效参考。

基于改进YOLOv5s的茶叶嫩芽分级识别方法

【目的】实现自然环境下茶树鲜叶嫩芽品质识别,是移动机器人自动化采摘茶叶嫩芽的技术基础。针对茶园复杂环境下茶叶嫩芽识别准确率低、速度慢和鲁棒性差的缺点,提出了一种基于改进YOLOv5s的茶叶嫩芽分级识别方法。【方法】使用双目深度相机采集茶叶嫩芽图像,并完成茶叶嫩芽图像的增强和标注,以此进行数据集的构建。为加强茶叶嫩芽主要特征提取能力以及减少参数和计算量,在YOLOv5s主干网络尾部(SPPF模块后)加入CBAM注意力机制;为提高小尺寸茶叶嫩芽的识别准确率,在YOLOv5s多特征融合结构中增加微小目标检测层,将浅层与深层特征图融合后进行检测。使用改进的YOLOv5s算法对制作的茶叶嫩芽图像数据集进行模型的训练和测试实验,与多种主流目标检测算法进行对比实验,并对不同角度、不同距离拍摄的茶叶嫩芽进行识别效果检测。【结果】改进的YOLOv5s网络模型对多类别茶叶嫩芽识别的平均准确率(MAP)和召回率(R)分别达到94.2%、98.2%,较原模型分别提高1%、1.9%;各等级茶叶中,单芽和一芽一叶茶叶的识别平均准确率(AP)提高较多,分别提高了1.4%和1.5%,一芽二叶和一芽三叶的茶叶识别AP分别提高1%、0.5%。改进的YOLOv5s网络模型平均检测时间0.0262 s,模型大小为15.8 MB,相比原模型仅有微小增加。【结论】与多种主流检测模型相比,改进的YOLOv5s算法对各等级茶叶嫩芽识别准确率较高,对小尺寸茶叶嫩芽的识别效果提高较多,漏检和误检情况大大减少,具有良好的鲁棒性和实时性,满足对不同品质茶叶嫩芽的精准实时识别需求,适合在移动设备使用,可以为茶叶嫩芽的自动化采摘提供技术支持。

不同炒青工艺加工机采茶原料的比较效益研究

文章以湖北典型茶区夏季欧标茶园基地的机采鲜叶为试验材料,比较不同工艺所制长炒青产品品质与价值差异,探讨了揉捻叶分级加工方式对机采茶原料加工后综合效益的影响。实验通过使用改进的茶叶分级机,设计正交试验优化出夏秋茶揉捻叶分级加工参数,并结合筛分精制手段,比较分析了分级加工的长炒青的经济价值增量。结果表明,夏季机采鲜叶原料采用炒二青工艺所制产品,综合品质较烘二青高,经济效益相对高14.98%;揉捻叶分级加工优化工艺加工的长炒青相对于不分级工艺增加4.7%的经济增益。研究结果对于提升夏秋机采鲜叶效益,指导生产具有重要意义。

不同等级和储藏时间白茶香气组分差异性研究

为比较不同等级白茶香气组分的差异,研究贮藏时间对白茶香气组分的影响,采用同时蒸馏萃取提取香气成分,利用气相色谱-质谱联用技术对白茶样品的香气成分进行分析。结果表明,在4个等级白茶中共鉴定出51种香气成分,其中醇类14种,占香气总量的38.60%～42.84%;醛类8种,占总量的24.26%～45.94%。其中以白牡丹香气总量最高。在5个年份白茶中共鉴定出56种香气化合物,其中醇类12种,占香气总量的20.96%～39.84%;醛类9种,占总量的11.78%～30.82%;碳氢化合物16种,占总量的3.38%～21.04%。1993年白茶中酸类含量显著高于其他年份白茶。研究结果有利于了解不同等级白茶的香气特征,明确在存放过程中白茶香气成分的变化规律,为指导企业合理存储和引导消费者客观认识白茶提供理论支持。

不同等级普洱茶的化学成分及抗氧化活性比较

选用高、中、低三类不同等级的普洱茶为研究对象,研究比较了它们的抗氧化活性、香气成分及其主要理化成分含量的差异。结果表明,高、低两类等级的普洱茶相比,总氧化活性、清除羟自由基活性、清除DPPH自由基活性、醇类香气成分总量、杂氧化合物香气成分总量、黄酮总量以及茶色素含量等,一般都存在显著性差异(P<0.05);而中等级的普洱茶与高或低等级的普洱茶相比,除总氧化活性、清除羟自由基活性、茶多酚含量和黄酮总量存在显著性差异外(P<0.05),其他理化成分的含量一般都不存在显著性差异(P>0.05)。主成分分析表明,抑制羟自由基活性、总抗氧化活性、黄酮总量、茶褐素含量以及醇类香气成分总量等是区分普洱茶等级的重要理化指标。

冲泡水温和时间对高级绿茶滋味的影响

对高级绿茶的形状类型、冲泡水温和时间三因素进行重复正交试验和数理统计结果表明：采用３ｇ茶样１５０ｍｌ水杯泡法，高级绿茶的冲泡条件与滋味评分呈二元二次曲线关系，其最佳冲泡条件组合为９３℃、３．０ｍｉｎ。其中：烘炒类型（扁条或卷曲形）的最佳冲泡组合为８５℃，３．５ｍｉｎ；全烘类型（条形或朵形）为１００℃、２．８ｍｉｎ。冲泡水温间和时间间存在显著差异，二因子互作效应达极显著水平，说明不同水温下对时间的要求不尽一致，即：若水温为８５℃，冲泡时间则以４ｍｉｎ最佳；若水温为１００℃，时间则以２ｍｉｎ为宜；若水温为７０℃，冲泡时间则需要４—６ｍｉｎ。

不同等级霍山黄芽茶叶香气成分定性定量分析与评价

为探究历史名茶霍山黄芽茶叶香型特征,比较其不同等级茶叶香气质和量的差异,从原产地安徽省霍山县大化坪镇选其特一级、一级和三级茶样,以SDE法提取香精油、GC-MS配合标准样品做定性定量分析。结果表明:(1)共检出香气成分44个,包括了萜烯醇类、醇类、酯类、醛类、酮类、烯类、烷类、杂环类、萘和酚类共10类香气化合物;3个等级茶叶香气共有成分26个,其中主要成分是芳樟醇、香叶醇、橙花叔醇、β-紫罗酮、顺式芳樟醇氧化物、反式芳樟醇氧化物、乙酸叶醇酯、苯甲醛、β-荜澄茄烯、2-戊基呋喃等,前2个含量最大,这些化合物构成了霍山黄芽清香持久香气的物质基础;(2)从特一级、一级至三级茶样,分别测出41、34和32个香气成分,而且高等级茶叶香气成分个数较均匀地分布于上述10类香气化合物中;以内标法进行相对定量,测得特一级、一级的香气含量分别高出三级的香气含量33.7%、9.8%。分析认为:3个等级茶样的品种、栽培条件和加工工艺相同,采摘时间和芽叶质量则是影响其香气质(香气化合物种类)和量(含量)的主要因子。

信阳毛尖茶品质等级的电子鼻检测

采用由6个金属氧化物气敏传感器组成阵列的电子鼻对2个等级的信阳毛尖茶进行检测,并通过主成分分析(PCA)、判别分析(LDA)和BP神经网络对数据进行分析和识别。PCA和LDA结果显示,可以将2个等级的茶叶完全区分开。采用3层BP神经网络对数据矩阵进行茶叶等级的定量预测,预测结果平均相对误差为1.16,最大相对误差为13.32。研究结果表明,供试气敏传感器阵列对信阳毛尖茶等级的检测具有很高的定量分析精度。