1.茶葉品質(zhì)檢測的重要性

2.傳統(tǒng)茶葉品質(zhì)檢測的方法與難點

2.1茶葉品質(zhì)檢測

2.2茶樹種植檢測

3.高光譜成像技術(shù)的發(fā)展

高光譜成像技術(shù)是將二維成像技術(shù)和光譜技術(shù)相結(jié)合創(chuàng)造出的一種新方法，旨在獲得場景圖像中每個像素的光譜。這個過程有助于識別物體、識別材料或檢測過程。在保留成像功能的同時引入高光譜信息，增加信息分析的維度，為物質(zhì)成分提供定性或定量的分析方法，重點關(guān)注特定物質(zhì)類型的分布。常見的高光譜形式有紅外、紫外吸收光譜、反射光譜、激光誘導(dǎo)等離子體光譜，在預(yù)設(shè)光源條件下，成像光譜儀采集樣品光譜數(shù)據(jù)后傳輸?shù)絇C機進行圖像數(shù)據(jù)的處理（圖1）。通過光譜分析對物質(zhì)進行**的定量分析，結(jié)合掃描成像，可以更**地分析特定的目標(biāo)位置，以確定物質(zhì)的組成和含量。高光譜成像技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中得到了應(yīng)用。在作物鑒定、養(yǎng)分診斷、葉片光譜特征提取、生態(tài)物理參數(shù)反演與提取、農(nóng)業(yè)遙感信息模型構(gòu)建、災(zāi)害檢測等領(lǐng)域取得廣泛研究進展。隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的不斷推進，高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)擴展到農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和食品**領(lǐng)域。

4.高光譜成像技術(shù)在茶葉室內(nèi)檢測中的應(yīng)用

4.1基于高光譜成像技術(shù)的茶葉發(fā)酵和儲存監(jiān)測中的應(yīng)用

Yang等(Yang et al., 2021)以紅茶葉為研究對象，探索其在發(fā)酵過程中的關(guān)鍵品質(zhì)成分。研究通過在不同時間點進行高光譜分析，揭示了發(fā)酵葉片堆疊位置與關(guān)鍵化學(xué)成分之間的關(guān)系，并建立了相應(yīng)的定量預(yù)測模型。此外，研究運用了可視化技術(shù)，動態(tài)展示了紅茶發(fā)酵過程中關(guān)鍵品質(zhì)成分變化，從而實現(xiàn)了對發(fā)酵過程的實時監(jiān)測和關(guān)鍵成分的精準(zhǔn)掌握（圖2）。Li等(Li et al., 2022)采用近紅外高光譜成像技術(shù)對4種發(fā)酵程度紅茶的品質(zhì)進行了定性和定量評價，并通過化學(xué)成像繪制了發(fā)酵過程中兒茶素的空間分布（圖3）。這些研究不僅為紅茶發(fā)酵品質(zhì)的智能化檢測提供了寶貴的大數(shù)據(jù)支持和評價標(biāo)準(zhǔn)，也為紅茶產(chǎn)業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化、信息化和智能化加工奠定了堅實的基礎(chǔ)。

圖2. 高光譜成像技術(shù)對茶葉發(fā)酵過程種關(guān)鍵理化成分預(yù)測流程圖

Wang等(Wang et al., 2021)探討了近紅外高光譜成像在不同類型茶葉（綠茶、白茶、黃茶、烏龍茶、黑茶和紅茶）中TP空間分布的應(yīng)用，并采用PCA-KNN方法建立了茶葉類型判別的定性模型。該研究的結(jié)果不僅準(zhǔn)確展示了茶葉中總多酚的空間分布差異（圖4），還提供了一種快速、無損的茶葉種類鑒定方法。這種方法有效地實現(xiàn)了茶葉品質(zhì)的定性與定量評價，為茶葉質(zhì)量控制及進一步的科學(xué)研究提供了重要工具和數(shù)據(jù)支持。

Ren等(Ren et al., 2020)以云南地區(qū)的滇紅紅茶為研究對象，采用可見-近紅外高光譜成像技術(shù)實現(xiàn)了茶葉等級質(zhì)量的智能評估，結(jié)果表明利用高光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)技術(shù)對茶葉品質(zhì)進行預(yù)測具有廣闊的應(yīng)用前景。具體方法如圖5所示。

Hu等(Hu et al., 2023)采用高光譜成像技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)測定了藏茶中TPs和FAAs含量，并對藏茶的品級進行了區(qū)分，展示了預(yù)處理和機器學(xué)習(xí)方法結(jié)合使用在預(yù)測茶葉品質(zhì)方面的高效性，流程圖如圖6所示。證實了高光譜成像技術(shù)（HSI）作為一種快速、無損的茶葉質(zhì)量檢測方法的潛力，為茶葉質(zhì)量控制和品級評定提供了一種有效的技術(shù)手段。

Li等(Li et al., 2024)以新鮮綠茶為研究對象，采用HSI法和定量分析法對儲存綠茶的化學(xué)成分進行了分析，并確定了*佳的茶葉貯藏期定性判別方法（圖7）。結(jié)果證實，高光譜成像技術(shù)可以準(zhǔn)確、無損且迅速地評估綠茶的新鮮度，并成功地對兒茶素和咖*因的含量進行了定量測定及其分布的可視化，為茶葉儲存提供了科學(xué)的指導(dǎo)和評估方法。

4.2高光譜成像技術(shù)在新鮮茶葉質(zhì)量評估中的應(yīng)用

Chen等(Chen et al., 2021)在不同干旱脅迫處理下，獲得了新鮮茶苗的5個與干旱相關(guān)的生理生化指標(biāo)參數(shù)，通過多種數(shù)據(jù)處理算法和建模方法，成功預(yù)測了不同茶苗在干旱脅迫下的受害程度，能夠較為**、客觀地評價茶樹的抗旱性。此外，利用400-1000 nm范圍內(nèi)的高光譜成像技術(shù)對10種不同茶葉種質(zhì)資源進行干旱脅迫監(jiān)測，驗證了高光譜技術(shù)篩選抗旱種質(zhì)的可行性和有效性。該研究對于不同干旱脅迫下的茶葉高光譜圖像處理及光譜提取流程如圖8所示。

Long等(Long et al., 2024)在鳳凰丹琮（FH）、白葉丹琮（BY）和紅冰丹琮（HB）茶樹的頂部共采集了140份茶葉樣品。建立了基于VNIR-SWIR HSI技術(shù)和核脊回歸（KRR）技術(shù)的單叢茶鮮葉葉綠素a、葉綠素b、類胡蘿卜素、茶多酚和氨基酸等5種生物活性物質(zhì)含量檢測方法。并利用葉面積化合物質(zhì)量（LCMA）熱圖對3個品種丹叢茶葉片中生物活性物質(zhì)的空間分布進行可視化分析。流程圖如圖9所示。

Wang等(Wang et al., 2020)以采后茶葉鮮葉為研究對象，探討了328~1115 nm高光譜成像快速預(yù)測鮮葉水分、總氮、粗纖維含量和品質(zhì)指標(biāo)值的潛力，評價結(jié)果如圖10所示。研究結(jié)果為多光譜成像系統(tǒng)的進一步在線應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

粗纖維（CF）和茶多酚（TP）是評價茶葉品質(zhì)的重要指標(biāo)。因此，TP和CF的快速定量檢測有助于專家對鮮茶葉品質(zhì)的快速評價。Luo等(Luo et al., 2023)采集了14個品種的茶樹新鮮葉片，去探索不同光譜范圍的高光譜圖像在預(yù)測鮮茶葉關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)含量（CF和TP）中的作用，葉片中CF和TP含量可視化如圖11所示。并詳細(xì)討論了所提出的模型和方法在實際生產(chǎn)中的推廣和適用性，該研究對于促進茶園鮮葉質(zhì)量的快速檢測，提高茶園管理水平具有重要意義。

Lu等(Lu et al., 2021)采集了健康茶葉與白星病和炭疽病茶葉樣本（圖12），利用高光譜技術(shù)（420-946 nm）對圖像特征相似的白星病和炭疽病進行了識別和區(qū)分。兩種病害侵染的全葉病斑區(qū)域的平均光譜差異顯著，將閾值分割和掩模處理后提取的病斑區(qū)域平均光譜與不同的機器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合進行分類，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的ELM模型的分類精度達到95.77%。結(jié)果表明，對于這兩種相似的病害，高光譜技術(shù)可以在茶樹病害發(fā)病的早期就準(zhǔn)確識別和檢測病害的嚴(yán)重程度。