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基于嗅觉可视化技术的工夫红茶发酵程度判定方法研究

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摘要

第一章 引言

1.1 嗅觉可视化技术研究进展

1.1.1 嗅觉可视化技术应用原理

1.1.2 嗅觉可视化技术研究现状

1.2 工夫红茶发酵程度检测技术研究进展

1.2.1 光谱学检测技术

1.2.2 计算机视觉技术

1.2.3 电子鼻检测技术

1.3 研究背景与意义

1.4 研究内容与技术路线

第二章 嗅觉可视化检测技术构建实验研究

2.1 材料与方法

2.1.1 试验材料

2.1.2 仪器设备

2.2 实验与设计

2.2.1 传感器基板材料筛选方法

2.2.2 传感器色敏材料筛选方法

2.2.3 嗅觉可视化传感器阵列制备

2.2.4 传感器检测装置设计与构建

2.2.5 软件准备及数据处理

2.2.6 嗅觉可视化检测方法优化实验

2.3 结果与分析

2.3.1 传感器基板材料的选择

2.3.2 传感器色敏材料的选择

2.3.3 检测技术构建结果分析

2.4 小结与讨论

第三章 基于嗅觉可视化技术的工夫红茶发酵程度判定方法

3.1 材料与方法

3.1.1 试验材料

3.1.2 仪器设备

3.2 实验与设计

3.2.3 感官审评方法

3.2.4 传感器特征信号提取方法

3.2.5 判别模型建立

3.3 结果与分析

3.3.2 可视化传感器响应信号提取

3.3.3 基于嗅觉可视化技术红茶发酵程度判定

3.4 本章小结

第四章 工夫红茶发酵过程中嗅觉传感器与挥发性物质相关性分析

4.1 材料与方法

4.1.1 实验材料

4.1.2 仪器设备

4.2 实验设计

4.2.1 样品加工

4.2.2 嗅觉可视化数据采集及分析方法

4.2.3 发酵过程中挥发性物质采集及分析方法

4.2.4 感官审评方法

4.3 结果与分析

4.3.2 0-8h茶样感官审评结果

4.3.3 工夫红茶发酵过程中挥发性物质分析

4.3.4 工夫红茶发酵过程中挥发性物质预测模型建立

4.4 本章小结

5.1 实验总结

5.2 展望

参考文献

致谢

作者简历

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摘要

发酵是工夫红茶加工的关键工序,对红茶品质形成起着极其重要的作用。传统发酵过程中,主要由熟练技师通过发酵叶的色、香、味变化特征依据主观判断来确定发酵程度。近年来随着技术的发展,一些新的方法诸如光谱学检测技术、计算机视觉技术、电子鼻技术等逐渐应用于红茶发酵适度的判别中,但这些检测技术存在基线漂移,噪声较大,易受环境条件影响的缺陷。本文提出一种基于嗅觉可视化技术的工夫红茶发酵程度判定方法,探索该技术在红茶加工过程中应用的可行性。
  1.在查阅相关文献资料基础之上,本实验完成嗅觉可视化色敏材料及基板材料筛选,确定采用C2反相硅胶板作为载体,16种金属卟啉及卟啉衍生物作为色敏材料,通过相转化法制备嗅觉可视化传感器阵列。设计制作了工夫红茶发酵过程中嗅觉可视化数据采集装置,采集装置方便快捷。完成了数据分析处理软件的开发,提高了分析效率。进行了嗅觉可视化检测技术优化,确定传感器与发酵叶最佳反应时间为8min,探明环境温湿度对传感器影响较小。
  2.根据前期实验结果,利用自制的嗅觉可视化检测系统进行工夫红茶发酵程度判定实验。采集嗅觉可视化检测数据与感官审评数据,采用Fisher判别分析与BP-AdaBoost算法建立工夫红茶发酵程度判别模型。分析表明,Fisher判别函数可以实现不同发酵程度红茶100%分类,交叉验证分组正确率达90.74%; BP-AdaBoost算法建立判别模型,训练集相关系数(Rc)和预测集相关系数(Rp)分别为0.9578和0.9132;嗅觉可视化技术可以实现工夫红茶发酵程度判定,为工夫红茶发酵过程实时监控提供了理论依据。
  3.对工夫红茶发酵过程样进行挥发性物质检测,分析鉴定了工夫红茶发酵过程中挥发性物质的种类、数量和含量,并分析了主要挥发性物质的变化趋势;其中醇类物质含量最高,醇类和酯类含量随发酵时间延长呈下降趋势,醛类物质含量先增加后减少,约在3h左右达到最高值。对工夫红茶发酵过程中全组分挥发性物质建立预测模型,大部分挥发性物质与嗅觉可视化数据都存在一定相关性;对工夫红茶发酵过程中醇、醛、酯类物质总量建立预测模型,其训练集相关系数在0.85以上,预测集相关系数均在0.65以上;说明实验所制传感器对工夫红茶发酵过程中挥发性物质具有广谱敏感性,无特异性差异。对与工夫红茶发酵时间相关性较高的苯甲醛、苯甲醇、芳樟醇、芳樟醇氧化物D、水杨酸甲酯、香叶醇建立预测模型,结果表明,嗅觉可视化数据与苯甲醇、苯甲醛、香叶醇含量变化的相关性较好,训练集相关系数在0.9左右,预测集相关系数在0.8以上。研究表明嗅觉可视化技术可以初步实现对苯甲醇、苯甲醛、香叶醇等挥发性物质的预测,嗅觉可视化技术判定工夫红茶发酵程度具备可信性与可靠性。

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