基于近红外光谱技术的茶叶新旧鉴别及产地溯源研究

作者：孙晓荣; 胡毅然^*; 刘翠玲; 张善哲; 王子涵

来源：食品安全质量检测学报, 2023, 14(05): 53-59.

DOI：10.19812/j.cnki.jfsq11-5956/ts.2023.05.005

• 近红外光谱技术
• 茶叶新旧
• 产地溯源

目的 建立基于近红外光谱的定性分析模型,实现对茶叶的新旧分类和产地溯源。方法 首先采用傅立叶近红外光谱仪采集茶叶样品的漫反射光谱数据,然后使用卷积(Savitzky-Golay,S-G)平滑算法和数据标准化(Normalization)对光谱数据进行预处理,最后基于遗传优化算法(genetic algorithem,GA)和粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)分别建立了优化向量机模型(support vector machine, SVM),从而实现新旧茶叶的分类以及产地溯源。结果 与GA-SVM模型相比,PSO-SVM模型的建模效果较好,且分类时间更短,在新旧鉴别和产地溯源实验中都达到了100%的预测精度。结论 基于近红外光谱建立的PSO-SVM模型可以实现茶叶新旧的判别以及产地溯源,为鉴别茶叶年份和追踪茶叶产地提供了理论支撑和技术指导。

• 单位
  北京工商大学