1.茶葉品質(zhì)檢測(cè)的重要性

2.傳統(tǒng)茶葉品質(zhì)檢測(cè)的方法與難點(diǎn)

2.1茶葉品質(zhì)檢測(cè)

2.2茶樹種植檢測(cè)

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(chǎng)景圖像中每個(gè)像素的光譜。這個(gè)過程有助于識(shí)別物體、識(shí)別材料或檢測(cè)過程。在保留成像功能的同時(shí)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(diǎn)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(jī)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)的處理（圖1）。通過光譜分析對(duì)物質(zhì)進(jìn)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(cè)等領(lǐng)域取得廣泛研究進(jìn)展。隨著精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的不斷推進(jìn)，高光譜成像技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)擴(kuò)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(cè)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(chǔ)存監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

Yang等(Yang et al., 2021)以紅茶葉為研究對(duì)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(shí)間點(diǎn)進(jìn)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(cè)模型。此外，研究運(yùn)用了可視化技術(shù)，動(dòng)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(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)酵過程的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)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(duì)4種發(fā)酵程度紅茶的品質(zhì)進(jìn)行了定性和定量評(píng)價(jià)，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(cè)提供了寶貴的大數(shù)據(jù)支持和評(píng)價(jià)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(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

圖2. 高光譜成像技術(shù)對(duì)茶葉發(fā)酵過程種關(guān)鍵理化成分預(yù)測(cè)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(wú)損的茶葉種類鑒定方法。這種方法有效地實(shí)現(xiàn)了茶葉品質(zhì)的定性與定量評(píng)價(jià)，為茶葉質(zhì)量控制及進(jìn)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(duì)象，采用可見-近紅外高光譜成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了茶葉等級(jí)質(zhì)量的智能評(píng)估，結(jié)果表明利用高光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)技術(shù)對(duì)茶葉品質(zhì)進(jìn)行預(yù)測(cè)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(jì)量學(xué)測(cè)定了藏茶中TPs和FAAs含量，并對(duì)藏茶的品級(jí)進(jìn)行了區(qū)分，展示了預(yù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)方法結(jié)合使用在預(yù)測(cè)茶葉品質(zhì)方面的高效性，流程圖如圖6所示。證實(shí)了高光譜成像技術(shù)（HSI）作為一種快速、無(wú)損的茶葉質(zhì)量檢測(cè)方法的潛力，為茶葉質(zhì)量控制和品級(jí)評(píng)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(duì)象，采用HSI法和定量分析法對(duì)儲(chǔ)存綠茶的化學(xué)成分進(jìn)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(shí)，高光譜成像技術(shù)可以準(zhǔn)確、無(wú)損且迅速地評(píng)估綠茶的新鮮度，并成功地對(duì)兒茶素和咖*因的含量進(jìn)行了定量測(cè)定及其分布的可視化，為茶葉儲(chǔ)存提供了科學(xué)的指導(dǎo)和評(píng)估方法。

4.2高光譜成像技術(shù)在新鮮茶葉質(zhì)量評(píng)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(gè)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(cè)了不同茶苗在干旱脅迫下的受害程度，能夠較為**、客觀地評(píng)價(jià)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(duì)10種不同茶葉種質(zhì)資源進(jìn)行干旱脅迫監(jiān)測(cè)，驗(yàn)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(duì)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(cè)方法。并利用葉面積化合物質(zhì)量（LCMA）熱圖對(duì)3個(gè)品種丹叢茶葉片中生物活性物質(zhì)的空間分布進(jìn)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(duì)象，探討了328~1115 nm高光譜成像快速預(yù)測(cè)鮮葉水分、總氮、粗纖維含量和品質(zhì)指標(biāo)值的潛力，評(píng)價(jià)結(jié)果如圖10所示。研究結(jié)果為多光譜成像系統(tǒng)的進(jìn)一步在線應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

粗纖維（CF）和茶多酚（TP）是評(píng)價(jià)茶葉品質(zhì)的重要指標(biāo)。因此，TP和CF的快速定量檢測(cè)有助于專家對(duì)鮮茶葉品質(zhì)的快速評(píng)價(jià)。Luo等(Luo et al., 2023)采集了14個(gè)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(cè)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(shí)際生產(chǎn)中的推廣和適用性，該研究對(duì)于促進(jìn)茶園鮮葉質(zhì)量的快速檢測(cè)，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(duì)圖像特征相似的白星病和炭疽病進(jìn)行了識(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合進(jìn)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(dá)到95.77%。結(jié)果表明，對(duì)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(shí)別和檢測(cè)病害的嚴(yán)重程度。