目前茶叶加工中品质评判和决策实施仍然依赖制茶师傅的个人经验，存在准确度低、一致性差、无法量化评判的缺陷，尚缺乏科学准确、快速量化的智能评判方法。基于此，安徽农业大学茶叶品质控制与综合利用团队在前期工作基础上，对我国主产的红、绿茶加工关键工序品质评判技术进行了攻关研究，开发了茶叶加工品质的智能化评判技术和方法，以期为“十四五”期间实现茶叶智能化加工提供技术支撑。相关结果近期相继发表在食品科学领域期刊《Food Chemistry》。

前两项研究分别针对工夫红茶发酵过程中外观和内质的品质变化规律，定向开发靶标物的原位可视化定量检测技术。

 

祁门工夫红茶

 

在第一项研究中，研究团队自搭建了低成本的计算机视觉系统，用以模拟人的视觉功能对发酵茶样的外观品质进行快速感知。针对发酵中引起外观变化的关键指标儿茶素、茶黄素和叶绿素等，分析了各品质指标与视觉图像中颜色变量的相关性，并筛选了相关性较强的特征颜色变量；通过多样本结合化学计量学建模，分别建立了各品质指标的定量预测模型；通过逐一提取像素级信息进行模型反演，并结合化学伪彩色成像，绘制了发酵过程关键品质指标含量及分布的可视化图。

在第二项研究中，研究团队针对发酵过程酚类物质氧化减少引起的内质变化，以酚类物质为关键指标。基于苯硼酸和儿茶酚可逆共价结合的原则，选取苯硼酸作为与多酚类物质定向结合的受体，邻苯二酚紫和茜素红S被用作反应的指示剂，开发了指示剂置换阵列IDA传感器。首先验证了IDA与儿茶素标准品反应的可行性，发现当受体加入指示剂中，指示剂呈现明显的颜色变化和紫外吸收峰的偏移；当反应物儿茶素加入受体-指示剂混合体系后，儿茶素竞争性结合受体，使指示剂脱离处理，呈现原来的颜色。基于此，将IDA传感器用于真实发酵样的检测，发现不同发酵程度茶样的显色反应呈现出差异，并且显色差异值与发酵样中的多酚浓度呈现较强的相关性。采用化学计量学手段，建立了IDA显色差异值与多酚含量的关联模型，通过计算机视觉系统采集IDA显色差异值即可快速预测出多酚含量，从而实现了发酵程度的定性、定量评判。

与传统人工视觉评判相比，前两项研究所开发的技术装备具有成本低廉、准确度高、结果准确量化的优势，适用于红茶发酵过程品质的在线监测。

在第三项研究中，研究团队针对绿茶加工水分的快速检测开展了研究，开发了绿茶杀青过程水分在线检测技术。水分是农产品（包括茶叶）加工中的关键监测指标，实现加工中水分在线监测对于优化加工决策和稳定产品质量具有重要意义。近红外光谱技术能够成功地应用于茶叶水分检测，多是基于实验室设备所开发的检测模型。受仪器成本、尺寸和检测条件等因素的限制，实验室设备目前无法直接应用于生产实践。而为每一台光谱仪开发一个专用的监测模型效率较低，需要重新采样和校正的繁琐过程。因此，研究团队提出实验室高光谱向在线近红外进行模型传递的研究思路，实现了绿茶杀青环节的水分在线监测。