近红外光谱分析(NIR)无损快速检测茶叶中咖啡碱含量模型研究

2018-09-18 07:34周昌海林其斌
安徽科技学院学报 2018年3期
关键词:咖啡碱方根预处理

周昌海, 吴 畅, 林其斌, 葛 浩

(1.滁州学院 电子与电气工程学院,安徽 滁州 239000;2.重庆理工大学 电气与电子工程学院,四川 重庆 400054)

咖啡碱是一种生物碱类物质,它在茶叶中的含量一般为(2%~5%)。可溶于水,刺激大脑神经,起到提神、醒脑作用[1]。不同种茶叶所含有的咖啡碱含量有所不同。比较经典的测定方法有比色滴定法、气相色谱法和高效液相色谱法[2-3]等。其中色谱法是一种分析和分离方法,以高效液相色谱法较为常用,但设备昂贵。紫外分光光度法可根据咖啡碱的吸收峰进行定量分析[4-7]。这种方法虽然较简单,但是操作复杂费时费力。近红外光谱技术利用氢氧基团的倍频和合频吸收,结合现代化学计量法,能够实现咖啡碱浓度和特征吸收峰模型建立,据此可以对该化学物质成分以及性质进行定量分析。韩立苹等通过多元回归分析法对多组绿茶样品成分进行分析,分别对茶氨酸、含氮量、茶多酚以及咖啡碱成分模型进行定量分析[8]。根据成分浓度和特征吸收峰建立各成分模型的相关系数和预测标准差。其中咖啡碱(r=0.917,s=1.29)、茶多酚(r=0.998,s=0.146)并经过检验,近红外法和化学法测定结果无明显差异。邵美丽等人通过变量筛选方法在近红外波段测量茶叶中咖啡碱含量并且建立咖啡碱定量分析模型,取得了很好的效果[9]。王毅等利用光谱预处理方法结合最小二乘法和遗传算法将光谱区间分为40个子区间,建立了咖啡碱预测模型,其预测相关系数和均方根误差分别为0.978、0.22[10]。本文采用近红外光谱检测法,通过对波长平滑处理前后,优化和进行比较茶叶光谱,以期建立低成本、无损且快速准确的近红外检测。

1 材料与方法

1.1 供试仪器和材料

电子天平(PPT-A500天津利朗称重设备科技有限公司)、数显恒温水浴锅(单孔HH-1深圳鼎鑫宜实验设备有限公司)、电热鼓风干燥箱(XMTA-7000P重庆银河实验仪器)、循环水式多用真空泵(SHZ-D巩义市予华仪器有限责任公司)、蒸馏仪(SHZ32-400 上海析域仪器设备有限公司)、紫外-可见分光光度计(TU-1901北京普析通用仪器有限责任公司)、N2S分光光度计(上海仪电分析仪器有限公司)。

乙酸铅溶液(20 g/L 天津市鼎盛鑫化工有限公司),供试茶叶样品(来自四川蒙山一带的碧螺春)由重庆市进出口检验检疫局和重庆市茶叶研究所提供。

1.2 试验方法

表1 20组不同浓度的咖啡碱

供试茶叶样品在使用前密封,将其放置室温下2 h,待温度稳定时,称取样品2 g,共10组,按照国家标准GB/T8303-2002的规定,将样品磨碎为150 μm粉末,粉末颗粒直径大小基本保持一致。化学值浓度严格按照国标GB/T8313-2002方法测定,并且对每组样品重复测量5次,取平均值,20组不同浓度的咖啡碱含量(表1)。

2 结果与分析

2.1 光谱数据处理

通过试验发现1 800~2 500 nm左右,它是近红外光谱的合频谱区,在这个波段建立的模型较为精确,因此,试验选择在这个波段下建立茶叶品质分析的数学模型。由此得到不同种茶叶不同成分的近红外光谱图,但在2 300~2 500 nm的光谱曲线趋于平缓,故试验最后选取1 800~2 300 nm波段的光谱曲线进行分析(图1)。

图1 光谱预处理前的咖啡碱近红外光谱吸收图

试验过程中发现噪声、光程差、表面散射等因素对各成分的特征吸收峰有一定的干扰,拟采用一阶导数、SNV以及五点三次平滑[10]等处理方法对各成分光谱进行预处理,其中以五点三次平滑处理最优(图2)。

图2 不同浓度的咖啡碱三次平滑处理后的近红外光谱吸收图

经过图1和图2预处理前后对比发现,采用五点三次平滑处理后的咖啡碱光谱的特征吸收峰较明显,光谱较为平滑。预处理前后各成分含量与吸收度基于PLS[11]所建立的模型的相关系数和均方根误差(表2)。

表2 未作处理和不同预处理的光谱模型相关系数和均方根误差对比

由表2可知,采用五点三次平滑预处理方法建立的茶叶咖啡碱近红外光谱模型相关系数和均方根误差效果更佳[12]。茶叶中的水分子的O-H基团的倍频和基频吸收区域位于近红外波段,据资料显示其特征吸收峰位于1 935~2 081 nm处 ,这完全避免了水分子对咖啡碱特征吸收峰的影响[13]。由图2并结合matlab软件导出咖啡碱在1 900 nm和2 212 nm处有明显的特征吸收峰,避开了水分子吸收峰的干扰,图3和图4分别茶叶中咖啡碱含量在1 900 nm和2 212 nm处的预测模型。

图3 1 900 nm处咖啡碱含量预测模型

2.2 结果分析

通过matlab软件分析在2 212 nm处建立的预测模型(相关系数:0.986 4,均方根误差:0.002 08)较1 900 nm处的咖啡碱预测模型(相关系数:0.931 7,均方根误差:0.074 89)最优。图5可直观反映出咖啡碱含量的预测值与真实值的相关关系。

图5 咖啡碱含量预测值与真实值的相关关系图

3 结论与讨论

由试验可知,在1 800~2 500 nm波段时茶多酚与咖啡碱才有明显的光谱信息和吸收峰,采用五点三次平滑处理的预处理方法对茶叶的近红外光谱吸收图进行去噪,可使得茶多酚与咖啡碱的光谱吸收图变得更加平滑,并且吸收峰变得更加明显[14]。通过运用分光光度计和Matlab软件分析相结合处理咖啡碱特征吸收峰,实现了对茶叶成分的定量分析,可在此基础上建立茶叶成分咖啡碱与其光谱吸收强度的预测模型。

当今社会人们对各个检测行业的要求越来越严格,茶叶品质也不例外,咖啡碱作为茶叶主成分之一,它能够刺激人的大脑神经,起到提神醒脑的作用。本文提出一种无损快速有效的茶叶成分检测方法,并结合化学计量法建立其咖啡碱光谱吸收峰和成分含量预测模型,以期为茶叶行业的品质检测提供理论依据。

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