基于茶叶品质评价的统计分析技术应用

葛美玲，刘拥军

（廊坊燕京职业技术学院，河北三河 065200）

基于茶叶品质评价的统计分析技术应用

葛美玲，刘拥军

（廊坊燕京职业技术学院，河北三河 065200）

从目前整个茶叶产品的分类状况看，由于其缺乏合理、准确的茶叶品质评价分析技术和方法，进而使得整个茶叶市场上，其茶叶产品分类混乱，以次充好现象较为严重。因此，基于茶叶品质统计活动开展的具体要求，完善应用相应的统计分析技术，从而实现对茶叶产品品质的精准分类。本文拟从茶叶品质评价过程中具体应用的统计分析技术入手，从而探究基于茶叶品质评价的统计分析技术具体应用思路。

茶叶产品；品质评价；统计分析技术；应用思路

在茶叶产品品质优化过程中，除了要充分注重茶叶采摘与生产过程的应有把控，同时也要注重结合相应科学技术的成熟应用，通过系统化开展茶叶品质评价分析活动，从而实现对茶叶产品品质活动的有效开展和实质化把控，进而实现茶叶产品等级的有效分类。

1 茶叶品质评价过程中具体应用的统计分析技术状况

一直以来对于茶叶品质优劣的评价，其关键在于使用感官来进行品质评价，尤其是使用感官评价方法来评价茶叶质量的好坏时，其不仅需要评价者具有专业的知识，同时还需要其有着丰富而成熟的经验。

1.1 传统茶叶品质评价过程中的问题和不足分析

但是我们应该认识到，想要培养一名合格优质的茶叶产品品质评审员，不仅需要大量的培养时间，同时还要有一定的训练周期，如果缺乏应有的经验积累，那么很难实现理想的茶叶品质评价效果。同时即便是专业的茶叶评审师，其自身的感官灵敏度也很容易受到外界的影响，从而影响整个茶叶品质评价结果的正确性和客观性。当然人的嗅觉分辨率会受到外界的干扰和影响，尤其是人的味觉，更容易受到其他感觉或者温度的影响，所以感官审评，在当前整个茶叶生产过程中，其局限性和不足力明显。

因此一直以来判断茶叶产品的价值就成为茶叶产业经营过程中的重要内容，但是从传统的茶叶品质统计分析技术看，其中使用更多的是传统的人工评价方法和机制，其通过对茶叶产品的外形和汤色以及味道等多个方面对整个茶叶产品的具体品质状况给与整体性评价，但是在使用传统评价方法和技术开展茶叶产品品质评价及检测过程中，其对评价人的专业素质状况和对仪器设备的应用状况有着较高要求。但是在使用传统的茶叶产品评价机制评定茶叶时，其很难对整个茶叶的香气和品质给与有效认知。

1.2 智能感官分析技术在茶叶品质评价过程中的应用

正是传统的茶叶品质评价方法的不稳定性，使得整个品质活动所获取到的结果，很难客观真实的反映整个茶叶产品的具体状况，所以如何解决这一问题，就是实现当前茶叶品质评价方法的基础和关键。因此要结合技术创新，尤其是融入对茶叶成分的准确认知，从而实现茶叶品质的成熟评价。在茶叶品质评价过程中，智能感官分析技术是整个技术体系中的创新技术之一，在该技术中，其通过模拟人的具体感官，从而实现对茶叶味道和香气的有效辨别，因此通过完善的数据统计分析，从而得出相应的统计结果。而技术在应用过程中，其操作更为简单，更为客观、精准，因此随着当前茶叶品质化要求不断提升，如今在茶叶品质检测、评价过程中，应用智能技术完善开展茶叶品质评价就极为必要。

智能感官分析技术是结合人们的感官模仿，结合智能分析技术，从而实现对整个茶叶产品的色、味道和香气等多种元素进行分析和监测，通过应用该技术，进而将获取到的信息，进行统计分析，从而实现对整个茶叶品质的有效检测。当前能够被应用茶叶品质检测过程的技术中，其主要使用电子鼻和机器等视觉，与其他图像信息所不同的是，电子鼻、电子舌等设备通过使用传感器，从而收集、获取相关香气和滋味的信号。而该设备使用的信号形式相似，因此该数据的处理方法则一致。其处理方法主要包括提取传感器参数，提取样品特征信息和分类模式等各种方法，在整个品质智能评价活动开展过程中，其数据统计及分析是整个评价活动的核心，所以选择和应用的统计分析方法，决定了在开展茶叶品质评价过程中，必须充分注重应用智能化评价方法。

通过使用人工评审的分析方法，其就很难对整个茶叶品质的味觉特征及其总体情况，实行全面有效的反映，所以使用创新茶叶评价技术的具体应用，创新智能感官分析技术的具体应用思路，就极具价值意义。事实上，使用智能感官分析技术来对茶叶产品品质进行评价，其不仅具有检测时间短、重复性好，同时也不需要做复杂的样品处理工程，因此，很容易获得较为可靠客观的检测结果。

更重要的是，在这一过程中，通过模拟人的具体感官能够对整个茶叶的具体情况，形成正确认知，这也符合当前茶叶产品品质检测过程中的发展趋势。而智能感官分析技术原理，其主要在于通过对人体的各项感官品质利用，基于整个感官系统的感光器传感器，来对被测茶叶样品的属性进行分析和采集。通过对其获得的整个信号内容，进行简单的传输和准确的处理，从而对其情节和相应的数据进行准确的统计和分析辨别，进而获得综合性的准确判断。比如针对茶叶中的色泽、香味、形状等具体的感官属性进行分析，进而能够获得相应的结果。

在智能感官分析技术过程中，其主要的核心方法在于对成分的分析和人工神经网络模糊识别等技术，主要成分的分析是数据信号的处理，人工神经网络则是对处理后的信号，进行学习和训练，构建新的模型。模糊识别则是通过模糊推理的方法，对整个茶叶的具体成分具有模糊辨别和模糊定量。

1.3 近红外光谱技术在茶叶品质评价过程中的应用

近红外光谱技术，简称NIRS技术，其同时也是当前常用的光谱分析技术之一。该技术在应用过程中，能够对各种检测的茶叶样品进行快速准确的定量分析，当然，在NIRS技术应用过程中，其不仅成本低，同时统计分析的速度较快，再加上该技术在应用过程中，其对操作人员的要求较低，加上其能够对整个茶叶食品进行快速检测，因此，NIRS技术有着成熟广泛的应用。我国作为传统的茶叶生产大国，一直以来在茶叶品质鉴定过程中，其使用的都是传统的人工感官审评茶叶品质的方法，但是在传统的人工评审过程中，其存在费时费力等各种问题，尤其是人为检测过程中所存在的局限性，从而使得整个茶叶品质检测过程中，其环境的不确定性和客观性，通常会使得整个茶叶品质检测过程中，存在质量把控不及时，以及其精准度不够等一系列问题和不足，因此，在应用NIRS技术时，实现其快速准确、精准的茶叶品质检测就极为必要。在使用近红外光谱技术时，其通过使用近红外光谱所反映的样品集团的化学分析方法，获取相应数据，从而构建标准模型，通过分组测定和构建样品光谱的模型，从而实现对茶叶含量及成分性质的快速准确预测。

2 基于茶叶品质评价的统计分析技术具体应用思路分析

对于茶叶品质智能评价活动来说，传感器信号参数提取是其中的首要环节，在该领域，传感器信号参数是以时间空域参数为主要的，时域参数就是以时间轴为基准，从而对信号进行提取，这能够最形象直观地反映原始的特征。信号领域分析过程中其有最值和方差的问题，因此在使用这一过程中，通过使用电子鼻和电子舌来获取传感器信号，分别以最值和均值为主要参数，构建相应的模型。

利用电子鼻对红茶、绿茶等各种茶叶进行识别过程中，通过信号传感器的最大值来为其他茶叶的品质鉴定和级别识别，构建新的模型特点。而其参数则是决定茶叶品质判定的关键步骤，在现有的特征参数基础上，提取具有代表性和特征点的参数。从而能够对整个茶叶品质的判断效果准确把控提供帮助。

在获取传感器信号参数之后，就要对其中所具有的特征信息进行提取，真正能够帮助茶叶品质检测的，就是参数特征信息，而信息的信息量和检测效果之间并非呈现绝对的正比关系，因为在很多信息当中都有一些与茶叶品质特征的相关性的差别，甚者不相关因素较多。而这些信息的存在，不仅仅影响了对茶叶品质的评定和检测，同时还加大了评价的难度，因此，想要实现对茶叶品质的准确评价，就需要对其传感器信号参数中所获得的信息进行分类筛选，减少运算的复杂度和难度。模式分类主要指的是在特征提取的基础上，通过使用分类方法将茶叶产品的特征信息，进行模式判别，来实现对整个茶叶产品体系的整体性准确认知。

最后，在茶叶产品的品质评价过程中，还要充分运用信息融合技术，对于茶叶产品来说，影响其品质效果的具体因素，是通过多方面感性特征来认知决定的，并非单一数据所能准确决定，因此想要合理有效使用信息技术，就必须融合多元性技术，对该信息进行综合判断和分析，从而获取数据准确的可靠性。随着当前人们对食品健康的重要性认知不断成熟。如何才能更好地发挥信息融合技术，并将其优势应用到整个茶叶产品的品质建设过程中，就极其必要。而整个茶叶产品智能感官分析技术也成为其应用过程中的重要趋势和方向。

3 结语

当前在选择茶叶产品时，茶叶的品质是人们的普遍要求，而如何生产出和分辨出高品质的茶叶，就需要我们深入探究。在对茶叶产品品质进行分析统计过程中，传统的人工评价方法已经很难适应当前整个环境的要求，因此结合智能技术和信息化技术的不断发展，成熟应用基于茶叶产品品质评价的统计分析技术和方法，就成为当前整个茶叶产业发展的重要元素和内容，因此，结合这一系列技术的成熟应用，从而探究茶叶产品中所需要的元素，就必然能够为整个茶叶产品品质评价活动的有效开展奠定相应基础。

[1]王泽农.智能感官分析技术在茶叶品质检测中的应用[J].光谱学与光谱分析,2013(5):168-173.

[2]李赛君.名优绿茶品质问题的成因浅析及对策探讨[J].山东农业科学,2013(18):129-132.

[3]汪晶晶.茶叶摊青关键数据监测分析与信息化管理系统的研究[J].茶叶科学,2014(6):153-158.

[4]李赛君.茶叶品质智能评价中统计分析技术的应用现状与展望[J].福建农林大学学报(自然科学版),2014(21):226-229.

[5]徐准盾.近红外光谱技术在茶叶品质评价中的研究与应用[J].茶叶科技简报,2015(15):125-129.

葛美玲（1983-），女，河北衡水人，硕士研究生，讲师，研究方向：经济统计与统计教学研究。