茶鲜叶反射光谱和色差特性及其应用初探

冯呈艳 ， 余志 ， 陈玉琼 ， 李琛 ， 倪德江 *

（1.华中农业大学园艺林学学院，湖北武汉 430070；2.园艺植物生物学教育部重点实验室，湖北武汉 430070）

茶叶的光学特性包括反射、吸收、透光和色差等。国内外利用光学特性无损检测茶叶的研究已经相当广泛，主要集中在茶叶种类的识别和分类、组分含量的测定等方面。最早人们应用光谱技术在茶叶种类的识别和分类上。如BUDINOVA等[1]以茶叶为研究对象，根据其在中红外区域的反射光谱特性，对茶叶进行识别分类。茶叶色差分析始于上世纪70年代的日本，其应用研究大多集中在色泽与品质的定性描述及色泽与内含成分叶绿素的相关性分析中[2-5]。赖国亮等[4]研究采用CR-100型色彩色差计对炒青茶的干茶外观色泽、粉末色泽、茶汤色泽进行测定，通过测色技术实现对炒青茶品质的管理。陆建良等[6]研究了绿茶、红茶、乌龙茶的色差参数 L*（明亮度）、a*（红绿度）、b*（黄蓝度）值。 结果分析表明，各茶类茶汤的 L*、a*、b*值存在明显差异，色差值与感官品质之间存在较高的相关性。近些年，光谱技术越来越多地应用到对茶鲜叶成分方面测定。陈斌[7]初步探讨了茶鲜叶的反射光谱特性及其与叶绿素含量的关系。单瑞峰等[8]以日照市主要茶产区60个茶园的茶鲜叶为对象，使用近红外光谱技术并结合化学计量学方法建立优化快速测定茶多酚的方法。张裕莹[9]在其研究中针对茶多酚这一品质指标，采用光谱技术探明了茶多酚在鲜叶中的分布以及加工中的变化。戴春霞等[10]对茶鲜叶高光谱图像进行提取，并使用4种算法对其进行预处理，并建立三种模型对比，充分验证了光谱技术可用于茶鲜叶含水率的测定。吴伟斌等[11]采用高光谱技术及图像处理技术、Matlab等对茶叶进行采样分析，验证分析证明了含水量与反射率间的向光性非常接近强相关性。

实践表明，鲜叶质量对制茶品质有较大影响。由于劳动力的紧缺，机械采茶代替人工采摘是必然趋势，但机械采摘存在大小不整齐的问题，影响后续的制茶工艺，对机采鲜叶的分级处理就显得十分必要。然而，目前我国鲜叶分选设备以筛分机为主，使用过程中易出现挂叶、红变等问题，如何开发性能良好的鲜叶分级设备尤为重要。文章探讨了不同品种、不同叶位、不同含水率茶鲜叶光谱学特性的影响，以期为茶鲜叶分级提供新的思路和方法。

1 材料与方法

1.1 材料

试验材料取自华中农业大学茶学实践基地，选取生长健康、无病害、无破损的茶树鲜叶。供试茶品种有福鼎大白、黄旦、乌牛早、福鼎大毫、迎霜，供试叶位有从新梢顶部向下的芽头、第一叶、第二叶、第三叶、第四叶、第五叶及成熟老叶。

1.2 方法

1.2.1 鲜叶反射光谱采集及测定方法

测试装置为ASD FieldSpec 3型地物光谱仪（美国ASD公司），光谱仪的波段范围为350～2500 nm，光谱采样间隔为 1.4 nm，分辨率为3 nm。将采后鲜叶置于冰盒内，以避免过多失水，每个处理设10次重复，总样本数为300个。为保证所测数据的可比性，选择晴朗、无云、无风、能见度好的天气，测定时间为 10∶00～14∶00[12]。 测定前，调整光谱仪视场角为5°，用参考板对光谱进行校正。将鲜叶放在反射率近似为零的黑色绒布上，鲜叶基部到尖部的方向和光源的照射方向一致。光谱仪探头垂直向下，正对待测鲜叶中部较宽的部分，探头避免直接对着叶脉[13]。受到茶鲜叶宽度的限制，在测第一、二叶时，确定探头垂直于鲜叶上方2 cm，在测第三、四、五叶和老叶时，确定探头垂直于鲜叶上方10 cm，测定时需慢慢移动探头，以保证测定范围落在鲜叶上。光谱数据预处理采用ASD ViewSpec Pro 5.6软件将所有采集到的反射光谱进行有效性检查，剔除误差比较大的数据。采用扫描平均法多次扫描光谱。试验中扫描10次，取平均值作为鲜叶样本的光谱测量值。由于光谱仪采集的离散型的数据，用微分技术能减弱背景的干扰，并能反映出作物光谱的变化特征，所以在这里采用光谱反射率的一阶微分光谱变化来描述叶片的光谱变化特征[14]，数据的计算公式：

式中R′为反射率的一阶微分光谱；R为反射率；λ为波长；i为光谱通道。

1.2.2 色差的测定

采用CM-5型色彩色差计 （日本KONICA MINOLTA公司）测定鲜叶色差。将采摘的鲜叶洗净，擦干后立即测定。测定位置为鲜叶上表皮的中部（从叶基到叶尖的50%～60%处），避开主脉[6]。每个叶片扫描三次，取平均值作为鲜叶样本的色差值。每个处理设10次重复，总共样本数为300个。

1.2.3 鲜叶色选分级试验

利用3CCD摄像式色彩选别机 （日本株式会社服部製作所）对鲜叶进行色选。图1显示了参数设定图，由于该色选机是针对毛茶设置的参数，鲜叶色选时，需要重新调试参数。当没有确定合适的参数时，先设置为0，然后根据实际色选结果进行调整。色选机色选原理示意图所示如图2，参数是用于设定区分被选物料色度的门限值，即被选物料中色度大于该门限值的物体被剔除。鲜叶物料色选流程图如图3所示，鲜叶原料从顶部进入色选机后，经过两次分选，将原料分为3种等级，一次剔除物，二次成品，二次剔除物。对3个出口的的杂质数，观察分选效果。

图1 色选机参数设定图Fig.1 Parameter setting diagram of the color sorter

图2 色选机色选原理示意图Fig.2 Schematic diagram of the color sorter

1.3 数据分析处理

采用SPSS软件（PASW Statistics 18.0）对数据进行分析，单向方差分析法（One-way Analysis of Variance）用于单因素方差分析，处理间的多重比较采用Duncan法。p＜0.05表示处理间有显著性差异，p＜0.01表示处理间有极显著差异。制图采用Excel 2010和 Origin 8。

2 结果与分析

2.1 茶鲜叶反射光谱测定结果

2.1.1 不同品种茶鲜叶反射光谱

图3 鲜叶物料色选流程图Fig.3 The color selection flow diagram of tea leaf material

图4为不同品种茶鲜叶的光谱反射曲线，如图4所示，在可见光绿光波段550 nm附近有一强反射峰，不同品种其峰值存在显著差别，这可能与茶鲜叶中叶绿素含量的多少有关[15-16]。在电磁波谱中，红边是由于植被在红光波段强烈地吸收与近红外光谱波段强烈地反射造成的[10]。在近红外区域760～930 nm波段范围内，鲜叶的反射率急剧上升，形成了所谓的红边。反射率急剧上升后出现一个“近红外反射平台”，不同品种的反射率大小依次为：福鼎大毫≥黄旦≥福鼎大白≥乌牛早≥迎霜。福鼎大毫叶片的反射率明显大于黄旦、迎霜、乌牛早、福鼎大白的叶片反射率。由图5的一阶导数光谱曲线所示，不同品种间茶鲜叶的一阶导数光谱曲线基本重合，表明不同品种鲜叶的反射光谱趋势是相同的，光谱在可见光区域形成“两谷一峰”（蓝紫谷、红谷和绿峰）。

2.1.2 新梢不同部位茶鲜叶的反射光谱

以福鼎大白为例分析不同叶位鲜叶的反射光谱特征，光谱反射曲线和一阶导数光谱分别如图6和图7所示。成熟老叶以及第五叶与嫩叶相比，其红边部分（反射率一阶导数变化较大部分）向长波段方向移动，呈现红移现象（图7），这是因为成熟老叶中的叶绿素含量要高于较嫩鲜叶。在可见光区域，光谱形成“两谷一峰”（蓝紫谷、红谷和绿峰），在绿光波段有强反射峰。从新梢顶部向下的第一叶、第二叶到成熟老叶，绿峰值逐渐减小，即在绿光区域反射率大小依次为第一叶≥第二叶≥第三叶≥第四叶≥第五叶≥成熟老叶，这是由于鲜叶受到叶绿素等色素吸收作用的影响[13]。在近红外700～950 nm区域，茶鲜叶的反射光谱出现“近红外反射平台”。从新梢顶部向下的第一叶、第二叶到成熟老叶，随着鲜叶成熟度降低，光谱反射率呈增加趋势，即第一叶≤第二叶≤第三叶≤第四叶≤第五叶≤成熟老叶。

2.1.3 不同含水率茶鲜叶的反射光谱

前人的研究表明[10-11]，茶鲜叶含水量与其在高光谱的反射率有关。以福鼎大白品种鲜叶为材料，测定不同含水率鲜叶反射光谱，结果见图8。整个光谱段存在明显的吸收谷和反射峰：540～570 nm（反射峰），660～700 nm（吸收谷），700～1200 nm（反射峰和反射吸收平台）。在近红外1200～2500 nm区域，反射率的大小主要受茶鲜叶含水率的影响。如图8所示，含水率为73.68%的鲜叶的反射率明显低于含水率为66.35%的鲜叶。分析表明，茶鲜叶对入射光的吸收程度和含水率呈负相关性，即随着鲜叶含水率减小，近红外区域的反射率反而明显增加。鲜叶的光谱反射率和含水率之间有很明显的相关性（R2≥0.8000）。由此，可以通过测定鲜叶的反射率来反映鲜叶的含水率状况。

图4不同品种茶鲜叶的光谱反射曲线Fig.4 The spectral reflection curve of different varieties

图5不同品种鲜叶一阶导数光谱Fig.5 First derivative curves of the reflectance of different varieties

图6 新梢不同部位茶鲜叶的光谱反射曲线Fig.6 The spectral reflection curve of different leaf position

图7 新梢不同部位茶鲜叶的一阶导数光谱Fig.7 First derivative curves of the reflectance of tea leaves with different position

图8不同含水率鲜叶的反射光谱Fig.8 The spectral reflection curve of different moisture content

2.2 茶鲜叶色差参数分析

2.2.1 茶鲜叶色差参数L*、a*、b*值的基本范围

以5个茶树品种福鼎大白、黄旦、乌牛早、福鼎大毫、迎霜从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶，到成熟老叶为试验材料，测定其 L*、a*、b*值，分析确定其变化范围。其中，第一叶的L*值最大，为49.20，成熟老叶的L*值最小，为28.33。茶鲜叶的 L*值范围在 28.33～49.20之间，a*值范围为-12.27～-3.14 之间，b*值范围在 4.76～35.82 之间。

2.2.2 不同品种鲜叶色差值的变化

以茶树新梢顶部向下的第二叶为例，分析福鼎大白、黄旦、乌牛早、福鼎大毫、迎霜5个品种色差值的变化规律。

由表1茶鲜叶不同品种的各色差参数值所示，L*值以迎霜最小。色差参数L*值表示茶鲜叶的亮度，反映鲜叶的反光程度、光亮程度。这表明，与其他品种相比，迎霜光泽性最差。a*值5个品种差异不大，没有显著性差异。色差参数a*值表示颜色的红绿程度，a*值越大说明颜色越红，a*值越小表示颜色越绿。色差参数b*值表示颜色蓝黄的程度。b*值越大，鲜叶黄色程度越深。统计分析表明，除迎霜外的其他各品种之间的各色差值均无显著差异，即不同品种对茶鲜叶的的L*、a*、b*值无显著影响。

表1 茶鲜叶不同品种的各色差参数值Table 1 Chromatic values of different varieties of fresh tea leaves

2.2.3 新梢不同部位鲜叶色差参数的变化

色差参数L*值表示茶鲜叶的亮度，反映鲜叶的反光程度、光亮程度。一方面说明茶鲜叶对光的吸收程度，同时还说明鲜叶颜色的深浅。如图9新梢不同部位茶鲜叶L*值的变化所示，从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶，到成熟老叶，随着鲜叶嫩度的降低L*值减小。第一叶的L*值最大，成熟老叶L*值最小。分析表明第一叶的叶面较光滑，对光吸收少，叶绿素含量低，颜色最浅。因此表现为叶色较淡的L*值较大。随着叶片的成熟，叶色加深，叶绿素含量增加，光合作用也相应的加强。

由图10新梢不同部位茶鲜叶a*值的变化所示，从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶到第五叶，a*值的绝对值以第一叶最小，表明其绿色程度相对第二、三、四、五叶较低。一般而言，嫩度越高，叶绿素含量越低，绿色程度也会相应的降低。成熟老叶a*值相比其他部位的叶片增幅较大，这可能是因为随着鲜叶的老化，花青苷含量增加，鲜叶红色程度加深。

图9 新梢不同部位茶鲜叶L*值的变化Fig.9 Change of L*value with different tea leaf positions

由图11新梢不同部位茶鲜叶b*值的变化所示，从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶，到成熟老叶，b*值均为正值，说明不同部位的茶鲜叶均偏向黄色，但程度不同。随着鲜叶嫩度的下降，b*值呈减小的趋势，说明叶色加深。第一叶b*值最大，黄色程度相对高于其他部位的鲜叶，结合L*值和a*值，新梢顶芽更偏向嫩绿色。

图10 新梢不同部位茶鲜叶a*值的变化Fig.10 Change of a*value with different tea leaf positions

图11 新梢不同部位茶鲜叶b*值的变化Fig.11 Change of b*value with different tea leaf positions

2.3 茶鲜叶色选分选实验结果

由于色选机是针对毛茶设置的参数，对茶鲜叶进行色选需要进行参数调试。首先设置为0，然后依次增大参数值，根据实际色选结果进行相应的调整。经过反复调整，如表2所示设置参数，成品出口的茶鲜叶占鲜叶总量的90%，一次剔除物出口和二次剔除物出口的鲜叶占鲜叶总量10%。成品出口和二次剔除物出口均为较嫩的茶鲜叶，无红叶、茎梗和老叶。一次剔除物出口有大量的红叶、茎梗、老叶。分析表明，在表2所示的参数设置下，色选机的分选效果最好，能够很好的剔除茶鲜叶中红叶、茎梗、老叶，三个等级的鲜叶原料间界限明显。

表2 茶鲜叶色选参数Table 2 The parameter of the color selection for fresh leaf

在表2所示的参数设置下，对色选效果进一步验证。由表3可知，经过第一次色选剔除的杂质（梗、红叶、老叶、黄片）最多，两次色选处理后除杂率达到90.89%，基本达到鲜叶除杂的目的。但是色选过程中也出现了一些问题。因为色选机均是以毛茶为色选对象，鲜叶的流动性差，下料不均匀，下料中不同叶片相互重叠，均会造成色选误差，而且喷阀装置对鲜叶组织造成一定的破坏，经过色选的鲜叶出现萎蔫和破碎的现象。

表3 色选后各出口的杂质数量Table 3 Amount of impurities of three exports after color selection

3 讨论

茶鲜叶原料差异引起反射光谱的变化。新梢不同部位茶鲜叶的一阶导数光谱曲线基本重合，而在红边位置有微小差异。与嫩叶相比，老叶的红边位置λred呈红移现象，这是因为成熟老叶中叶绿素含量高于较嫩的叶片。在可见光区域，光谱形成“两谷一峰”（蓝紫谷、红谷和绿峰），在绿光波段有强反射峰。从新梢顶部向下的第一叶、第二叶到成熟老叶，绿峰值逐渐减小，这可能是由于鲜叶受到叶绿素等色素吸收作用的影响[17-18]。近红外700～950 nm附近，茶鲜叶的反射光谱出现“近红外反射平台”。随着鲜叶成熟度降低，光谱反射率呈增加趋势。在红边区域，大叶种福鼎大毫叶片的反射率明显大于中小叶种黄旦、迎霜、乌牛早的叶片反射率，可能原因是不同的作物品种细胞内部的结构不同，从而造成不同品种之间反射光谱的差异。近红外区域茶鲜叶对入射光的吸收程度和含水率呈负相关性，即鲜叶含水率减小，反射率反而明显增加。由此，可以通过测定鲜叶的反射率来反映鲜叶的含水率状况。

茶鲜叶原料差异同样引起色差的变化。分析表明，不同叶位（嫩度）鲜叶的色差值间有显著差异，但品种间无显著差异。从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶，到成熟老叶，随着鲜叶嫩度的降低L*值减小，这和净光合速率Pn、叶绿素含量的变化有关[19]。分析表明第一叶的叶面较光滑，对光的吸收程度小，叶绿素含量低，颜色最浅，因此表现为叶色较淡的L*值较大。随着叶片的成熟，叶色加深，叶绿素含量增加，光合作用也相应的加强，导致L*值减小；从新梢顶部芽向下的第一叶、第二叶到第五叶，a*值的绝对值以第一叶最小，表明其绿色程度相对第二、三、四、五叶较低。一般而言，嫩度越高，叶绿素含量越低，绿色程度也会相应的降低。成熟老叶a*值最大，这可能是因为随着鲜叶的老化，花青苷含量增加，鲜叶变红；随着鲜叶嫩度的下降，b*值呈减小的趋势，说明叶色加深。第一叶b*值最大，黄色程度相对高于其他部位的鲜叶。因此，根据茶鲜叶色差参数的变化规律能够有效的区别于其他植物叶片，为实现鲜叶分选和色选机的设计提供理论依据和可靠的参数。