茶叶是全球最受欢迎饮品之一, 且具有丰富的营养价值, 但目前市面上的茶叶鱼龙混杂, 难以辨别。 因此, 快速准确的分类方法对茶叶进行鉴别具有重要的研究意义。 由于大多数化合物基频吸收带均出现在波长为2 500～25 000 nm的中红外区域, 茶叶的中红外光谱中含有大量关于茶叶品种的特征鉴别信息, 利用这一显著特点可以对其进行分类。 提出模糊协方差学习矢量量化(FCLVQ), 该算法在GK(Gustafson-Kessel)聚类的基础上, 引入学习向量量化(LVQ)中学习速率的概念, 用以控制模糊类中心的更新速率。 FCLVQ结合中红外光谱, 通过不断迭代计算样本模糊隶属度值和模糊聚类中心, 实现对茶叶的快速精准分类。 选取市场上的峨眉山茶叶、 优质竹叶青茶叶、 劣质竹叶青茶叶作为实验对象。 将实验对象分为3组（每个品种各1组）, 每组32个, 共计96个样本。 利用FTIR-7600型傅里叶红外光谱分析仪分别采集每组样本的中红外光谱数据, 每组样本采集三次, 取其平均值作为样本的红外光谱数据。 首先, 由于原始光谱含有噪声数据, 故使用多元散射校正(MSC)作降噪预处理; 其次, 由于光谱数据维数高达1 868维, 采用主成分分析(PCA)将光谱数据降至14维, 其14个主成分的累计贡献率为99.74%; 然后将降维后的光谱数据使用线性判别分析(LDA)进一步降至2维, 同时提取数据中的鉴别信息; 最后运行模糊C均值聚类算法(FCM), 将其运算得到的聚类中心作为FCLVQ的初始聚类中心参与迭代, 设置模糊隶属度的权重指数m=2, 最终分类准确率高达95.25%。 将FCM算法、 GK算法、 模糊Kohonen聚类网络(FKCN)算法与FCLVQ算法的运行结果进行对比, FCM, GK和FKCN的分类准确率分别为90.91%, 92.41%和90.91%。 结果表明, 与其他三个算法相比较, FCLVQ在m=2, 主成分个数为14时有着更好的分类效果, 可以用来实现对茶叶品种的准确分类。

茶叶是大众青睐的健康饮品之一, 但茶叶在机器采收和加工过程中, 容易混入茶梗和昆虫异物, 污染茶叶、 影响其质量安全, 是未来应防范和检测的重点。 X射线成像技术, 根据食品基质和异物的密度差实施检测, 广泛适用于金属异物并延伸至高密度塑料, 但对于茶梗、 昆虫这类低密度有机异物尚不适用, 所以迫切需要研发新型无损检测技术和方法。 针对片状茶叶重叠、 遮掩异物的问题, 提出了电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像的检测方案, 进行绿茶中的内源性异物茶梗和外源性异物昆虫的在线检测研究。 通过电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光成像系统, 采集了600～1 050 nm范围的近红外光谱600条和RGB-N四通道图像各65幅。 采用451条光谱进行建模, 其余149条光谱作为预测集, 评估模型的性能, 比较了去趋势(Detrending)、 多元散射校正(MSC)、 标准正态变换(SNV)、 变权重正态变换(VSN)、 迭代自适应加权惩罚最小二乘法(airPLS)、 不对称最小二乘法(ALS)、 光程估计与校正(OPLEC)等不同光谱预处理方法的处理效果, 其中OPLEC能较好地消除散射效应, 偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型的正确识别率由78%提高到85%。 结果表明, 近红外光谱结合OPLEC能够更加准确地检出茶叶中的茶梗和昆虫异物。 与近红外光谱的精确点测量相比, 图像提供了较大范围的检测手段。 对65幅蓝色(B通道)图像进行分析, 采用最大类间方差法进行阈值分割后, 对图像进行取反运算、 中值滤波、 连通区域标记和特征提取, 提取出长轴长、 短轴长、 长短轴比、 离心率四个特征变量, 采用267个感兴趣目标, 建立了线性判别分析(LDA)模型, 用未参与建模的88个感兴趣目标来评价模型的预测能力, 正确识别率达到了64%。 实验结果表明, 电磁振动上料辅助近红外光谱和荧光图像在线检测茶梗和昆虫异物具备可行性, 为食品中有机异物在线检测提供了低成本的解决方案。

采用近红外光谱技术结合反向传播人工神经网络算法建立了茶叶中蔗糖含量的检测模型, 并通过引入遗传算法改进了模型预测质量。预测模型采用120个茶叶掺蔗糖样品的傅里叶变换漫反射光谱数据建立。对另外42个样品的预测结果表明, 基于传统的反向传播人工神经网络算法模型的相关系数为0.7380, 预测均方根误差为3.0754, 正确识别率为83.3%; 增加遗传算法后相关系数提高到0.9419, 预测均方根误差为1.3176, 正确率为88.1%, 训练误差减小一个量级以上。实验结果表明, 反向传播人工神经网络模型可用来检测茶叶中的蔗糖含量, 同时, 引入遗传算法优化了神经网络的初始权值和阈值, 使预测误差更小。

非均质固态样品的充分均质化前处理是取得可靠分析结果的前提, 这对于单次测试取样量约1 mg的红外光谱（KBr）分析而言尤为重要。 通过对不同茶类、 粒径茶粉的多角度红外光谱相似度评价, 揭示茶粉粒径与均质化程度的关系并用于指导茶叶的均质化粉碎, 确保采集的红外光谱能准确反映茶粉的化学组成信息。 选取普洱生茶（Raw-PE）、 普洱熟茶（Riped-PE）、 滇红茶（YNBT）三类茶制成的A, B, C和D四种不同粒径茶样, 以透射法（KBr）及衰减全反射法（ATR）分别平行五次采集茶样的红外光谱（FTIR）, 利用夹角余弦值（r）对所得红外光谱开展相似度评价研究, 考察粉碎粒径、 光谱采集方式、 茶叶类别等因素对r值的影响。 不同茶类光谱相似度评价结果显示, 基于普洱生茶所得的r值明显高于普洱熟茶和滇红茶, 不同粒径滇红茶的r值波动幅度高达18%。 不同光谱采集方式评价结果显示, 基于ATR谱所得的r值更为集中, 而基于KBr谱的结果则更分散。 不同粒径茶粉评价结果显示, 粒径越小, 所得的r值越高, 250目以上的茶样对应的r值通常大于0.999。 ATR谱具有更好的重现性, 而KBr谱则具有更强的差异识别能力, 后者更适于组成高度相似的样本间的差异分析。 茶粉的均质性不仅与粉碎粒径密切相关, 还可能与茶样本身的基质相关, 但均可以通过缩小粉碎粒径提高均质性。 一般而言, 60目以下的粉碎粒径难以满足红外光谱分析方法对茶叶均质性的要求。 120目以上的茶粉粒径可让平行KBr谱间r＞0.995, 但若基于ATR谱进行分析, 最好将茶样粉碎至250目以上。

茶叶傅里叶近红外光谱（FTNIR）中含有茶叶的有机物化学成分信息, 不同品种茶叶的化学成分和含量都有差异, 所以利用傅里叶近红外光谱进行茶叶品种分类是可行的。 由于茶叶近红外光谱数据具有维数高, 有波峰和波谷, 光谱重叠交错等特点, 所以准确分类光谱数据存在困难。 为此, 提出一种可能模糊鉴别C均值聚类（PFDCM）算法, 将模糊线性判别分析（FLDA）引入到可能模糊C均值聚类（PFCM）算法中, 在模糊聚类过程中FLDA可提取茶叶近红外光谱的鉴别信息和进行数据空间的转换。 PFDCM在对茶叶光谱进行模糊聚类后得到的模糊隶属度和典型值可实现茶叶近红外光谱的准确聚类, 具有聚类速度快, 准确率高等优点。 由于PFDCM的典型值没有隶属度之和为1的约束条件, 因而PFDCM在聚类含噪声的光谱数据方面优于模糊C均值聚类（FCM）。 采集岳西翠兰, 六安瓜片, 施集毛峰和黄山毛峰四种茶叶共260个样本, 采用Antaris Ⅱ型傅里叶近红外光谱仪采集茶叶的傅里叶近红外光谱。 光谱波数范围为10 000~4 000 cm-1, 实验所得近红外光谱为1 557维的高维数据。 首先, 将光谱数据用多元散射校正（MSC）进行预处理以减少光谱散射和噪声影响和增加信噪比； 其次, 用主成分分析法（PCA）降低光谱数据空间的维数, 经过PCA处理后光谱数据维数为7； 然后, 用线性判别分析（LDA）提取光谱数据中的鉴别信息并将光谱数据空间的维数进一步降低到3维； 最后, 分别用FCM, 可能模糊C均值聚类（PFCM）和PFDCM进行数据的聚类分析, 实现茶叶品种的准确分类。 实验结果： 权重指数m=2.0, η=2.0, FCM, PFCM和PFDCM聚类算法的聚类准确率分别为93.60%, 93.02%和98.84%； FCM收敛时共迭代25次, 而PFCM和PFDCM收敛时分别迭代8次和23次； 模糊聚类收敛所消耗的时间, FCM最少, 而PFDCM最多。 FTNIR技术结合MSC, PCA, LDA和PFDCM提供了一种实现茶叶品种准确鉴别的分类模型。

茶作为世界最受欢迎的三大饮料之一, 不仅能够提神醒脑, 而且还有帮助消化和降低血压等作用。 随着人们对茶叶品质要求的日益提高, 需要对不同品种的茶叶实现准确的鉴别分析以防止茶叶市场里茶叶品牌名不副实和以次充好等现象的发生。 为实现对茶叶快速精准的鉴别分析, 设计了一种综合采用傅里叶近红外光谱和新的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法的茶叶品种鉴别系统。 传统模糊极大熵聚类分析在聚类含噪声数据时, 聚类结果往往容易出现错误, 即FEC对噪声数据敏感。 为解决这个问题, 在FEC分析算法的基础上引入可能C均值聚类分析(PCM), 提出了一种混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法。 MFEC可通过迭代计算得到模糊隶属度值, 能实现对含噪声的茶叶傅里叶近红外光谱数据的准确聚类分析。 首先, 使用傅里叶近红外光谱仪(Antaris Ⅱ型)采集岳西翠兰、 六安瓜片、 施集毛峰三种安徽茶叶的傅里叶近红外光谱数据, 光谱波数范围为10 000~4 000 cm-1。 其次, 对采集到的光谱数据使用多元散射校正(MSC)进行预处理, 预处理后先用主成分分析(PCA)将光谱数据维数降至10维, 然后再用线性判别分析(LDA)对降维后的近红外光谱数据进行特征提取。 最后, 通过混合模糊极大熵聚类分析和传统的模糊极大熵聚类分析对三种茶叶的光谱数据进行聚类分析, 并对两种聚类分析算法得到的聚类准确率、 收敛速度等进行对比分析。 实验结果表明: 混合模糊极大熵聚类(MFEC)分析算法与传统的模糊极大熵聚类(FEC)分析算法相比较, 在相同的权重指数m下MFEC具有更高的聚类准确率。 在m=2条件下, MFEC的聚类准确率达到了100%, 而传统的模糊极大熵聚类在相同条件下聚类准确率仅为37.98%。 MFEC收敛过程中仅需迭代10次即可达到收敛, 而FEC需要迭代100次, 因此MFEC可以更高效的进行模糊聚类分析, MFEC相比于FEC聚类性能具有明显的优越性。 通过傅里叶近红外光谱技术, 混合模糊极大熵聚类分析结合PCA与LDA算法构建的茶叶品种鉴别系统能够高效快速的完成对岳西翠兰、 六安瓜片、 施集毛峰三种茶叶的准确分类, 为茶叶检测领域提供了一种创新的方法与设计思路, 具有一定的理论价值和良好的市场应用前景。

茶叶种类识别和等级划分的实践意义重大。 成像光谱技术较传统检测、 识别手段具有图谱合一及快速无损等优势。 获取了君山银针、 无锡白茶、 信阳毛尖、 和六安瓜片4种外观相近的线条形茶叶的短波红外(1 000~2 500 nm)高光谱图像。 首先利用最小噪声分数(MNF)和非参数权重特征提取(NWFE)将高维高光谱数据投影到低维子空间, 然后用单因素方差分析(ANOVA)重新评估投影特征的可分性并选择对茶叶识别较为有效子空间, 同时考虑到“光谱和特征”能较好地表征物质反射属性, 将选择的投影子空间MNF1, MNF2, MNF4, MNF6, MNF8, NWFE1, NWFE2, 及“光谱和特征”一起作为光谱特征集并用SVM分类器获得光谱特征下像元的分类结果。 另一方面, 利用图像本质分解(IID)算法将高光谱图像的光谱分解为自身反射光谱R与阴影成分S; 在均质性较优的光谱范围(1 006~1 900 nm)按照光谱距离对R求取梯度图像并用分水岭算法实现了图像空间分割, 得到空间相关度较高的分割子块。 最后, 将像元分类和图像分割结果进行融合, 具体: 在每个图像分割子块中, 重新统计像元分类结果并按照最大投票法对整个子块的类别进行赋值, 也即联合光谱-空间信息的茶叶识别模型。 结果表明, 构建的模型对4种茶叶的识别结果较为满意, 在仅为约1%水平的训练样本下, 茶叶的总体分类精度达94.3%, Kappa系数为0.92。 该模型还较好地克服了茶叶光谱的“同物异谱”现象, 并期待方法对实践生产具有指导意义。

针对茶叶中的农药残留问题,利用表面增强拉曼光谱(SERS)技术结合二维相关光谱法快速检测茶叶中毒死蜱残留。以金纳米为增强基底,采集含不同浓度毒死蜱残留茶叶样本的SERS,利用标准正态变量变换(SNV)对原始拉曼光谱进行预处理,再以毒死蜱浓度为外扰,进行二维相关同步光谱和自相关谱分析,筛选出与毒死蜱浓度变化相关的特征谱峰,利用灰狼算法(GWO)优化支持向量机(SVM)参数,建立茶叶中毒死蜱残留分析模型,并与偏最小二乘(PLS)模型得到的结果进行比较。结果表明:利用二维相关光谱法优选出毒死蜱的14个特征谱峰,所建SVM模型对预测集样本的决定系数 Rp2为0.98,方均根误差为1.32,相对分析误差为6.32,能用于茶叶中毒死蜱残留的实际估测,模型性能优于采用1096 cm ^-1单个特征谱峰建立的SVM模型和PLS模型。研究结果表明:将二维相关光谱法用于筛选与茶叶中毒死蜱浓度相关的特征谱峰是可行的,为拉曼光谱中特征变量优选提供了新思路;同时也表明,SERS结合二维相关光谱法可以实现茶叶中毒死蜱残留的快速检测,为茶叶农药残留快速检测装置的开发提供了方法支持。