在提取激光诱导击穿光谱(LIBS)全部特征峰的基础上,利用支持向量机建立了有效的茶叶分类模型。采集了15种茶叶样品的有效LIBS光谱数据(190~720 nm),运用窗口平移平滑和峰位漂移函数修正对光谱进行了预处理,再结合主成分分析降维,对绿茶、红茶、白茶实现了98.3%的识别率;对同一种类中不同品种的茶叶也实现了较好的识别。研究结果表明,LIBS在茶叶品种快速识别应用中具有较好的前景。

为了快速识别茶叶品种,提出了激光诱导击穿光谱全光学诊断方法。采集7种茶叶样品在200~480 nm波长范围的激光诱导击穿光谱的全谱数据,分别运用九点平滑和九点平滑/一阶导数方法对光谱进行降噪、消除干扰预处理,再结合主成分分析对预处理后的光谱进行降维。选择判别分析(DA)、径向基函数网络(RBF)和B-P反向传播网络(又称MLP)三种模型对7种茶叶进行品种识别。结果显示:综合九点平滑和一阶导数预处理后,再结合主成分分析降维,可使三种模型对茶叶品种的识别准确率均有一定程度的提高,MLP的识别准确率高于DA和RBF,其训练集识别准确率为99.6%,测试集识别准确率为99.1%。选择合适的激光诱导击穿光谱预处理及模型构建方法,对快速准确识别茶叶品种具有可行性。