ハイライト

特級平緑茶はNIR技術を用いて識別することができた

特定のスペクトル領域を使用するSiPLSモデルは、PLSモデルよりも一般に高い予測精度を示しました。

特定のスペクトル領域とポリフェノールおよびアルカロイドの存在との間には潜在的な相関関係がある
抽象
特級緑茶は最高のランクと高い価値を持つ高級茶製品です。特級緑茶は通常、パネル官能評価によって分類され、これは時間とサンプルが高価である。近赤外分光法食品の品質評価と等級付けのための有望な迅速かつ非破壊的な分析技術として考えられています。本研究は近赤外分光法を用いた特級平緑茶の識別法を確立した。全スペクトルを緑茶の官能スコアを予測するための部分最小二乗法(PLS)モデリングに使用し、特定のスペクトル領域を相乗区間 – 部分最小二乗法(siPLS)モデリングに使用した。最高のパフォーマンスは、MSC + siPLSの前処理と15回の間隔からのサブインターバルのsiPLSモデルによって達成されました。交差検定と外部検証でそれぞれ97%と93%の予測精度で最適等級フラットグリーンティーを識別するために最適モデルを使用した。緑茶サンプルの化学組成も分析されました。ポリフェノール(総ポリフェノール、カテキンおよびフラボノール配糖体)、アルカロイドおよびアミノ酸。主成分分析の結果は、特定のスペクトル領域とポリフェノールおよびアルカロイドの存在との間に潜在的な相関があることを示した。したがって、NIR技術は、化学的支持を有する特級平緑茶の迅速かつ非破壊的識別のための実用的な方法である。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1386142518307492