一种茶叶分类方法与流程

本发明属于快速分析检测领域，具体涉及一种茶叶的分类方法。

背景技术：

离子迁移技术是一种基于气相中不同离子在电场中迁移时间差异的微量化学物质分析技术，具有高灵敏度，高选择性，对样品中的挥发性成分相应非常灵敏。离子迁移技术与气相色谱的联用，优势在于将离子迁移谱的高灵敏度和气相色谱的高分辨率相结合，使获取的化学信息变得更加丰富。通过气相色谱对其产生的挥发性有机物进行预分离后，直接洗脱至离子电离室，不同待测成分依次进入漂移管并进行离子反应。因此，气相色谱与离子迁移谱的联用是无损检测技术的一大创新，可以得到更高级的测试数据并进行进一步的数据处理。

之前对茶叶样品的分类大多数采用光谱分析法，但该类方法所获得的二维光谱实用性较差，直观性欠缺信息，数据量也较少。利用气相-离子迁移技术的分析原理，通过彩色化处理数据后形成伪彩色三维谱，分析人员根据自身判断能力和实践经验直接从谱图中选取代表茶叶的特征信息区域。通过不同样品所形成的图库分析，选定能够表征样品种类的区域范围，采用化学计量学方法分析该区域迁移谱数据，获得茶叶种类区分鉴别的效果。近年来，气相-离子迁移谱分析方法由于其高分辨率、高灵敏度、数据信息量丰富等特点，将成为食品科学与工程领域的新型研究工具，并进一步扩展无损检测技术的应用领域。茶叶中主要含有茶碱和鞣酸及芳香油等成份，这些成份在高温加热环境下易挥发。

传统光谱分析法对茶叶分类存在信息单一、可视化不强以及效果较差等缺点。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种茶叶分类方法，气相-离子迁移联用技术主要是通过检测气体来进行定性分析，以实现图谱中定性和定量的表达，提高不同茶叶品种分类的效率和准确率。

为解决以上技术问题，本发明采用气相-离子迁移联用技术提取了茶叶特征信息，对不同品种的茶叶进行了分类，具体技术方案如下：

一种茶叶的分类方法，包括步骤一，收集茶叶样品：收集N种不同品种的茶叶，外加2个平行实验样品，将所述N+2个茶叶样品各取10克，误差±0.1g；分别置于N+2个玻璃瓶中，将所述N+2个茶叶样品分别密封保存并记录茶叶名称；其特征在于还包括如下步骤：

步骤二，三维信息谱图的获取：以茶叶为检测对象，用气相-离子迁移设备采集数据，以获得所述N+2个茶叶样品的三维信息谱图；

步骤三，谱图特征区域选取：对所述N+2个茶叶样品的三维信息谱图依据保留时间对应的某一物质的离子峰强度的差异为原则，选择35个具有明显特征变化的区域，以表征每个样品在对应区域的变化，从而选定茶叶的谱图特征区域；

步骤四，数据预处理：对所述选定的谱图特征区域的数据首先进行中心化处理，然后再经过卷积平滑处理，得到待进一步分析的特征区域数据；

步骤五，化学计量分析：基于自主研发的数据处理平台，采用化学计量学方法对所述特征区域数据进行可视化分析，根据不同茶叶品种所对应指纹图谱的辨别，实现对N+2个茶叶样品的品种快速分类；

N为大于0的正整数。

所述步骤二中三维信息谱图的采集具体为：在试验前，设定德国GAS公司的型号为FlavourSpec的气相-离子迁移谱设备进行24小时的反吹清洗，以避免气相-离子迁移谱设备内有部分成分残留从而影响仪器性能；待气相-离子迁移谱设备中的离子漂移管清洗完成后，室内温度保持为25℃，设定仪器的漂移管温度为45℃，色谱柱温为40℃，进样器温度为80℃，漂移气流速为150mL/min，载气流速为25mL/min，从而获得样品的三维信息谱图。

所述步骤三中谱图特征区域选取是通过观察不同样品谱图中某一特征物质对应颜色的变化选择多个特征区域，并以图片库的形式展示各成分物质的变化情况，选择离子峰强度变化明显的特征位置区域用于进一步数据分析。

所述步骤四的数据预处理是采用自主研发的数据处理平台，依据特征区域对应的保留时间和迁移时间为界从原始数据中截取对应的数据，并以保留时间为依据依次排列特征区域的离子迁移数据，从而形成一维矩阵；将一维矩阵首先通过中心化处理，然后再经过卷积平滑处理。

所述步骤五的化学计量分析是利用自主研发的数据处理平台，对特征区域数据进行可视化数据分析，具体包括以下过程：

过程一，对所述特征区域数据进行主成分分析法，在降低减少数据维度的同时应用分类器将特征区域数据映射到较小的子空间；

过程二，采用线性判别式分析法从已知样品类的数据集中进行最大化类别分离，以便进行未知样品类型的预测；

过程三，采用K最近邻算法正确识别某一茶叶样品类型。

本发明具有有益效果。本发明利用气相色谱-离子迁移谱技术对茶叶样品中的挥发性成分进行分析，使得在无需知道具体挥发性物质的情况下通过保留时间和离子迁移时间确定样品特征信息区域；本发明通过基于自主研发的数据处理平台对三维图谱数据进行编程处理，并结合化学计量学方法对其进行分析，从而实现了数据模型的建立。通过以上方法，本发明最终实现图谱中定性和定量的表达，进一步提高了不同茶叶品种分类的效率和准确率。

附图说明

图1为本发明茶叶样品原始三维谱图；

图2为本发明不同茶叶样品不同特征区域视图库；

图3为本发明样品第一主成分和第二主成分分布图；

图4为本发明样品第一、第二和第三主成分三维图；

图5为本发明样品第一线性判别和第二线性判别分布图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例(N＝22)，对本发明的技术方案做进一步详细说明。

步骤一，三维信息谱图的采集。以不同种类的茶叶为检测对象，共24个样品，采用德国GAS公司的型号为FlavourSpec气味分析仪为检测设备，获得所述茶叶挥发性物质的一系列谱图数据作为样品分类信息，如图1所示。

步骤二，谱图特征区域的选取：对获取的三维谱图信息通过色彩系统可视化后选择不同样品多个颜色变化明显区域用于表征该样品的特征成分，通过形成各个区域的谱图库确定区分不同茶叶种类的一个特征区域，所得的特征区域如图2所示。

步骤三，数据预处理：对选定的所述谱图特征区域的数据首先进行中心化处理，然后再经过卷积平滑处理，得到待进一步分析的特征区域数据；

步骤四，化学计量分析：利用自主研发的数据处理平台，对特征区域数据进行可视化数据分析，首先采用主成分分析法对其进行分析，在降低数据维度的同时应用该分类器将数据映射到较小的子空间，为数据的进一步处理做基础，如图3和图4所示；然后采用线性判别式分析法从已知样品类的数据集中进行最大化类别分离，以便进行未知样品类型的预测，如图5所示；最后采用K最近邻算法分析识别未知样品的类型。

具体的数据的预处理和化学计量分析过程如下。

数据的预处理：所采用的程序为基于自主研发的数据处理平台的脚本文件。自主研发的数据处理数据处理系统是一种高效的矩阵运算语言，其通过预设数量及其丰富的函数、工具包，使得操作者不必费心重新编写语言，同时自主研发的数据处理可以提供足够便捷的发挥空间，方便使用者熟悉各种算法。通过自主研发的数据处理自带文本文件读取函数将待分析数据以变量形式保存，执行已编写完成的脚本文件进行相对应的数据预处理。

化学计量分析：获取得到的特征区域数据量较大，其中包含一些不重要信息，需要对其进行降维处理，以减少数据运算量。采用主成分分析方法，通过得分矩阵的贡献率累加总和≥95％选择最佳的主成分个数。对所得的数据进行分析，采用线性判别式算法将高维的模式样本投影到最佳便于鉴别的矢量空间，抽取分类信息并进一步压缩特征空间维数。最后采用K最近邻算法对茶叶样品进行正确分类。

茶叶其因种类、营养价值的不同在价格上存在很大的差异，而在同种类的茶叶中颜色又相似或者非常接近，一些不法生产经营者以次充好，广大普通消费者从感官上很难加以准确区分。传统采用的感官鉴别易受个人因素影响，准确性较差，传统化学分析法则存在耗时长，易被污染等特点，而光谱法分析则存在直观性差、谱图分析困难等缺点。因此，设计一种新的对茶叶样品进行分类判别的方法显得尤为重要。

本发明以常见绿茶、红茶、普洱茶及花茶为检测对象，采用德国GAS公司的型号为FlavourSpec的气相-离子迁移谱设备，在相同的条件下对22种茶叶，共计24个茶叶样品(其中包含两个平行样)的三维谱图信息进行测定和分析。具体测定参数为：漂移管温度为45℃，柱温为40℃，进样器温度为80℃，漂移气流速为150mL/min，载气流速为25mL/min。

一种茶叶分类方法具体步骤为：

1.清洗设备

开机设定仪器进入自动清洗模式，在该模式下，仪器自动将各可调参数调整到最大值进行工作，清洗时间为24h，防止设备内有其他成分残留，影响仪器的分辨率和重复性。

2.获取样品的三维信息图谱

选用德国GAS仪器公司的型号为FlavourSpec气相色谱-离子迁移谱设备，设定漂移管温度为45℃，色谱图温度为40℃，进样器温度为80℃，漂移气流速为150mL/min，载气流速为25mL/min，在该条件下获取样品的三维信息谱图。

3.获取表征样品种类的特征信息区域

将获得样品的三维信息谱图经伪彩色系统处理后，从不同样品对应的颜色变化区域选择多个特征区域，形成以特征区域为横轴，样品编号为纵轴的图片库，通过观察各特征区域的颜色变化选择最具表征茶叶种类的一个特征区域。

4.化学计量分析

获得的特征区域为一矩阵数据利用上述方法计算所得的分类结果如表1所示

表1GC-IMS数据分类结果

如表1所示：除绿茶样品中有一个样品识别错误外，其他茶叶样品的识别率均达到100％，说明该方法的可行性。

上述实施实例仅用于说明本发明，其中各方法的实施步骤等都是可以有所变化的，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。