春茶旺季，大量的鮮葉尚未被加工成綠茶便因過度攤放而變質(zhì)，既能延長采后鮮葉攤放期，又能保證甚至提升綠茶的感官品質(zhì)，即是理想的茶鮮葉采后管理方式。
近日，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝林學(xué)學(xué)院茶學(xué)系倪德江教授團(tuán)隊(duì)在Beverage Plant Research在線發(fā)表了題為Effects of differentspreading treatments on the formation of aroma quality in green tea的論文。
該研究以常規(guī)自然攤放(CK)為對照，設(shè)置了低溫黑暗(LTD)、低溫黃光(LTY)、低溫CO2氣調(diào)(LTCD)三種攤放方式，利用HS-SPME/GC-MS檢測技術(shù)分析了不同攤放處理下茶鮮葉的香氣揮發(fā)物含量變化，結(jié)合轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)探索了低溫?cái)偡怒h(huán)境對采后茶鮮葉芳香物質(zhì)合成代謝的影響。該研究表明，相較于自然攤放，低溫?cái)偡怒h(huán)境(尤其是低溫黃光處理)在大幅延長采后茶鮮葉萎凋期的前提下，能正向調(diào)控芳樟醇、法尼烯、苯乙醇、茉莉酸甲酯等的合成代謝，進(jìn)而對綠茶制品香氣質(zhì)量產(chǎn)生積極影響。
圖2 不同攤放處理過程萜烯合成基因的差異表達(dá)分析
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)園藝林學(xué)學(xué)院茶學(xué)系倪德江教授和王郁講師為該論文的共同通訊作者，虞昕磊博士(現(xiàn)就職于湖北省煙草公司宜昌市公司煙葉科技中心)和博士研究生何暢為共同第一作者。該研究得到了國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2018YFD0700505)的資助。
華中農(nóng)業(yè)大學(xué)倪德江教授團(tuán)隊(duì)主要研究領(lǐng)域是茶葉加工與品質(zhì)調(diào)控，茶葉功能化學(xué)，以及茶樹次生代謝、逆境響應(yīng)等方面的研究。
來源：Maximum學(xué)術(shù)出版
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很多茶友都對茶葉的初制程序有所了解，但對“攤放”和“萎凋”這兩個(gè)工藝容易混淆，之所以容易混淆是因?yàn)槎叨夹枰獙Ⅴr茶葉攤開，堆放到一定厚度靜置一段時(shí)間。那它們的區(qū)別在哪里呢？
攤放
“攤放”主要是為了讓茶葉中的水分自然蒸發(fā)掉30%，使茶葉變?nèi)彳?，并散去青草氣味，整個(gè)過程主要是物理變化，并伴有輕微化學(xué)變化。
攤放要均勻，一般為10公分左右，環(huán)境溫度在22℃-28℃之間效果最佳，攤放的時(shí)間一般不超過3小時(shí)。進(jìn)行攤放還可以軟化茶葉，這樣殺青時(shí)不容易折斷。
萎凋
“萎凋”是讓茶葉散失更多水分，在物理變化的基礎(chǔ)上，發(fā)生更多化學(xué)變化。
適度的水分散失之后，細(xì)胞膜透性增大，葉中所含酶類活性增強(qiáng)，大分子物質(zhì)蛋白質(zhì)、淀粉、不溶性原果膠物質(zhì)開始發(fā)生降解，小分子葡萄糖、氨基酸、可溶性果膠等有利于成茶品質(zhì)的物質(zhì)增多，多酚類物質(zhì)也有不同程度的氧化。因此，“萎凋”過后的茶葉具有顏色發(fā)紅、青草氣散失等特點(diǎn)。
由上可以看出，“攤放”與“萎凋”之間是存在區(qū)別的，萎凋更側(cè)重于內(nèi)質(zhì)的變化，需要鮮葉堆積成一定厚度擠壓發(fā)熱，時(shí)間也會更長，室內(nèi)自然萎凋時(shí)間通常要8-12小時(shí)。
值得一提的是，根據(jù)普洱茶國標(biāo)(GB/T2008-22111)中定義的普洱茶毛茶加工工藝流程，是鮮葉攤放-殺青-揉捻-解塊-日光干燥-包裝，當(dāng)中并無萎凋，很多人會將這兩個(gè)工藝混淆，實(shí)際上，紅茶、白茶、烏龍茶才需要萎凋。
普洱茶是后發(fā)酵茶，如果進(jìn)行萎凋，后期陳化所要求的內(nèi)含物質(zhì)基礎(chǔ)已經(jīng)提前耗盡或者被破壞，這就會導(dǎo)致后勁不足，最終呈現(xiàn)出來的茶湯滋味淡薄、融合度差、陳香弱等等，也就意味著喪失了越陳越香的價(jià)值，無法收藏了。
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近年來，茶葉加工基礎(chǔ)理論研究日漸深入，關(guān)鍵工序的工藝特性及在制品理化特征等日益明晰；利用光譜技術(shù)、電化學(xué)技術(shù)、機(jī)器視覺技術(shù)、電子鼻、電子舌等高新技術(shù)手段反映茶葉品質(zhì)質(zhì)量的技術(shù)方法不斷進(jìn)步；促使茶葉加工技術(shù)水平朝著數(shù)字化和智能化的方向大步邁進(jìn)。
一、鮮葉品質(zhì)質(zhì)量檢測與分級
在茶葉加工過程中，對鮮葉質(zhì)量等級的判定是確定加工過程技術(shù)參數(shù)的前提。利用近紅外光譜技術(shù)，以含水率、粗纖維總量和全氮量作為鮮葉質(zhì)量的判斷依據(jù)，建立了茶鮮葉原料質(zhì)量的在線評價(jià)模型，為評價(jià)茶鮮葉原料的質(zhì)量提供了準(zhǔn)確、快捷的新方法。
研究人員利用茶鮮葉圖像的面積、周長、長軸長度、短軸長度等幾何特征，以及圖像的對比度、平滑度等紋理特征進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建，可將茶鮮葉按嫩度等級進(jìn)行準(zhǔn)確分類。通過設(shè)計(jì)一套茶鮮葉智能分選系統(tǒng)，搭建基于7層結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別模型，可實(shí)現(xiàn)茶鮮葉的智能識別和等級分選。
鮮茶葉智能分選系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖
二、攤放程度分析與檢測
攤放是茶葉加工的重要工序，進(jìn)行攤放過程中攤青葉含水率實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確和無損檢測，實(shí)現(xiàn)攤青葉含水率的在線精準(zhǔn)控制，對于茶葉攤放工序的數(shù)字化、智能化生產(chǎn)具有重要意義。利用近紅外光譜技術(shù)提出預(yù)測綠茶攤青葉含水率的方法，通過將鮮葉樣品近紅外光譜全部轉(zhuǎn)化為成對的數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法建立含水率預(yù)測模型，可以實(shí)現(xiàn)綠茶攤青葉含水率的快速預(yù)測。利用近紅外光譜技術(shù)通過VCPA-GA提取特征波長建立PLSR和支持向量回歸預(yù)測模型，可以準(zhǔn)確無損地預(yù)測綠茶攤青葉的含水率，解決了攤青葉含水率定量預(yù)測，對綠茶加工設(shè)備的數(shù)字化具有重要的指導(dǎo)意義。
三、萎凋程度檢測與判別
在實(shí)際生產(chǎn)中，準(zhǔn)確評估萎凋程度是提高紅茶品質(zhì)的前提。將圖像和光譜信息融合后分別與線性判別分析法和PLS結(jié)合的技術(shù)，以光譜和紋理特征值融合數(shù)據(jù)建立紅茶萎凋程度的線性判別模型和兒茶素與氨基酸比值的PLS預(yù)測模型，使得萎凋程度判別準(zhǔn)確率達(dá)到94.64%，此方法可實(shí)現(xiàn)對紅茶萎凋程度數(shù)字化判別。
此外，研究者依靠微型近紅外光譜與智能手機(jī)相結(jié)合，開發(fā)了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ENN）的萎凋葉含水率預(yù)測模型。該方法通過ENN結(jié)合了主成分分析，既可以提取光譜特征，又可以進(jìn)行動態(tài)信息處理，提高了模型的抗干擾能力和訓(xùn)練效率，為預(yù)測萎凋葉含水率提供了一種便攜、準(zhǔn)確、快速、無損的方法。
(a)微型近紅外光譜儀；(b)智能手機(jī)上的光譜采集接口
四、殺青程度判別與控制
通過對殺青葉含水率的準(zhǔn)確判斷，可有效檢測生產(chǎn)中綠茶的殺青程度。利用可見-近紅外光譜和高光譜成像技術(shù)，通過對龍井43殺青葉高光譜信息的預(yù)處理和特征提取，分別建立含水率的光譜和成像檢測模型，從而為實(shí)現(xiàn)綠茶殺青葉含水率數(shù)字化在線檢測提供技術(shù)支撐。利用機(jī)器視覺對微波殺青過程中在制品的色澤和紋理特征實(shí)時(shí)監(jiān)測，通過建立ELM、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、CNN模型可對殺青葉含水率、茶多酚和氨基酸含量進(jìn)行在線檢測，該方法在快速檢測茶葉殺青品質(zhì)和茶葉數(shù)字化殺青作業(yè)中具有很好的應(yīng)用前景。
基于機(jī)器視覺的茶葉微波殺青中品質(zhì)變化與預(yù)測研究
五、揉捻程度檢測與判別
近年來揉捻研究主要集中在揉捻數(shù)字化和基礎(chǔ)研究等方面，主要包括對揉捻過程中在制品基本物理特性、外觀紋理、力學(xué)特性、電學(xué)特性、光學(xué)特性、顯微結(jié)構(gòu)及主要化學(xué)成分的變化進(jìn)行了相關(guān)研究，經(jīng)相關(guān)分析初步建立了揉捻程度的評價(jià)方法及揉捻機(jī)數(shù)字化控制策略。
六、發(fā)酵和渥堆的品質(zhì)質(zhì)量檢測與程度判別
1.發(fā)酵質(zhì)量檢測和程度判別
（1）視覺角度解析發(fā)酵品質(zhì)的方法研究。通過機(jī)器視覺技術(shù)分析了紅茶發(fā)酵過程圖片信息的RGB、Lab和HSV顏色空間變化規(guī)律，以顏色特征參數(shù)作為發(fā)酵程度模型的輸入來建立茶色素的非線性定量預(yù)測模型，計(jì)算機(jī)圖像的顏色特征和隨機(jī)森林模型、SVM非線性算法可對紅茶發(fā)酵過程中品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化評價(jià)。
（2）光學(xué)光譜檢測理化成分方法研究。該領(lǐng)取近年來主要建立了主要內(nèi)質(zhì)成分（茶褐素、茶紅素、兒茶素、咖啡堿和可溶性糖）定量預(yù)測模型，將紅茶不同時(shí)期的關(guān)鍵品質(zhì)指標(biāo)分布可視化，實(shí)時(shí)檢測紅茶發(fā)酵過程中關(guān)鍵內(nèi)質(zhì)成分的變化狀態(tài)和分布，為發(fā)酵信息的可視化和數(shù)字化展現(xiàn)提供技術(shù)支撐。
（3）電特性技術(shù)在發(fā)酵品質(zhì)檢測中的應(yīng)用。以工夫紅茶發(fā)酵在制品為研究對象，利用電特性檢測技術(shù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法相結(jié)合，構(gòu)建發(fā)酵葉茶多酚含量的預(yù)測模型，探討了發(fā)酵葉電參數(shù)（并聯(lián)等效電容、損耗因子和電抗）的變化規(guī)律，試驗(yàn)表明電特性檢測技術(shù)可用于紅茶發(fā)酵過程中茶多酚含量的數(shù)字化預(yù)測。
電特性信息采集與分析方法流程
（4）多元信息融合技術(shù)在發(fā)酵品質(zhì)檢測中的應(yīng)用。提出了基于低成本微近紅外光譜和實(shí)驗(yàn)室制造的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)進(jìn)行紅茶發(fā)酵質(zhì)量的在線快速檢測，建立了PAC-SVM的兒茶素和茶黃素定量預(yù)測模型，利用顏色、光譜和數(shù)據(jù)融合信息對紅茶發(fā)酵程度進(jìn)行數(shù)字化表征。
2.渥堆質(zhì)量檢測和程度判別
利用近紅外光譜儀得到了不同渥堆程度的渥堆原料樣品的空間分布圖，不同渥堆程度青磚茶渥堆原料樣品在空間中沒有出現(xiàn)交叉分布的情況，從而實(shí)現(xiàn)了渥堆程度的數(shù)字化預(yù)測。
七、干燥程度檢測與判別
將熱風(fēng)干燥過程中的烘干溫度、滾筒轉(zhuǎn)速、烘干初始水分、預(yù)測時(shí)間作為輸入，含水率作為輸出，分別利用多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及粒子群優(yōu)化的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立烘干過程茶葉含水率預(yù)測模型，該方法的優(yōu)異預(yù)測效果對茶葉干燥的數(shù)字化作業(yè)具有指導(dǎo)作用。
本文節(jié)選自《中國茶葉》2022年第8期，P1-8，《茶葉數(shù)字化加工技術(shù)研究進(jìn)展》，作者：沈帥，袁海波，朱宏凱，江用文。圖片來源于網(wǎng)絡(luò)。
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