近红外光谱与化学计量学在茶叶质量控制中的整合应用：原理、光谱预处理方法、机器学习算法、研究进展与未来方向

作者及机构
本文由Shengpeng Wang（湖北省农业科学院果树茶叶研究所）、Clemens Altaner（新西兰坎特伯雷大学林业学院）、Lin Feng（农业农村部茶叶资源综合利用重点实验室）等来自中国、新西兰多所研究机构的学者共同完成，发表于《Food Research International》2025年第205卷。

研究背景与主题
随着全球茶叶产量持续增长，传统感官评价和湿化学检测方法在实时质量控制中的局限性日益凸显。近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy, NIRS）技术因其非破坏性、高效性和环保优势，成为茶叶质量监测的理想选择。本文系统综述了NIRS技术在茶叶产业链中的应用进展，涵盖原理、光谱预处理方法、机器学习算法、设备开发及标准化，并提出了未来研究方向。

核心观点与论据

1. NIRS技术原理与预处理方法
NIRS通过捕获含氢基团（如-OH、-CH、-NH）的化学键振动信息（波长范围780–2526 nm），结合化学计量学实现定性与定量分析。光谱预处理是克服噪声干扰的关键步骤，包括：
- 均值中心化（Mean Centering）：消除基线偏移
- 标准正态变量变换（SNV）：校正颗粒散射效应
- 小波变换（Wavelet Transform, WT）：高频噪声去除
- 正交信号校正（Orthogonal Signal Correction, OSC）：剔除无关光谱信息
*证据*：Wang等（2023）研究表明，经SNV预处理后，茶叶水分预测模型的R²p提升至0.9711（Huang et al., 2021）。

2. 机器学习算法的应用
- 传统算法：支持向量机（SVM）在茶叶等级分类中准确率达98.13%（Xia et al., 2024）；随机森林（RF）通过多决策树集成提升模型鲁棒性。
- 深度学习：卷积神经网络（CNN）结合NIRS实现茶叶品质100%准确识别（Yang et al., 2021）。
*案例*：Luo等（2023）利用1D-ResNet18模型，基于高光谱成像（HSI）数据预测茶多酚含量（R²=0.80）。

3. 茶叶质量评价的关键应用领域
- 鲜叶质量评估：通过湿度、粗纤维和总氮含量构建质量指数（QI），BP-ANN模型预测精度R²p=0.9223（Wang et al., 2013）。
- 成分快速检测：LS-SVM模型对表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）的预测RMSEP低至4.132 mg/g（Luo et al., 2022）。
- 地理溯源：PLS-DA模型区分安溪铁观音产地准确率93.1%（Yan et al., 2014）。

4. NIRS设备开发与标准化
- 设备类型：包括便携式NIRS水分检测仪（Wang et al., 2021b）、在线监测系统等。
- 标准化进展：中国已发布6项茶叶NIRS检测标准（如GH/T 1259-2019），推动技术产业化。

研究价值与创新性
1. 科学价值：首次系统整合NIRS在茶叶全产业链的应用框架，提出“光谱-算法-设备-标准”四位一体技术路径。
2. 应用价值：为茶叶智能加工提供实时质量控制方案，例如基于NIRS的发酵度监测模型（Chen et al., 2021）可降低人工误差30%。
3. 方法论创新：提出中层级数据融合策略（Mid-level Data Fusion），结合NIRS与HSI提升模型精度（Li et al., 2023）。

未来方向
- 深化茶叶深加工（如茶饮料）的NIRS应用
- 开发微型化NIRS设备与云端数据库
- 建立跨品种通用模型转移协议

亮点总结
1. 全面性：覆盖从鲜叶到成茶的NIRS全流程应用。
2. 技术前瞻性：首次探讨深度学习与NIRS的协同潜力。
3. 实践导向：提出设备开发与标准化的具体路径，加速技术落地。

本文为茶叶质量控制的智能化转型提供了理论支撑与技术蓝图，其方法论亦可拓展至其他农产品领域。