《食品科学》：江苏大学欧阳琴教授：远红外辐射红茶萎凋过程品质变化规律及光谱-图像协同监测分析

红茶是我国产量和出口量最大的茶类，其茶汤色泽红亮，香气宜人，深受消费者的喜爱。红茶加工工艺主要包括萎凋、揉捻、发酵、干燥等，其中萎凋工艺是红茶香气品质形成的关键步骤。

近年来，光照处理作为提升红茶萎凋品质与效率的有效手段受到了广泛关注，不同波段的光照处理可以改善茶叶感官品质与内部代谢活动。

准确把控萎凋的节点，是实现茶叶标准化和高质量加工的关键。远红外辐射萎凋工艺加快了品质变化，更加大了萎凋工艺品控的难度。快速、客观的无损检测方法为远红外辐射萎凋工艺的数智化品控提供了可能。近红外光谱（NIR）技术作为一种快速、无损检测技术，在茶叶加工过程品质监测中引起广泛关注。机器视觉（MV）是一种模仿人类视觉的技术，可精准捕获叶片外形变化。因此，构建NIR与MV融合体系，可弥补单一技术的局限性。

江苏大学食品与生物工程学院的夏高帆、欧阳琴*，江苏丘陵地区镇江农业科学研究所的马圣洲等人以红茶为对象，探讨不同时长远红外辐射萎凋工艺对红茶品质的影响规律，尝试构建融合卷积注意力模块（CBAM）与一维卷积神经网络（1DCNN）的模型，以实现萎凋程度的快速、准确判别，旨在为红茶加工工艺参数调控提供理论依据，并为红茶品质的快速无损检测提供技术支持。

1 不同萎凋工艺对酶活性的影响

PPO和POD是与红茶发酵关系最为密切的氧化酶类，较强的酶活性有利于后期发酵进程的顺利推进。经不同时长的远红外辐射后，PPO活性发生明显变化。如图2a、b所示，随着远红外辐射时间延长，酶活性也随之增加且始终保持较高水平。相较于CK组在萎凋结束时的PPO活性（41.2 U/（g·min）），HW1组增长至55.87 U/（g·min），增幅为35.60%；HW2组略微下降，在萎凋15 h时PPO活性为51.49 U/（g·min），相较于CK组增幅为24.98%。POD变化与PPO不同，在萎凋进行至15 h时，CK组POD活性为94.83 U/（g·min）；HW1条件POD活性下降至73.98 U/（g·min），较CK组下降21.98%；HW2条件下，POD活性达到了118.22 U/（g·min），较CK组增长24.67%。

2 不同萎凋工艺对主要滋味物质及水分的影响

总游离氨基酸含量变化反映了茶叶在萎凋过程中代谢活动与酶促反应的活跃程度。如图2c所示，至萎凋15 h，CK组总游离氨基酸相对含量为4.01%，HW1组总游离氨基酸相对含量为3.89%，较CK组降幅为2.99%；HW2组总游离氨基酸相对含量为3.29%，较CK组降幅为17.96%，降幅最大。在萎凋3 h和6 h处HW1与HW2组与CK组差异显著。综上，长时间的远红外辐射提升了酶活性，呼吸作用与酶促反应可能会导致氨基酸大量消耗，最终含量降低。

总糖是红茶中“甜味”来源的重要物质。如图2d所示，萎凋过程中总糖含量先呈下降趋势，在萎凋6～9 h，下降至低谷后回升。至萎凋15 h，CK组总糖相对含量为4.69%，较初始值下降25.49%，相比之下，远红外辐射处理提高了萎凋15 h的总糖含量，HW1组与HW2组总糖相对含量分别为5.51%和5.95%。萎凋6～15 h，3 组总糖相对含量均差异显著。糖类作为呼吸作用的主要底物被大量消耗以提供能量，因此在萎凋6～9 h处含量下降。远红外辐射处理使总糖含量有所回升，缓解了茶中的苦涩味。

茶多酚是影响红茶滋味和色泽的重要物质。如图2e所示，在萎凋过程中，茶多酚含量均呈现出先上升后下降的趋势，但峰值出现的时间节点有差异。HW1组与HW2组茶多酚含量均在萎凋9 h处达到峰值，增幅分别为22.05%、16.11%。较CK组峰值延迟了6 h，并且增幅分别提升了12.7%，6.76%。萎凋3 h与萎凋9 h时，远红外辐射组与CK组差异显著。萎凋初期，叶片失水导致细胞膜结构改变，结合态多酚类物质释放为游离态，引起茶多酚含量暂时升高。在萎凋后期，远红外辐射使PPO活性增强，催化茶多酚氧化形成茶黄素、茶红素等氧化产物，导致茶多酚含量下降。

酚氨比是衡量茶汤滋味浓淡、苦涩味、鲜爽味的关键指标。如图2f所示，在萎凋过程中，酚氨比总体波动较大，萎凋15 h时，CK组的酚氨比相比茶鲜叶下降了26.16%；HW1组和HW2组分别降低了20.06%和5.70%。在萎凋3～6 h期间，远红外辐射组与CK组差异显著。

水分含量是衡量红茶萎凋程度的重要指标之一。如图2g所示，3 组萎凋样本的水分含量随萎凋时间延长均呈现下降趋势。萎凋15 h时，CK组、HW1组与HW2组的最终水分相对含量分别为60.05%、59.72%与57.22%。其中，HW2组水分含量下降幅度最大，降幅为20.21%，其最终水分相对含量较CK组低2.83%；HW1组降幅为16.73%，其最终水分含量较CK组低0.33%。自萎凋6 h起，HW2组与另外两组均有显著差异。水分变化的主要原因在于远红外辐射强烈的穿透性与热效应，能够快速且均匀加热茶叶组织内部。因此，相较于自然萎凋，长时间的远红外处理在提升水分蒸发效率、缩短萎凋时间方面具有显著优势。

3 不同萎凋工艺对成品茶主要滋味物质的影响

由表1可知，不同萎凋工艺制成的成品茶在主要滋味成分上存在差异。HW1组的总游离氨基酸相对含量最高，达到3.34%，显著高于CK组与HW2组，较高的总游离氨基酸含量为其茶汤鲜爽度提供了物质基础；同时，HW1组的酚氨比最低，仅为4.01%。酚氨比的降低通常可以减轻茶汤的苦涩味，增强其鲜爽口感。HW2组的总糖相对含量最高，为3.85%；但其总游离氨基酸相对含量最低，为2.80%，且茶多酚含量显著低于其他两组；高总糖、低氨基酸与低茶多酚含量的组分构成可能会导致茶汤滋味协调性下降，出现青涩味。

4 不同萎凋工艺对成品茶感官品质的影响

如表2所示，在外形方面CK和HW1区别不明显，HW2虽然水分含量达到适度标准，但是由于远红外辐射的热作用，导致叶片和嫩茎水分含量差异较大，叶片失水多而嫩茎部分水分含量较高，所以揉捻过程中成条性较差，出现较多短碎，这在叶底方面也有体现。香气和滋味方面，HW1得分均显著高于CK，远红外处理提高了红茶的香气和滋味。HW2因为叶底碎条造成揉捻不匀，进而影响了发酵进程，出现青涩味，汤色方面也呈现出鲜叶死青造成的红暗现象。

5 不同萎凋工艺下萎凋叶滋味物质的相关性分析

如图3所示，水分含量与总糖、酚氨比呈显著正相关（

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6 基于主要滋味物质的萎凋程度预测

上述主要滋味物质含量的变化规律及相6关性分析揭示了其含量变化可间接反映萎凋程度。为验证其判别性能，使用主要滋味物质含量作为数据集构建CART、KNN、SVM、RF模型。基于滋味物质构建的红茶萎凋程度判别模型结果如表3所示，其混淆矩阵如图4所示，第1类对应萎凋不足类，第2类对应萎凋适度类，第3类对应萎凋过度类。其中RF模型性能最优，校正集准确率为100%，预测集准确率为85.33%。由图4可得，所有类别中，萎凋过度的样本误判率高。这是由于萎凋12～15 h，总游离氨基酸、总糖、茶多酚含量变化不明显，导致区分度较小。然而，理化指标检测存在样本破坏性大、效率低的限制，难以实现茶叶生产过程中的实时监控，因此，开发一种快速无损判别红茶萎凋程度的方法具有实际应用价值。

7 萎凋过程核心品质指标筛选结果

为明确在萎凋过程中对萎凋程度差异贡献最大的核心品质指标，本研究采用PLS-DA模型计算各理化指标的VIP值。如图5所示，水分和总糖的VIP值均大于1，说明它们在区分不同萎凋程度中具有较高贡献，是反映萎凋进程的核心品质指标。相反，总游离氨基酸、酚氨比、茶多酚等指标的VIP值均小于1，表明这些指标对萎凋程度的贡献有限。

8 基于NIR与MV技术的萎凋叶萎凋程度快速预测

1.8.1 NIR数据分析

如图6所示，NIR反射率由样品中的化学成分含量调控，不同的远红外辐射时长导致萎凋叶中成分含量存在差异，从而产生不一致的光谱图。根据不同萎凋工艺的叶片平均光谱图，在1 069、1 193、1 247 nm波长处光谱差异明显。其中1 069 nm波长处的差异可能是源于总游离氨基酸中

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8.2 变量筛选及关键波长解 析

如图7 所示，筛选了3 1 个变量，占总变量的24.22%，其中变量128、127、126、123的VIP值大于1.5，对应的波长分别为1 673.75、1 691.09、1 696.87、1 702.64 nm。1 673.75～1 702.64 nm处归属于O—H键伸缩振动的一级倍频，与水分子的O—H键振动高度关联，是水分含量的直接响应区域，与萎凋失水过程高度相关。其余波长主要分布在1 051.35 nm及1 122.75～1 134.63 nm波段。1 051.35 nm处归属为C—H键伸缩的二级倍频，与茶多酚芳香环上的C—H 键相关。1 122.75～1 134.63 nm主要归属于C—H键伸缩振动的组合频，与总游离氨基酸中的烷基链C—H键相关。萎凋诱导的酶促氧化导致多酚类转化，此波段可反映酚类物质的动态变化。

8.3 MV数据分析

如图8所示，由于萎凋过程叶片持续失水，使叶片表面逐渐变暗，但肉眼难以区分。为了更清晰地表征萎凋叶图像颜色变化趋势，提取3 个颜色空间，即RGB、HSV和L*a*b*。对每一张图像计算颜色均值，获得平均颜色图像。

8.4 核心品质指标的定量模型预测结果

如表4所示，其中总糖的预测模型相较于水分的预测模型表现更佳，校正集

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8.5 基于光谱-图像的萎凋程度定性模型

基于NIR、MV与NIR＋MV建立萎凋程度判别模型，结果如表5所示。采用CART、KNN、SVM、RF、CBAM-1DCNN模型，基于NIR建立的CBAM-1DCNN模型校正集准确率为98.55%，预测集准确率为90.67%，Kappa系数为0.85，混淆矩阵如图10a所示；基于MV的CBAM-1DCNN模型校正集准确率为99.11%，预测集准确率为92.00%，Kappa系数为0.88，混淆矩阵如图10b所示；基于NIR＋MV的CBAM-1DCNN模型性能最优，校正集准确率为99.11%，预测集准确率为96.00%，Kappa系数为0.94，模型的混淆矩阵如图10c所示。由混淆矩阵可得出，模型对第2类（萎凋适度）与第3类（萎凋过度）样本的分类性能较低，第1类（萎凋不足）分类准确率较高，主要源于其水分含量差异显著，导致光谱特征区分度较大。萎凋适度组对应于萎凋9 h以后的阶段，由图2可得CK组与HW1组间差异不显著，导致光谱特征区分度较小。相较于滋味物质建立的RF判别模型，基于NIR与MV技术建立的CBAM-1DCNN模型实现了更高精度判别，预测集准确率提升了10.67%，且无需损耗样本，在工业生产中展现出更大的应用潜力。

结 论

本研究围绕红茶萎凋过程中关键滋味物质的动态变化，系统分析了不同萎凋工艺下萎凋叶样本中总游离氨基酸、茶多酚、水分、总糖、酚氨比的变化趋势，并建立CBAM-1DCNN模型判别萎凋程度。结果表明，远红外辐射会促进萎凋进程，加速水分均匀蒸发与酶促氧化。构建的光谱-图像融合CBAM-1DCNN模型能够有效判别萎凋程度，其中校正集准确率为99.11%，预测集准确率为96.00%，比滋味物质建立的RF判别模型准确率提升了10.67%。本研究可为红茶萎凋工艺优化提供新的思路，后续研究将聚焦于多模态数据融合及自适应算法开发，以推动茶叶萎凋从经验控制向精准调控的转变。

引文格式：

夏高帆, 马圣洲, 常惠林, 等. 远红外辐射红茶萎凋过程品质变化规律及光谱-图像协同监测分析[J]. 食品科学, 2025, 46(24): 9-17. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250721-165.

XIA Gaofan, MA Shengzhou, CHANG Huilin, et al. Quality evolution during far-infrared radiation withering of black tea and its monitoring based on data fusion of near infrared spectroscopy and machine vision[J]. Food Science, 2025, 46(24): 9-17. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250721-165.

实习编辑：杨琼；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网

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