智能感官分析技术在茶叶品质检测中的应用

doi:10.7506/spkx1002-6630-200919082

食品科学 ›› 2009, Vol. 30 ›› Issue (19 ): 351-355.doi: 10.7506/spkx1002-6630-200919082

智能感官分析技术在茶叶品质检测中的应用

史波林^1,2，赵镭²，汪厚银²，尹京苑^1,*

1.上海大学通信与信息工程学院 2.中国标准化研究院食品与农业标准化研究所

收稿日期:2009-07-01 出版日期:2009-10-01 发布日期:2010-12-29
通讯作者: 尹京苑1,* E-mail:jyyin@staff.shu.edu.cn
基金资助:
中国博士后科学基金资助项目(20080440614)

Application of Intelligent Sensory Technique in Evaluation of Tea Quality

SHI Bo-lin1,2，ZHAO Lei2，WANG Hou-yin2，YIN Jing-yuan1,*

1. School of Communication and Information Engineering, Shanghai University, Shanghai 200072, China；
2. Food and Agriculture Standardization Institute, China National Institute of Standardization, Beijing 100088, China

Received:2009-07-01 Online:2009-10-01 Published:2010-12-29
Contact: YIN Jing-yuan1,* E-mail:jyyin@staff.shu.edu.cn

摘要/Abstract

摘要：

感官品评是茶叶品质评价的通常方法，可直接反应人的感受及对产品的质量要求，但具有一定的主观性。理化检测比较客观、准确，但只能说明茶叶的成分组成和结构，不能反应茶叶的整体品质。以传感器和多元统计分析技术为核心的智能感官分析技术可在一定程度上模拟人的感官给出有关茶叶香气、滋味和外质的评判结果和指纹信息。本文剖析了智能感官系统的基本原理，综述了智能感官分析技术在茶叶品质检测中的国内外研究进展，分析了最新的动态和研究中的不足，并对该技术的发展和进一步的研究进行了展望。

关键词: 智能感官分析, 茶叶品质, 检测

Abstract:

Sensory analysis is a general method for evaluating tea quality. It can directly reflect product quality requirements of human being by sensory perception, but to some extent subjectivity. Physical and chemical tests are objective and accurate, but unable to appreciate the total quality of tea. Intelligent sensory analysis containing sensors and multi-statistical analysis is a core technique, which can simulate human sensory perception to provide finger information and evaluation results relative to appearance, taste and aromatic smell of tea. In this paper, principles for intelligent sensory system are elucidated and current progress in tea quality evaluation using intelligent sensory system is reviewed. Therefore, problems in current intelligent sensory analysis are discussed, which can provide future suggestions on intelligent sensory analytical technology.

Key words: intelligent sensory analysis, tea quality, evaluation

中图分类号:

TS207.7

史波林1,2，赵镭2，汪厚银2，尹京苑1,*. 智能感官分析技术在茶叶品质检测中的应用[J]. 食品科学, 2009, 30(19 ): 351-355.

SHI Bo-lin1,2，ZHAO Lei2，WANG Hou-yin2，YIN Jing-yuan1,*. Application of Intelligent Sensory Technique in Evaluation of Tea Quality[J]. FOOD SCIENCE, 2009, 30(19 ): 351-355.

[1]	田林双，顾鹏程，吴存兵，徐澳，豆雪梅，史凤珍，陈飞. 小麦粉及其制品中偶氮甲酰胺检测方法研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(9): 347-354.
[2]	李伊宁，黄昆仑，姚志轶. 用于叶酸检测的荧光传感器构建及应用研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(9): 214-221.
[3]	宁亚维，刘茁，杨正，马俊美，范素芳，李强，张岩. UPLC-MS/MS法同时检测食品中3种主要牛奶过敏原[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 270-276.
[4]	王玥，邵琳，李乾学，易乐，曲晗，王洪利，沈明浩. 适配体结合量子点技术同时检测金黄色葡萄球菌和大肠埃希氏菌O157:H7方法[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 305-312.
[5]	田景升，李东东，赵玲钰，高文惠. 喹乙醇印迹传感器的制备及其在喹噁啉类药物残留快检中的应用[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 316-324.
[6]	刘娜，曹强，肖雨诗，黄蓉，程雷，刘欢，韩刚，李晋成，李梦龙，吴立冬. 基于多巴胺及其衍生物的传感器在食品快速检测中的研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(5): 332-339.
[7]	陈巧莉，杨兵，洪晴悦，魏鲟钰，方楚楚，阚建全. 海洋生物毒素的分类、毒害作用机制及检测技术研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(5): 321-331.
[8]	赵非，陈宝英，李克峰，王旭. 高效液相色谱-荧光检测法测定红肉及其加工肉中唾液酸含量[J]. 食品科学, 2021, 42(4): 313-318.
[9]	黄佳茵，周雅琪，陈美玉，李苑，吴甜甜，胡亚芹. 基于甲基纤维素改性聚乙烯醇指示膜的制备、表征及对南美白对虾的鲜度指示[J]. 食品科学, 2021, 42(3): 194-203.
[10]	吴有雪，吴美娇，田亚晨，王政，郭亮，刘程，方水琴，刘箐. 沙门氏菌检测生物传感器研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(3): 339-345.
[11]	付瑞杰，周静，田风玉，焦必宁，何悦. 基于纳米材料的光学适配体传感器在农药残留检测中的应用研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(3): 330-338.
[12]	山珊，黄昭鸿，黄艳梅，刘道峰，刘成伟，黄运红，龙中儿. 不对称PCR技术结合免疫层析法快速检测产志贺毒素大肠埃希氏菌[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 312-318.
[13]	山珊，黄艳梅，赵雪龙，陈文瑶，刘成伟，龙中儿，刘道峰. 级联信号转导系统结合免疫层析法检测大肠埃希氏菌O157:H7[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 314-320.
[14]	杨建飞，马倩，左勇，黄雪芹，徐佳，王定丽，周耀进，杨柯怡. 亚硝酸盐快速检测试剂研究及其在酱腌菜中的应用[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 321-328.
[15]	黄栋玮，谷贵章，胡科娜，高兴杰，张进杰，杨文鸽，徐大伦. 基于D152树脂吸附蛋白质结合SERS测定鱼肉中的鸟嘌呤含量[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 298-305.

智能感官分析技术在茶叶品质检测中的应用

Application of Intelligent Sensory Technique in Evaluation of Tea Quality

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价