浙江首条投产工夫红茶生产线落户武义

本刊讯 9月中旬，浙江省首条投产“工夫红茶可视化连续自动化加工生产线”落户武义更香茶厂。该生产线由中国农业科学院茶叶研究所叶阳研究员团队牵头、华中农业大学等9家单位共同开发，已被列入“十二五”国家科技支撑计划课题“工夫红茶关键加工智能化装备及自动化生产线研制与示范”项目。     

茶叶贮藏技术研究进展

分析了影响茶叶贮藏的因素,综述了贮藏过程中茶叶的物理、化学变化以及茶叶贮藏新技术,意在探明茶叶贮藏技术的研究进展。同时引导人们研究贮藏新技术尤其是不同的茶叶加工技术对茶叶贮藏效果的影响,旨在让人们运用贮藏技术稳定茶叶品质,延长贮藏期,同时开发更多的茶叶贮藏新技术。     

武义县茶产业发展研修班在杭举行

10月29日至30日,浙江武义县茶叶产业协会主办的“武义县茶产业发展研修班”在中国农科院茶叶研究所举行。武义县茶业协会执行会长钟明祥、秘书长邓萍以及各理事成员共25人参加了此次研修。研修班围绕促进武义县茶产业健康发展,邀请了中国农业科学院茶叶研究所副所长、中国茶叶学会理事长江用文研究员作《茶产业发展趋势与展望》报告,中国农业科学院茶叶研究所程启坤研究员、傅尚文研究员分别作《茶文化与茶产业发展》和《茶叶质量安全与认证管理》报告。期间,研修班学员参观考察了中国茶叶研究所展览中心、中国茶叶博物馆。     

基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价

外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法(PLS)、极限学习机(ELM)和强预测器集成算法(ELM-Ada Boost)3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型(Rp=0.892,RPD大于2),其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP(0.874)、Bias(-0.148)、SEP(0.226)和CV(0.018)值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快(0.014~0.281 s)。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。     

张家界野生观赏藤本植物资源调查及开发利用研究

为了解张家界野生藤本植物资源现状,采用文献查阅法、实地调查法和总结分析法相结合的方法,对市区野生观赏藤本植物资源进行调查。结果显示张家界市观赏藤本植物共有192种,隶属于40科87属。运用层次分析法,对这192种藤本植物的开发利用价值进行综合评价及排序、分级。其中开发利用价值为Ⅰ级的野生藤本植物共有17种,Ⅱ级43种,Ⅲ级42种,Ⅳ级90种。该分析结果将为后期张家界市园林建设筛选出一批具有较高观赏价值的藤本植物。     

杀青方式对“武阳春雨”茶品质影响研究

正"武阳春雨"是浙江省武义县名优绿茶的代表,其品质的形成主要受原料、加工工艺等影响。其中,杀青是加工的关键步骤,对成品茶品质起着决定性的作用。鲜叶通过杀青,酶的活性钝化,内含的各种化学成分在没有酶影响的条件下,由热力作用推动进行热物理化学变化,从而形成了绿茶"清汤绿叶"的品质特征。目前,茶叶加工常用的杀青方式有汽热杀青、微波杀青、热风杀青、滚筒杀青等。杀青方式不同,杀青效果各异。本试验通过采用不同的杀青方式加工"武阳春雨"茶,研究杀青对茶叶理化成分和感官品质的影响,以期为"武阳春雨"名优绿茶生产提供参考依据。     

武义有机茶产业特色与发展对策

近二十年来,浙江省武义县有机茶产业风生水起,种植面积、产量、产值居全国前列,成为全国第一个有机茶之乡, 2019年又获评"中国有机抹茶之乡".区域公共品牌"武阳春雨",被评为首批国家生态原产地保护产品、农产品地标登记保护产品、浙江省十大名茶、浙江名牌产品等,逐渐形成"有机、健康、养生"的武义茶叶品牌形象.目前,全县有6...     

蓝光、红光对工夫红茶萎凋中鲜叶氨基酸和儿茶素组分含量的影响

系统研究了不同光质(蓝光、红光和无光)对工夫红茶萎凋过程中氨基酸和儿茶素组分含量变化趋势及成品茶感官品质的影响。结果表明,随着萎凋时间的增加,鲜叶氨基酸含量除茶氨酸和天冬氨酸下降、谷氨酸先增加后下降外,氨基酸总量及其余组分均增加;红光处理天冬氨酸和茶氨酸降低程度最大,异亮氨酸、亮氨酸、酪氨酸、赖氨酸、组氨酸增加明显,而丝氨酸、缬氨酸、苯基丙氨酸无光处理组增加明显,其余氨基酸在蓝光处理下增加明显。鲜叶中没食子儿茶素(GC)、表没食子儿茶素(EGC)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)、表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、酯型儿茶素及总儿茶素含量随萎凋时间的增加而降低,但儿茶素(C)、没食子酸儿茶素没食子酸酯(GCG)、儿茶素没食子酸酯(CG)含量随萎凋时间的增加呈先增加后降低,表儿茶素(EC)含量却随萎凋时间的增加先降低后增加;红光处理的GC、EGC、EGCG、酯型儿茶素及儿茶素总量降低程度最大;与无光处理相比,红光和蓝光处理均能显著降低ECG的含量。同时,红光和蓝光萎凋处理的成品茶感官审评得分高于无光处理,且红光组香气因子得分高,蓝光组滋味因子得分高。由此可见,不同光质能影响鲜叶萎凋过程中儿茶素和氨基酸组分含量变化,并影响成品茶品质,红光萎凋品质最优。     

基于计算机视觉的绿茶炒干中在制品理化变化研究

为探明绿茶炒干过程中在制品理化变化规律,利用计算机视觉技术对其外形和色泽的变化进行实时监测,同时测定其主要成分变化。结果显示,随着炒干时间的增加:(1)在制品曲率半径值逐渐下降,10~30 min下降最快;R、G、B和平均灰度值呈先下降后上升的趋势,一致性则呈相反趋势;色相H值显著上升,饱和度S值显著下降。(2)表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表没食子儿茶素(EGC)、叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量显著下降,没食子儿茶素没食子酸酯(GCG)含量显著上升。试验结果表明,曲率半径值与含水率、叶温呈极显著相关,H值与叶绿素a、叶绿素b含量等呈极显著相关,S值与叶绿素a、类胡萝卜素和表儿茶素没食子酸酯(ECG)含量呈极显著相关。EGCG和H值线性拟合度最高,为0.922 1。今后可通过在线监测含水率、叶温和H值等来预测绿茶炒干过程中曲率半径值和化学成分的变化。