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51.
52.
茶多酚浓度对绿茶饮料稳定性的影响研究 总被引:1,自引:1,他引:0
比较了不同茶多酚浓度下绿茶饮料灭菌、贮藏过程中的感官与理化品质变化。研究结果表明,不同茶多酚浓度绿茶饮料稳定性差异较大,灭菌、贮藏过程中,绿茶饮料外观颜色变深、变红,茶多酚、儿茶素含量显著下降,黄酮化合物、没食子酸含量显著上升,咖啡碱、氨基酸含量略有下降,感官风味品质明显下降,熟汤味明显;随着茶多酚浓度升高,绿茶饮料的感官理化品质变化趋势加剧,高温贮藏(37℃)变化程度明显高于低温贮藏(4℃)。当茶多酚质量浓度为400~600mg/L时,绿茶饮料稳定性相对较好。 相似文献
53.
红茶发酵过程生理生化变化及调控技术研究进展 总被引:1,自引:1,他引:0
发酵是形成红茶品质特征的关键工序,其实质是在特定温湿度和供氧条件下,以多酚类酶促氧化形成茶黄素(TFs)、茶红素(TRs)、茶褐素(TBs)等高聚物为核心,同时芳香物质、糖类、蛋白质等品质成分发生剧烈变化。笔者综述了多酚氧化酶、过氧化物酶、β -葡萄糖苷酶和脂肪氧合酶等酶类在红茶发酵过程中主要发挥的功效,以及多酚类、蛋白质、氨基酸、芳香物质和糖类等生化成分在发酵期间的变化规律,概括了液态悬浮发酵、通氧发酵、添加外源物发酵等新型发酵技术,以及温湿度、光照、供氧量等参数的调控和一些辅助工艺在红茶发酵过程中应用的研究进展。通过这些理论研究展望了未来红茶发酵机理的研究内容和发酵设备,为红茶发酵的进一步研究提供基础和借鉴。 相似文献
54.
超高压辅助浸提鲜茶汁研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了不同超高压压力水平辅助浸提对鲜茶汁产品得率、主要品质成分及风味品质的影响。研究表明,随着超高压处理压力水平的升高,鲜茶汁的可溶性固形物、茶多酚、氨基酸及主要儿茶素组分等主要品质成分含量都呈上升的趋势,但压力大于100 MPa时处理间没有显著差异;超高压辅助浸提对鲜茶汁的外观颜色及香气等感官品质有一定影响,但当压力处于100~300 MPa时,不同压力之间没有显著差异,只有当压力达到500 MPa时鲜茶汁的感官品质受到显著影响。综合比较,超高压处理(100 MPa、10 min)最适于绿茶鲜茶汁加工处理。通过电镜扫描分析,超高压处理对茶叶叶片细胞结构具有明显的破坏作用,且随着压力水平的升高,破坏强度增大,这可能也是超高压辅助浸提可以显著提高鲜茶汁产品得率的主要原因。 相似文献
55.
基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
56.
基于RSM和BP—AdaBoost—GA的红茶发酵性能参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为明确自行设计的滚筒式红茶发酵机性能参数,以无量纲化的综合评分为发酵品质评价指标,采用响应面法和基于改进型神经网络的遗传算法(BP-AdaBoost-GA)对影响发酵品质的3个因素(发酵温度、发酵时间、翻拌间隔)进行优化,并对2种方法的优化效果进行比较。结果表明,各因素对发酵品质的影响重要性顺序为:发酵温度、翻拌间隔、发酵时间;采用响应面法优化,当发酵温度、发酵时间、翻拌间隔分别为25℃、150 min、20 min时,综合评分预测值和实际值分别为0.863和0.856,相对误差为0.8%;而采用BP-AdaBoost-GA优化,当发酵温度、发酵时间、翻拌间隔分别为27℃、170 min、25 min时,预测值和实际值分别为0.871和0.868,相对误差为0.3%;BPAdaBoost预测模型的决定系数和相对分析误差分别为0.994和18.456,高于响应面法的0.988和9.577,且预测均方根误差较低,为0.017。在红茶发酵工艺的参数优化中,采用BP-AdaBoost-GA方法能比响应面法更好地拟合模型,以及在全局变量范围内推导最优发酵条件。 相似文献
57.
为提高我国红茶加工科技水平以及促进我国红茶产业的高质量发展,本文回顾了近年来我国红茶的生产、销售现状,总结了我国红茶在制品状态在线检测技术、加工装备研制、加工技术创制及新产品开发等方面的最新进展。分析了我国红茶产业现阶段存在的问题,包括红茶产品品质整体水平仍偏低和风格相类似、红茶加工装备调控水平较低和标准化装备推广不足,以及红茶精准化标准化加工水平偏低等。最后从加工理论挖掘、智能化装备研发、新技术创新、新产品开发等方面对我国红茶产业的发展前景进行了展望。 相似文献
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