茶树品种‘木禾种’成品茶的感官特征及干茶识别

2021-04-12金美霞陈晓阳吴政孺

茶叶 2021年1期

金美霞陈晓阳吴政孺林杰*

(1.东阳市龙盘玉叶农业开发有限公司，东阳 322100；2.浙江农林大学农业与食品科学学院，临安 311300)

1 前言

‘木禾种’与‘鸠坑种’、‘龙井种’被并称为浙江三大有性系茶树良种，主要分布在浙江东阳、磐安、嵊州、绍兴、诸暨等地，在1988年被评为浙江省省级茶树良种。木禾种持嫩性强，芽叶生育力较强，制成的珠茶具有花香，是钱塘龙井和珠茶的当家品种之一[1-3]。在金华东阳，‘木禾种’群体种占据茶园面积约70%，由2004年始，东阳以木禾种为根基，打造了“东白”系列茶叶品牌，‘木禾种’初步被开发成不同茶类。然而在品种深入研究方面，‘木禾种’远不及‘鸠坑种’与‘龙井种’。‘鸠坑种’[4]、‘龙井种’的成品茶感官特征[5]、理化成分[6]和品种适制性[7]已有较多研究报告。而‘木禾种’在感官特征、理化指标和成品茶适制性方面的研究未见报道，因此‘木禾种’是否具有一定的品种辨识度，制成各类茶的理化指标和感官分析是否具有特点，需要进行对比和分析，为未来‘木禾种’茶树资源的开发利用提供参考。近年来卷积神经网络在植物叶片识别方面应用广泛，朱良宽[8]等人提出DCGAN与迁移学习结合使用的植物叶片识别方法，不仅识别效率高于传统学习，同时节约了大量计算。有报道[9]基于使用了残差模块的Alexnet卷积神经网络，经14轮训练，所有模型识别率均达95%以上，因此本文尝试通过卷积神经网络将‘木禾种’成品茶与其他茶树品种成品茶进行区分，确认‘木禾种’成品茶的品种辨识度。

2 材料与方法

2.1 材料

东阳市龙盘玉叶农业开发有限公司生产的玉龙白茶三级、玉龙大袍(青茶)二级、东白黑茶三级、茉莉花茶三级、东白毛峰(绿茶)二级、玉龙白茶(紧压白茶)、东白金红(红茶)二级(标注产品生产月份、两批次)。

2.2 感官分析及理化检测

委托绿城农科检测技术有限公司感官分析及理化检测，感官审评均依据GB/T 23776-2018国家标准鉴定，感官因子都达到“合格”水平；水分含量检测方法依照GB 5009.3-2016第一法，总灰分检测方法依照GB5009.4-2016第一法，酸不溶性灰分检测方法依照GB5009.4-2016第三法，粉末含量检测方法依照GB/T 8311-2013，水浸出物含量检测方法依照GB/T 8305-2013，粗纤维含量检测方法依照GB/T 8310-2013，水溶性灰分碱度检测方法依照GB/T 8309-2013，茶多酚与儿茶素含量检测方法依照GB/T 8313-2018。

2.3 数据采集及分析

2.3.1实验平台基于Python 语言的深度学习、操作系统Windows10专业版、硬件环境lntel(R)Core(TM)i7-7700HQ CPU@2.80GHz 2.80GHz，NVIDIA GeForce GTX1060、Anaconda3及Python3.7 版本。

2.3.2图像采集将取出的茶样放入不同茶具，在不同背景，不同角度下进行图片拍摄，拍摄茶样局部的图片共50张原始图片。网络采集7种对应茶类外形相似的对比成品茶(丽水香茶、寿眉白茶、贡眉白茶、武夷岩茶、熟普、茉莉花茶、金骏眉)代表性图片各50张。

2.3.3卷积神经网络迁移学习识别原始图像、对比图像各裁剪去背景处理，再作图像水平镜面翻转增强，扩展产生每品种100张图片，共1400张图片的数据集。各类图像分别以3:1的比值将图像随机划分至训练集与测试集。将训练集图像先随机裁切为224×224×3的RGB图像，再经过图像翻转。测试集图像则先经缩放处理，再以中心为基准裁切为224×224×3 的RGB图像。研究表明，对数据集进行图像增强，在神经网络的输出中添加噪声，可使模型的拟合能力与泛化能力增强并解决过拟合，提高图像识别准确率[10]。采用ResNet18卷积神经网络，优化算法为SGD，动量momentum=0.9，初始学习率LR=0.001，调整倍数gamma=0.1，调整间隔step size=7，训练轮数num epochs=10。

3 结果与分析

3.1 ‘木禾种’成品茶感官特征

对比国家标准GB/T 23776-2018要求，所有7个‘木禾种’成品茶检测样都达到相应茶类的感官因子“合格”水平，具体感官评价结果如表1所示，各分析样的干茶如图1所示。其中，玉龙白茶散茶在香气方面稍粗，结合净度含有较多的鱼叶蜡片、叶底粗杂，表明所用原料较为粗老，因此在香气上表现稍弱。玉龙白茶紧压茶叶底中可见泛红叶，可能是由于鲜叶堆放后未及时摊放萎凋导致茶叶红变，也可能是日晒时光照过强导致的茶叶红变。东白黑茶有幼嫩梗，叶底软，表明原料尚嫩，陈香纯正表明黑茶在渥堆工艺上程度适度，形成黑茶的独特香气。东白毛峰茶样中含有茎梗，选择含有嫩梗的原料利于形成紧实的条索，同时对滋味和香气有一定提升作用，提升耐泡度。东白金红因发酵适度，茶红素大量生成，揉捻时间长，充分破坏茶叶细胞壁，提高茶汤浓度，使得汤色红明，长时间提香的工艺形成了甜香的香气。茉莉花茶茶样可见筋梗，筋梗内含有的内含物质对滋味有提升作用。玉龙大袍香气纯正，焙火时火功程度重，挥发性香气成分减少，香气方面稍弱。整体而言，‘木禾种’制成的黑茶(东白黑茶三级)陈香纯正，制成的东白金红二级具有显著的甜香，在满足各茶类适制性基础上，在各别茶类上也能有良好表现。

图1 ‘木禾种’成品茶干茶

表1 ‘木禾种’成品茶感官特征

表2 ‘木禾种’成品茶理化检验指标(干物重)

3.2 ‘木禾种’成品茶理化检验指标

玉龙白茶散茶、玉龙白茶紧压茶、东白黑茶含水率均超过8%，可能与这三类茶原料嫩度低、加工过程中茎梗难以达到足干有关(表2)。玉龙大袍碎茶含量为0.8%，揉捻时产生的少量破碎叶是可能原因。东白毛峰、东白金红、玉龙白茶、东白黑茶水浸出物含量分别为36.9%，31.8%，30.7%，30.7%，水浸出物含量整体偏低，综合所有茶类的水浸出物含量初步推测是一是采用的原料嫩度整体不高，原料嫩度越高，水浸出物含量越高[11]；二是可能‘木禾种’茶树可能内含物质较少。研究表明茶毫中的粗纤维含量显著高于茶叶[12]，粗纤维含量是作为评价原料嫩度的重要指标[13]，与原料嫩度呈显著负相关，龙翔[14]认为可将粗纤维含量作为炒青绿茶的品质指标。东白毛峰、东白金红粗纤维含量分别为7.9%与8.23%，对于多毫茶树品种，原料嫩度与茶毫含量呈正相关，东白金红所用原料较嫩，产生较多的茶毫，茶毫中的粗纤维含量较高，可能贡献了粗纤维含量指标；而东白毛峰由于原料中有茎梗，客观上也会带来检测样粗纤维指标偏高。因此以粗纤维含量作为品质指标评价‘木禾种’成品茶嫩度并不恰当。东白绿茶的茶多酚含量仅为19.7%，儿茶素含量为14.54%，说明其茶多酚含量整体偏低，可能是造成其水浸出物率偏低的主要原因。倪德江等[15]发现加工中有无揉捻工艺对茶多酚含量差异较大，同时注意到做形时间最长的卷曲型在9种外形的茶叶中茶多酚含量最低，因此初步推测可能是长时间揉捻造成茶多酚含量低。整体而言，‘木禾种’由于其多为有性系茶园，采摘嫩度一致性不占优势，而制成的白茶、黑茶产品由于原料嫩度较低，茎梗率高，其含水量偏高；水浸出物含量体现茶叶中水溶性物质含量[16]，而‘木禾种’的7个成品茶的水浸出物率整体偏低，特别是其红茶、绿茶产品的水浸出率指标需要更多关注并加以提升。‘木禾种’绿茶中的茎梗可能带来粗纤维含量高，需要进一步分析原因，并加以关注。

3.3 ‘木禾种’成品茶辨识度分析

所有7个‘木禾种’成品茶和7个比对茶的卷积神经网络建模识别结果如表3所示，由‘木禾种’白茶散茶与寿眉、‘木禾种’青茶与武夷岩茶、‘木禾种’茉莉花茶与其他品种茉莉花茶、‘木禾种’黑茶与熟普识别率达100%，能做到了完全区分，‘木禾种’绿茶与丽水香茶、‘木禾种’红茶与金骏眉、‘木禾种’紧压白茶与贡眉同样也达到非常高的识别率，分别为99.3%、96.7和98.7%。这些结果表明，‘木禾种’制成的成品茶与同类茶相比具有较高的辨别度，这可能是由‘木禾种’的加工工艺差别或品种本身差异带来。

精确率指所有预测为正的样本在真正真样本中所占比例，召回率指真正样本中被正确预测的比例[17]。由表4可见‘木禾种’白茶散茶与‘木禾种’黑茶精确率为1，即样本预测完全正确且没有将其他茶误判为‘木禾种’白茶散茶，召回率为1，即样本全部被正确预测且没有遗漏样本。这表明‘木禾种’制成的白茶散茶与黑茶在外形上具有极高的辨识度。‘木禾种’青茶、‘木禾种’绿茶、‘木禾种’茉莉花茶、‘木禾种’红茶、‘木禾种’紧压白茶虽有一定的误判，但精确率与召回率仍高于0.9，外形上同样有较高的辨识度。由图2可见在14种茶同时分类识别时，1张‘木禾种’青茶被误判为‘木禾种’茉莉花茶，2张其他品种茉莉花茶被误判为‘木禾种’茉莉花茶，可能是由于同时14种茶叶共同训练学习导致未能完全区分，在学习中将外形相似的茶叶归为一类造成误判。