绿茶具有降血脂、降血糖及血压、清除自由基等一系列重要作用，绿茶饮料又以其独特的优势深得消费者的关注和喜爱 。一般而言 ,相同大类的茶饮料(如绿茶饮 料) 的风味比较接近 ,但不同品牌的茶饮料在风味上又有所不同。本研究对中国市场上现有的5个品牌7种绿茶饮料进行了测定,所得数据用主成分分析法(PCA)、聚类分析法(CA)和相似性分析法进行分析。
材料与方法
材料与仪器
5个不同品牌共7种市售绿茶饮料样品:均购自当地超市，首次采样前未打开包装，样品也未经任何前处理。
电子舌系统主要由味觉传感器、信号采集器和模式识别系统3部分组成。其中味觉传感器 ,其包含7个化学 选择性区域效应传感器阵列和1个Ag/AgC1参比电极 ,每个传感器具有不同分子膜，对不同味道产生选择性吸附。表1列出了7个传感器阵列对5种基本味觉味物质检测限，即传感器感受到某种物质最低浓度(mo1/1)。检测限值越低，传感器感受性越高。电子舌传感器的响应信号值是传感器电极接触到样品溶液后的电势V和参比电极(Ag/AgC1) 的电势V0 的差值(单位为mV)。数据采集前 , 电子舌系统需要经过自检、传感器活化、校正和诊断等步骤 , 以确保采集所得的数据的可靠性和稳定性 。
实验方法
样品测定 样品无需处理 ,直接量取80m1绿茶饮料倒入120m1电子舌专用烧杯中,并置入电子舌自动进样器上，采用清洗溶液(超纯水)和绿茶样本交替的检测序列进行检测。每个样本设定10个重复，电子舌传感器在每个样本中的采集时间为120s，每秒采集1个数据,每检测完一杯样本之后进行一次清洗，依次类推，最终由检测系统获取传感器响应信号数据。
数据处理方法 本研究采用多元统计分析中的主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法，对电子舌采集的数据进行分析。
结果与讨论
主成分分析
由于各传感器对不同种类绿茶饮料区分的贡献率可能不同，因此逐渐剔除传感器后采用主成分分析区分7种绿茶饮料。根据主成分得分绘制二维得分图 ,其结果见图3 。主成分得分图以散点图为基础，每个点代表一个样品，点之间的距离代表样品之间特征差异的大小。
每种绿茶饮料样品在主成分图上由4个点组成,主成分1和主成分2的贡献率分别为99.707%、0.2934% , 所以取前2个主成分对应的特征向量所决定的两维子空间就可充分保存原始数据的信息。由图3可以看出 ,每一个样品的4个点离散度较小 ,而不同样品之间没有重合区域 ,存在一定的差异 ,说明该电子舌系 统可以很好的区分这7种绿茶饮料样品 ,且区别指数 (discrimination index)达到96。其中统一绿茶和雀巢原叶绿茶的主成分得分区域分离较近 ,说明这两种绿茶饮料的味觉分析结果较为相似:康师傅冰绿茶、康师傅劲凉冰绿茶和娃哈哈卡曼橘绿茶的主成分得 分区域分离较近 ,说明这三种绿茶饮料的味觉分析 结果较为接近:而 雀巢冰爽茶与椰树绿茶之间的主成分得分区域, 以及同其它5种绿茶样品的得分区域都间隔较远 ,说明这两种绿茶的口味差别最为明显。
聚类分析
对电子舌7根传感器检测所得的响应值进行聚类分析(CA) ,采用类平均法 ,得到聚类分析树状图，其结果见图4 。由图4可得 ,康师傅劲凉冰绿茶和娃哈哈卡曼橘绿茶之间的差别最小，约在0.19个平均单位时 ,二者聚为一类:康师傅冰绿茶与前两者在约0.50 个平均单位处聚为一类:这三者与椰树绿茶在约0.75个平均单位处聚为一类 。同样 ,统一绿茶和雀巢原叶 绿茶之间的差别也较小 ,约在0.53个平均单位时 ,二者聚为一类 ,并且与雀巢冰爽茶在约1. 10个平均单位 处聚为一类，最终 ,七种绿茶样品在约1.16个平均单位处聚为一大类。
相似性分析
对电子舌7根传感器检测所得的7种绿茶饮料样品的响应值 ,两两之间进行无重复的相似性分析 ,结果如表2所示 。由表2的相似性分析表可以看出 ,康师傅劲凉冰绿茶与娃哈哈卡曼橘绿茶的距离为37 ,说明它们在7种绿茶饮料中口味相对最为相似,且与康师傅冰绿茶的距离在100~150个单位之间 ,说明这三者的口味相对较为接近:统一绿茶与雀巢原叶绿茶的距离为183个单位 ,说明二者的口味相对也较为接近:除此之外 ,其它的绿茶样品距离大多集中在1000~3000个 单位之间，间隔的距离较远 ,说明它们的口味相对差别较大 ,这与主成分分析和聚类分析的结果相一致。
结论
本研究利用电子舌检测技术以市场上已有的7种绿茶饮料作为检测对象 ,并用主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法对所得的数据进行了分析。
主成分分析结果显示，主成分1的贡献率达到 99.707% ,说明主成分1基本可以包含被测样品所有的信息 ,在第1和第2主成分的得分图上 ,7个绿茶饮料可以清楚地区分开，区分度达到了96 。由主成分分析图 可以看出康师傅冰绿茶、康师傅劲凉冰绿茶和娃哈哈 卡曼橘绿茶的主成分得分区域相距较近，说明这三种 绿茶饮料的口味较接近:统一绿茶与雀巢原叶绿茶得 分区域较近，说明它们的口味较接近:而雀巢冰爽茶 与椰树绿茶之间得分区域相距较远，且与其他五种绿 茶的得分区域也相距较远 ,说明这两种绿茶饮料的口 味较为独特，该结果与聚类分析和相似性分析的结果相一致。而聚类分析和相似性分析的结果，更直观地显示出个绿茶饮料样品之间的差别程度。
虽然主成分分析、聚类分析以及相似性分析并不能显示哪个品牌的样品质量更好，更容易被消费者所接受 ,但是却可以显示出不同的绿茶饮料，由于生产 条件、原料、配料或是工艺上的细微差别 ,而造成的不同的品质特征。在实际工业化生产中 ,这将有利于对产品进行在线质量控制、真假辨识以及品质调控 等。而且 ,与人工感官评定和化学检测相比较，电子舌具有操作简单、快速 、可靠等优势 ，具有非常广阔 的应用前景。
来源：感官科学与评定 ，转载请注明来源。
参考文献：关为,田呈瑞,陈卫军,周劝娥,张航,唐敏敏,夏秋瑜.电子舌在绿茶饮料区分辨识中的应用[J].食品工业科技,2012,33(13):56-59.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2012.13.060.
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材料与方法
材料与仪器
5个不同品牌共7种市售绿茶饮料样品:均购自当地超市，首次采样前未打开包装，样品也未经任何前处理。
电子舌系统主要由味觉传感器、信号采集器和模式识别系统3部分组成。其中味觉传感器 ,其包含7个化学 选择性区域效应传感器阵列和1个Ag/AgC1参比电极 ,每个传感器具有不同分子膜，对不同味道产生选择性吸附。表1列出了7个传感器阵列对5种基本味觉味物质检测限，即传感器感受到某种物质最低浓度(mo1/1)。检测限值越低，传感器感受性越高。电子舌传感器的响应信号值是传感器电极接触到样品溶液后的电势V和参比电极(Ag/AgC1) 的电势V0 的差值(单位为mV)。数据采集前 , 电子舌系统需要经过自检、传感器活化、校正和诊断等步骤 , 以确保采集所得的数据的可靠性和稳定性 。
样品测定 样品无需处理 ,直接量取80m1绿茶饮料倒入120m1电子舌专用烧杯中,并置入电子舌自动进样器上，采用清洗溶液(超纯水)和绿茶样本交替的检测序列进行检测。每个样本设定10个重复，电子舌传感器在每个样本中的采集时间为120s，每秒采集1个数据,每检测完一杯样本之后进行一次清洗，依次类推，最终由检测系统获取传感器响应信号数据。
数据处理方法 本研究采用多元统计分析中的主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法，对电子舌采集的数据进行分析。
结果与讨论
主成分分析
由于各传感器对不同种类绿茶饮料区分的贡献率可能不同，因此逐渐剔除传感器后采用主成分分析区分7种绿茶饮料。根据主成分得分绘制二维得分图 ,其结果见图3 。主成分得分图以散点图为基础，每个点代表一个样品，点之间的距离代表样品之间特征差异的大小。
聚类分析
对电子舌7根传感器检测所得的响应值进行聚类分析(CA) ,采用类平均法 ,得到聚类分析树状图，其结果见图4 。由图4可得 ,康师傅劲凉冰绿茶和娃哈哈卡曼橘绿茶之间的差别最小，约在0.19个平均单位时 ,二者聚为一类:康师傅冰绿茶与前两者在约0.50 个平均单位处聚为一类:这三者与椰树绿茶在约0.75个平均单位处聚为一类 。同样 ,统一绿茶和雀巢原叶 绿茶之间的差别也较小 ,约在0.53个平均单位时 ,二者聚为一类 ,并且与雀巢冰爽茶在约1. 10个平均单位 处聚为一类，最终 ,七种绿茶样品在约1.16个平均单位处聚为一大类。
对电子舌7根传感器检测所得的7种绿茶饮料样品的响应值 ,两两之间进行无重复的相似性分析 ,结果如表2所示 。由表2的相似性分析表可以看出 ,康师傅劲凉冰绿茶与娃哈哈卡曼橘绿茶的距离为37 ,说明它们在7种绿茶饮料中口味相对最为相似,且与康师傅冰绿茶的距离在100~150个单位之间 ,说明这三者的口味相对较为接近:统一绿茶与雀巢原叶绿茶的距离为183个单位 ,说明二者的口味相对也较为接近:除此之外 ,其它的绿茶样品距离大多集中在1000~3000个 单位之间，间隔的距离较远 ,说明它们的口味相对差别较大 ,这与主成分分析和聚类分析的结果相一致。
本研究利用电子舌检测技术以市场上已有的7种绿茶饮料作为检测对象 ,并用主成分分析法、聚类分析法和相似性分析法对所得的数据进行了分析。
主成分分析结果显示，主成分1的贡献率达到 99.707% ,说明主成分1基本可以包含被测样品所有的信息 ,在第1和第2主成分的得分图上 ,7个绿茶饮料可以清楚地区分开，区分度达到了96 。由主成分分析图 可以看出康师傅冰绿茶、康师傅劲凉冰绿茶和娃哈哈 卡曼橘绿茶的主成分得分区域相距较近，说明这三种 绿茶饮料的口味较接近:统一绿茶与雀巢原叶绿茶得 分区域较近，说明它们的口味较接近:而雀巢冰爽茶 与椰树绿茶之间得分区域相距较远，且与其他五种绿 茶的得分区域也相距较远 ,说明这两种绿茶饮料的口 味较为独特，该结果与聚类分析和相似性分析的结果相一致。而聚类分析和相似性分析的结果，更直观地显示出个绿茶饮料样品之间的差别程度。
虽然主成分分析、聚类分析以及相似性分析并不能显示哪个品牌的样品质量更好，更容易被消费者所接受 ,但是却可以显示出不同的绿茶饮料，由于生产 条件、原料、配料或是工艺上的细微差别 ,而造成的不同的品质特征。在实际工业化生产中 ,这将有利于对产品进行在线质量控制、真假辨识以及品质调控 等。而且 ,与人工感官评定和化学检测相比较，电子舌具有操作简单、快速 、可靠等优势 ，具有非常广阔 的应用前景。
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参考文献：关为,田呈瑞,陈卫军,周劝娥,张航,唐敏敏,夏秋瑜.电子舌在绿茶饮料区分辨识中的应用[J].食品工业科技,2012,33(13):56-59.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2012.13.060.
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