Diese Arbeit nutzt die Nahinfrarotspektroskopie-Technologie in Kombination mit chemometrischen Methoden, um eine zerstörungsfreie Methode zur Unterscheidung verschiedener grüner Teesorten zu entwickeln. Durch Nahinfrarotspektroskopie wurden Spektren von acht grünen Teemustern verschiedener Sorten erhalten, wobei Einzeleffekte und optimierte kombinierte Spektralvorverarbeitung verglichen wurden. Es wurden Erkennungsmodelle für Teesorten mittels unüberwachter Hauptkomponentenanalyse (PCA) und überwachter linearer Diskriminanzanalyse (LDA) erstellt. Die Ergebnisse zeigen, dass optimierte kombinierte Vorverarbeitung im Vergleich zu einzelnen Vorverarbeitungsmethoden eine bessere Erkennungsgenauigkeit bietet. Die Vorverarbeitung durch Standardnormalvariablen-Transformation beseitigte Streueffekte aufgrund ungleichmäßiger Probengrößen. Die Vorverarbeitung der ersten Ableitung eliminierte den variablen Hintergrund, reduzierte Basislinienverschiebungen und hob die effektiven Informationen im Spektrum hervor. Die Kombination beider Vorverarbeitungstechniken zusammen mit der unüberwachten Hauptkomponentenanalyse ermöglicht eine relativ genaue Identifikation der grünen Teesorten mit einer Genauigkeit von 75,0 %. Darüber hinaus kann die mit überwachter linearer Diskriminanzanalyse bearbeitete rohe Spektraldaten eine Erkennungsgenauigkeit von 100 % erreichen, erfordert jedoch Vorwissen über die Klassen. Somit ermöglicht die Kombination von Nahinfrarotspektroskopie und Chemometrie eine schnelle und zerstörungsfreie Unterscheidung verschiedener grüner Teesorten.

grüner Tee; Nahinfrarotspektroskopie; Spektralvorverarbeitung; Hauptkomponentenanalyse; lineare Diskriminanzanalyse