本論文は近赤外分光技術と化学計量学的手法を組み合わせて、異なる品種の緑茶の非破壊識別方法を開発した。近赤外分光技術により8種類の緑茶サンプルの近赤外スペクトルを取得し、単一および最適化された組み合わせスペクトル前処理方法がスペクトルに与える影響を比較した。教師なし主成分分析（PCA）と教師あり線形判別分析（LDA）を用いて茶葉品種識別モデルをそれぞれ構築した。結果は、単一の前処理方法と比較して、最適化された組み合わせ前処理がより優れた識別精度を持つことを示した。標準正規変数変換前処理は茶葉サンプルのサイズ不均一によるスペクトル散乱の影響を除去し、一階微分前処理は変動する背景を除去し、ベースラインドリフトの影響を減少させ、スペクトル中の有効情報を強調した。これら二つを組み合わせた前処理方法と教師なし主成分分析を組み合わせることで、緑茶サンプルの種類識別を75.0%の精度で比較的正確に行うことができる。さらに、教師あり線形判別分析法を用いて原スペクトルデータを処理すると100%の識別精度を達成できるが、この方法はカテゴリーの事前知識を提供する必要がある。したがって、近赤外分光技術と化学計量学を組み合わせた手法により、異なる品種の緑茶の迅速かつ非破壊的な識別が可能である。

緑茶;近赤外分光技術;スペクトル前処理;主成分分析;線形判別分析