Современные методы оценки чая

Современные методы оценки чая

Предлагаем вашему вниманию перевод научной статьи о современных методах исследования чая. Статья подготовлена группой ученых из лаборатории чая, Министерство образования Китая, Чанша 410125, провинция Хунань, Китай. Ссылка на оригинал статьи вот.

Достижения в области методов оценки качества чаяСовременные методы оценки чая

Аннотация: Быстрая и точная оценка качества чая имеет решающее значение для производства чая и для торговли чаем. Качество чая является отражением внешнего вида чайных листьев и их органолептических свойств. В данной статье рассматриваются классические методы оценки чая, такие как органолептический метод, компонентный анализ (химический состав), а также новые технологии, например, электронный нос и электронный язык.

Основным ограничением органолептической оценки чая является субъективность восприятия титестера. Примечание. Титестер – профессиональный дегустатор чая (прим. Переводчика). Однако этот фактор может компенсироваться сбором большого количества оценок, то есть сбором статистики. Пример: точную оценку сорта чая можно получить, если его будет пробовать не один эксперт, а несколько и по определенным правилам. (прим. Переводчика)

Метод компонентного анализа химического состава чая дает точные результаты, но дорог, сложен и трудоёмок. Новые методы просты и удобны, не требуют разрушения тестового образца, однако недостаточно точны. На данный момент развития чайной отрасли для получения быстрой и точной оценки чайной продукции рекомендуется использовать несколько методов совместно.

Разнообразие видов чая.

Чай является одним из самых популярных напитков во всем мире. Чай богат биологически активными веществами: полифенолами, аминокислотами, кофеином. От этих веществ во многом зависит вкус и качество чая. Сорт чая определяется множество факторов, начиная с условий произрастания чайного дерева и заканчивая обработкой чайных листьев.

Не всегда коммерчески успешный сорт чая обладает высоким качеством и высокой пищевой ценностью, это наносит ущерб интересам потребителей и репутации производителей и в целом оказывает негативное влияние на чайную отрасль. Поэтому очень важно проверять и оценивать качество чайного сырья. В настоящее время методами оценки качества чая являются органолептическая оценка, анализ химического состава и инновационные методы.

Органолептическая оценка.

Органолептическая оценка – это основной метод оценки качества чая, который является удобным, интуитивно понятным и быстрым, но его использование ограничено субъективностью титестера. Органолептическая оценка чая основана на описании качества чайного листа с помощью формализованной терминологии и применении балльной оценки качества.

Метод органолептичесой оценки чая описан в стандарте КНР GB/T 23776—2018 (документ по типу  ГОСТ в РФ, прим. Переводчика) и предъявляет высокие требования к условиям помещения, в котором проходит оценка чая, и к квалификации специалистов. Титестеры должны обладать не только развитыми навыками сенсорного анализа, но и базовыми знаниями в области выращивания чая, обработки чая и биохимии чая. Использование стандартной терминологии позволяет точно выразить сенсорные ощущения от чая. Несмотря на то, что термины описаны в государственном стандарте, остается путаница: некоторые вкусовые качества трудно описать словами. Поэтому Чжан Инбин сформулировал так называемое «Вкусовое колесо китайского чая». Помимо общего «Колеса вкусов чая» есть данные о построении специализированных по сортам чая «колёс вкуса»: для прессованного кирпичного чая, для желтого чая и для черного чая. Вставить колесо чая (Различные чайные бренды составляют свои собственные колеса вкусов чая, прим. Переводчика)

«Вкусовое колесо» упрощает оценку и систематизирует тезаурус терминов, используемых для описания чая, понятен не только специалистам, но и обычным потребителям.

Оценка восприятия чая зависит не только от объективных свойств чая, но и от физического и психического состояния титестера. Чтобы нивелировать эффект субъективности титестера, используют количественный описательный анализ чая (Quantitative descriptive analysis), который заключается в том, что выраженность сенсорных характеристик оценивается по линейной шкале.

Органолептическая оценка остается основным методом оценки качества чая как для производства, так и для научных исследований, так как быстр, интуитивно понятен, доступен после обучения.

Анализ химических компонентов чая.

С появлением современных аналитических приборов исследователи начали использовать физические и химические методы для тестирования чайного сырья, была выявлена корреляция между качеством чая и биохимическими компонентами. Получаемые результаты более объективны и точны, чем при органолептической оценке.высокоэффективный жидкостный хроматограф

Для выяснения химического состава чайных листьев применяются разные методики: 1) метод высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ). Это метод аналитической химии, используемый для разделения, идентификации и количественного определения каждого компонента в смеси. Он использует насосы для пропускания находящегося под давлением жидкого растворителя, содержащего смесь образцов, через колонну, заполненную твердым адсорбирующим материалом; 2) метод спектрофотометрии, с помощью которого измеряют интенсивность светового луча на различных длинах волн, 3) ультраэффективная жидкостная хроматография (UPLC), 4) газовая хроматография-масс-спектрометрия (GC-MS), 5) спектроскопия ядерного магнитного резонанса (ЯМР) и другие.

Посредством UPLC-MS ультраэффективной жидкостной хроматографии (UPLC-MS) было показано, что в процессе ферментации в чае синтезируется новое вещество EPSFs. Dai показал, что в белом чая во время хранения теанин подвергается деградации, в результате которой образуется вещество EPSFs. Количество EPSFs положительно коррелировало со временем хранения и могло быть использовано в качестве маркерного соединения для определения времени хранения белого чая. То есть по концентрации вещества EPSFs можно судить о том, как долго лежал белый чай. Однако, использованный аналитический прибор является дорогим, громоздким и сложным в эксплуатации, и не подходит для быстрого тестирования качества чая.

Анализ цветовой разницы позволяет количественно оценить цветовые свойства сухого чая и чайного настоя, и в настоящее время исследования сосредоточены на прогнозировании параметров качества чая по цвету. Иными словами, цвет чая говорит о его качестве.

Ван Цзяцинь с коллегами использовал метод измерения оттенков настоя чая для определения качества черного чая. Точность оценки достигла 90,7%. Хуанг и коллеги сделали то же самое для зеленого чая «Хуаншань Маофен». Качество чая определяется не только его цветом, поэтому данный метод должен быть дополненным другими. В целом, было показано, что, просветив специальным прибором образец чая, мы можем с высокой точностью (9 из 10) сказать, насколько образец старый.

В чае выделено и идентифицировано более 700 известных соединений. Вклад отдельного вещества в общее качество чая очень сложно оценить, даже на современных приборах. Почему? Чтобы определить содержание катехинов в образце требуется приготовить раствор и провести измерение, что занимает более 30 минут.

Для определения содержания теофиллина, теобромина, теафлавина и растворимых сахаров в чае требуются опасные реагенты. Кроме того, компонентов очень много, и они взаимодействуют между собой. Мы не можем однозначно сказать, как взаимодействие компонентов сказываются на качестве чая в целом. Грубо говоря, мы можем измерить 50 компонентов, но оставшиеся неизмеренные компоненты как раз вносят решающий вклад в ощущение «вкусно»/ «не вкусно» (прим. Переводчика). Методы, применяемые для анализа состава чая медленные, трудоемкие, дорогостоящие. Это их основное ограничение.

Исследователи применяют новые достижения науки и техники для изучения свойств чая, что позволяет обеспечить дальнейшее развитие научных знаний о чае.

Системы компьютерного зрения

Системы компьютерного зрения (Computer Vision, CV) — это область искусственного интеллекта, связанная с анализом изображений и видео. Она включает в себя набор методов, которые наделяют компьютер способностью «видеть» и извлекать информацию из увиденного. Системы состоят из фото- или видеокамеры и специализированного программного обеспечения, которое идентифицирует и классифицирует объекты.

Этот метод имеет ряд преимуществ: простой, быстрый, не разрушает образец чая.

Метод компьютерного зрения использовался при сборе высококачественных чайных листьев с куста. Был разработан алгоритм particle swarm optimization-support vector machine (PSO-SVM), который выявлял молодые чайные листья на кусте, с которого производился сбор, путем сравнения с фотографиями эталонного образца. Эта разработка перспективна в плане отказа от ручного сбора чая для приготовления элитных сортов.

Подобные алгоритмы были разработаны для распознавания черного, зеленого чая, а также четырех сортов иранского чая. Уровень точности в различении достиг 96,25%. Другие исследователи закладывали в алгоритм способность к машинному обучению и подвергали классификации зеленый, черный и улун. Точность работы системы составила 95,2%, 90,4% и 98,4% соответственно, а средняя точность равнялась 94,7%. Другими учеными алгоритм был доработан и составил 99,5%, 97,5% и 98,0% для улуна, зеленого и черного чая, соответственно. Общая точность составила 98,33%.

Помимо классификации по сортам чая, компьютерное зрения используется в борьбе с вредителями и болезнями чайных плантаций. Для этих целей был протестирован целый ряд алгоритмов: 1) Random Forest (RF), 2) модель сверточных нейронных сетей (CNN), 3) VM (Support Vector Machines), 4) байесовская сеть (BN), 5) искусственная нейронная сеть (ANN), 6)  глубокая нейронная сеть (DNN), 7) дерево решений (DT) 8) модель нейронной сети BP (DNN), 9) нейронная сеть с обратным распространением (BPNN) и другие.

Спектральные методы.

Основные спектроскопические методы, используемые в оценке качества чая, включают в себя: 1) Ближняя инфракрасная спектроскопия (NIRS), 2) Рамановская спектроскопия (MIRS), 3) Терагерцовая спектроскопия (ТГц), 4) Hyperspectral imaging (HSI).портативный спектрофотометр

Среди них ближняя инфракрасная спектроскопия (NIRS) наиболее широко используется в области исследования качества чая. NIRS – это экспресс-метод мониторинга изменений состояния биологических тканей с использованием светового излучения с длиной волны от 600 до 900 нм. Этот метод является неразрушающим, быстрым и точным. Метод NIRS был впервые применен к чаю для определения полифенолов, катехинов и кофеина в чае. Lee c коллегами методом NIRS определяли содержание кофеина и 9 катехинов в 665 образцах чая. Результаты проверялись методом высокоэффективной жидкостной хроматографии (ВЭЖХ).

Гуо и коллеги с помощью метода NIRS и алгоритма популяционного интеллекта определил активные ингредиенты в зеленом чае: катехинов и кофеина, – добившись хороших прогнозов без необходимости использования различных протоколов измерений.

Лю и коллеги применили метод NIRS для многокомпонентного количественного анализа чая «Пуэр». Кроме того, метод NIRS был применен для определения содержания пигментов в чайных листьях.

Wang и коллеги использовал NIRS в сочетании с хемометрикой для разработки модели кросс-классовой идентификации для прогнозирования содержания катехинов в различных сортах чая.

Технология NIRS также была применена для прогнозирования содержания чайных полифенолов, кофеина и свободных аминокислот.

Метод NIRS также применялся для определения влажности чая.

Процентное содержание воды в готовом чае является одним из основных факторов, влияющих на качество чая. Традиционный метод определения процента влажности представляет собой взвешивание чая на точных весах до и после полного высушивания в лабораторной печи. Затем высчитывается процент содержания влаги, исходя из разницы в весе тестового образцов.  Этот способ является медленным, поэтому стоит задача разработать быстрый и эффективный метод определения влаги в готовом чае.

Хуанг и коллеги использовали спектроскопию в видимом и ближнем инфракрасном диапазоне для разработки автоматизированной модели определения содержания влаги в чайных листьях различных сортов.

Метод NIRS можно использовать для классификации чая по сортам.

Liu и коллеги использовали NIRS для классификации сортов чая. Использовались образцы 4 сортов зеленого чая из Цзянси, и точность определения чая достигла 100%.

Ren и коллеги использовали NIRS для классификации семи сортов образцов черного чая «Кимун» и получили точность 99,01%.

Firmani и коллеги научились отличать черный чай «Дарджилинг» от других сортов и от фальсифицированных образцов. Для этого они применили частичную регрессию методом наименьших квадратов (PLS-DA) и достигли точности работы модели на уровне 97,3%.

Для определения географического происхождения чая «Тегуаньинь» использовался метод NIRS в сочетании с ЯМР-спектроскопией.

Гиперспектральная визуализация (HSI) – это комбинированный метод получения изображений и спектроскопического обнаружения, который позволяет получить как пространственную, так и спектральную информацию от образца. Эта техника показала большие преимущества в тестировании качества чая.

В настоящее время он в основном используется для обнаружения включений в чайных листьях и для классификации чая. HSI использовался для классификации образцов зеленого, желтого, белого, черного и улуна. Точность классификации построенной модели достигла 98,39%.

Yan и коллеги использовали HSI для идентификации и анализа свежих листьев чая «Лунцзин».

Sun и коллеги использовали гиперспектральную визуализацию (HSI) для количественной оценки содержания влаги в чайных листьях и получили карту распределения влаги в листьях на основе визуальных изображений.

Ванг и другие оценили содержание полифенолов в шести видах чая и использовали карту пространственного распределения полифенолов в различных образцах чая.

Применение HSI в области чая все еще находится на начальной стадии в таких областях, как мониторинг обработки чая, мониторинг вредителей и болезней чайного дерева.

Электрохимические методы

Электрохимические методы представляют собой удачное сочетание электроники, электрохимии и хемометрии – электронный нос и электронный язык.

Электронный нос.

Летучие органические соединения (ЛОС) являются одним из важнейших показателей качества чая. ЛОС попадают на поверхность сенсоров, которые превращают молекулярное взаимодействие в электрический сигнал.  которые генерирует электрический сигнал.  Когда на сенсор попадает молекулы химических веществ из воздуха, генерируется электрический сигнал, усиливается усиливается и преобразуется в цифровой сигнал с помощью систем обработки сигналов и распознавания образов для окончательной оценки и определения характеристик запаха. Важной составляющей электронного носа являются алгоритмы, нейросети, компьютерные программы, которые постоянно разрабатываются для распознавания новых сигналов.

Сравнительная схема биологического и электронного носа

Сравнительная схема биологического и электронного носа

Hidayat и коллеги использовали электронный нос для оценки качества черного. Использовался метод опорных векторов (SVM).

Liu и коллеги предложили модель, включающую электронный нос и MBPNN, для классификации и оценки качества зеленого чая.

Юань и коллеги с помощью электронного носа исследовали чай «Лунцзин» и «Пуэр». Все образцы имели специфические характеристики аромата, которые были идентифицированы электронным носом, что сделало возможным отличить разные образцы чая «Лунцзин» по цене, а также по возрасту (сколько лет чай хранился до). То же возможно для чая «Пуэр».

Было установлено, что все образцы обладают специфическими характеристиками аромата, которые можно определить с помощью электронного носа. Метод электронного носа также использовался для изучения аромата чая.

Ванг и коллеги изучали образцы жасминового чая с помощью электронного носа. Им удалось распределить образцы чая вдоль шкалы «концентрация летучих органических соединений». То есть возможно ранжирование ароматической композиции чая с жасмином в помощью технологии электронного носа. Есть исследования, в которых данная технология применялась для улунов, зеленых и матчи.

С помощью электронного носа определяют наличие вредителей на чайной плантации. Жуки-листоеды из рода Luperos очень вредят чайным плантациям.

У чая есть два вредителя: 1) чайная цикадка (Jacobiasca formosana) и чаяная пяденица (Ectropis obliqua). Оба этих вредителя обгрызают листья чая. Визуально отличить одного вредителя от другого не так просто. Выяснилось, что в чайных листьях в ответ на повреждение начинают вырабатываться разные химические вещества в зависимости от вида насекомого, нанесшего повреждение листу. Вероятно, слюна насекомых содержит разные химические вещества. «Примечание переводчика). В ответ на покусы цикадками в листьях начинается превращение катехинов в теафлавины, то есть фактически запускается ферментация листьев прямо на кусте. Это наносит ущерб качеству готового чая. И электронный нос уловил специфичные летучие органические соединения, которые выделяются в чайном листе в зависимости от вида насекомого. Точность составила 93,75%. Кроме того, электронный нос позволяет определить тяжесть и сроки инвазии. Данная технология была наилучшей для определения вредителей среди всех методов.

Ванг и коллеги использовали математически методы TCA, Light GBM, BPNN и разработали надежный алгоритм, который позволяет провести не только классификацию чая, но и определить его качество, предсказать цену на зеленый чай в зависимости от качества листьев.
Электронный нос имеет уязвимую сторону в виде дрейфа базовой линии сенсорных датчиков, что препятствует стабильной, непрерывной работы. Базовой линией (baseline) называется линия фонового сигнала детектора. Главным недостатком «электронного носа» остается недостаточно высокая чувствительность и  недостаточная стабильность сенсоров. С помощью математических методов можно нивелировать этот эффект. В целом данный метод позволяет получить объективный, быстрый и точный результат. Перед исследователями стоит задача разработка новых математических моделей для обработки данных. Электронный нос также восприимчив к воздействию температуры и влажности окружающей среды.

Электронный язык.

Вкус является одним из основных факторов качества чайного листа. Электронный язык предоставляет новую технологию для количественной оценки вкуса. Вставить картинку «электронный язык». Его преимущество заключается в обнаружении токсичных веществ и отсутствии усталости по сравнению с человеческой сенсорной оценкой. Электронные языки просты в использовании, имеют низкую стоимость и дают много информации. Они широко применяются в исследованиях.электронный язык

Чайные листья богаты вкусовыми веществами, включая фенолы, свободные аминокислоты, кофеин, мономеры катехина и теофиллин. Разница в содержании, типе и соотношении этих веществ приводит к различиям во вкусе.

Ouyang и коллеги использовали вольтамперометрию для определения вкусовых компонентов в чае, математическая модель Si-VCPA-PLS позволила определить содержания свободных аминокислот в черном чае. Алгоритм показал высокую достоверность результатов.

115 различных сортов черного чая были протестированы на содержание теафлавина методом Si-PLS и CARS.

Вольтамперометрическая электронная система языка на основе инертного металлического датчика и многочастотной системы сканирования импульсов большой амплитуды была использована для идентификации семи различных сортов черного чая Кимун.

Ren и коллеги исследовали 700 чайных листьев из семи сортов черного чая Дянь Хун. Точность прогнозирования образцов черного чая достигла 99,14%.

Электронный язык широко используется в исследованиях качества чая и стал распространенным инструментом в оценке чая, датчики вкуса неустойчивы к помехам, чувствительны и не так эффективны, как электронный нос.

Будущие исследования должны быть сосредоточены на малых размерах, стабильном ответном сигнале и устойчивости к воздействию факторов окружающей среды.

Комбинированное применение новых технологий в оценке качества чая

Характеристика образцов чая требует одновременного использования методов, имитирующих вкус, зрение и обоняние. Система компьютерного зрения может предоставить информацию только о внешнем виде чайных листьев. Электронный язык может определить только вкусовые вещества, электронный нос – только аромат. Однако комбинированная система из нескольких технологий влечет за собой проблему увеличения объема данных. Поэтому исследователи включили в систему методы слияния данных. Это включает три общие стратегии слияния: слияние слоев данных, слияние слоев признаков и слияние слоев решений.

Zou и коллеги объединили электронный нос и электронный язык для определения горечи и терпкости различных образцов зеленого чая, для оценки степени ферментации черного чая. Результаты, полученные при объединении двух методов, были лучше, чем результаты независимых методов оценки.

Миниатюризация новых технологий

Новые технологии, как и лабораторные анализы, могут давать точные и объективные результаты, но эти приборы большие, дорогие и требуют профессиональных операторов, что ограничивает их использование в повседневной жизни. Миниатюризация приборов способствует проведению испытаний на месте и имеет большое значение для оценки качества чая.

Ли и коллеги предложили недорогой метод классификации сорта качества черного чая «Кимун» на основе визуализации с помощью смартфона в сочетании с миниатюрным БИК-спектрометром. Лучшая SVM-модель достигла 94% точности в наборе предсказаний. Система позволяет определять примеси в зеленом чае, таких как сахар и порошок клейкого риса.

Ванг коллеги собрали портативный прибор ближнего инфракрасного диапазона. Метод был объединен с хемометрикой для количественного определения аминокислот и полифенолов чая в образцах матча. Точность метода для классификации образцов матча была на уровне 83,33%.

Также они оценили вкусовые свойства черного чая с помощью подключенного к смартфону микроинфракрасного спектрометра.

Размер, вес и стоимость системы были сведены к минимуму благодаря использованию новой системы классификации нескольких целей, которая устраняет несколько мощных компонентов, требуемых обычными системами электронного носа. Результаты анализа 80 различных образцов чая были получены с точностью 90%.

Ouyang коллеги использовали портативную систему электронного языка в сочетании с хемометрическими методами для быстрого обнаружения теафлавина в красном чае. По содержанию теафлавина можно судить о качестве черного чая. У метода хорошая прогностическая валидность.

Применение новых технологий в переработке чая

В последние годы с развитием науки и техники и ростом стоимости рабочей силы все большее значение приобретает и переработка чая. Использование новых технологий вместо сенсорной оценки в процессе сбора и обработки чая позволяет не только избежать субъективности человеческой оценки, но и устраняет зависимость от ручного труда, повышает механизацию чайной промышленности и позволяет улучшить качество чая. На качество готового чая существенно влияет качество свежих листьев.

Был разработан алгоритм для определения оптимального времени с момента сбора свежих листьев с точностью 90%, но ему не хватает адаптивности к окружающей среде.

Каротиноиды являются важными предшественниками аромата в чайных листьях. Исследование показало, что по мере увеличения степени зрелости чайных листьев содержание каротиноидов также увеличивалось. Рамановская спектроскопия на основе каротиноидов может быть использована в качестве метода определения нежности чайных листьев.

Ферментация является ключевой частью процесса обработки черного чая. После начала процесса скручивания начинается разрушение клеточной мембраны и мембраны везикул клетки. Чайные полифенолы и катехины вступают в контакт с полифенолоксидазой и пероксидазой, в результате чего происходит ферментативное окисление. Образуются чайные пигменты, такие как теафлавин, в результате чего появляется уникальный вкус черного чая. Теафлавин встречается только в черном чае, в зеленом – его содержание незначительно.

Однако недостаточная или избыточная ферментация может снизить качество черного чая. Суждение о степени ферментации в основном основано на человеческом чувстве зрения и обоняния, которое является весьма субъективным. Ферментация черного чая включает в себя изменения цвета, аромата и химического состава.

Ghosh и коллеги выявили связь между изменением в аромате и цвете во время ферментации черного чая и количеством теафлавинов. Этот метод позволить определить наилучшее время для ферментации черного чая.  Быстрое определение соотношения теафлавина и теобромина во время ферментации черного чая имеет большое значение для прогнозирования степени ферментации черного чая. Метод HSI был использован для прогнозирования и визуализации распределения и изменений в процессе ферментации черного чая. Вышеуказанное исследование способствует дальнейшему развитию интеллектуальной технологии определения качества ферментации черного чая и обеспечивает теоретическую основу для реализации стандартизированной и информативной обработки черного чая.

Групп Нин Цзинмина применила мультитехнологическую систему для контроля ферментации черного чая. Процесс ферментации черного чая оценивался по скорости деградации полифенолов чая во время ферментации. В ходе исследования команда преодолела проблемы низкой точности.

Производство чая с неизменным качеством – сложная проблема в области чая. Сегодняшние методы обработки чая имеют тенденцию к механизации, автоматизации, стандартизации и интеллектуализации, тем не менее, определение соответствующего стандарта конкретных этапов по-прежнему остается за опытным специалистом.

Резюме и перспективы.

Органолептическая оценка развивалась вместе с историей производства чая. Традиционная народная мудрость и мудрость нескольких поколений экспертов по чаю сформировали единое целое. Это по-прежнему самый основной способ оценки качества чая.

Широкое использование количественного описательного анализа (QDA) также повысило объективность и научность сенсорной оценки в научных исследованиях. Для потребителей, с одной стороны, необходимо развивать навыки сенсорной оценки, а с другой – использовать новые и простые методы оценки качества чая.

Методы исследования чая развивались, были разработаны мощные приборы с возможностью получать высокоточные данные. Однако сложность в работе этими методами, дороговизна приборов ограничивается лабораторными исследованиями. Появляющиеся технологии контрастируют с существующими. Ожидается, что спектроскопические методы, электрохимические методы, компьютерное зрение и т.д. станут ключом к быстрому и эффективному тестированию чайной продукции. Однако в этих новых технологиях еще есть возможности для дальнейшего совершенствования, например, дорогостоящее оборудование, недостаточная чувствительность сенсоров и недостаточная предсказательная эффективность хемометрических моделей. Стратегия слияния данных для совместного применения нескольких технологий нуждается в дальнейшем совершенствовании.

В данной работе предлагается ряд рекомендаций по развитию новых технологий: 1) Первое – это совместное применение технологий. 2) Миниатюризация приборов -значительно снизит затраты и более удобны для потребителей и практиков. 3) Необходимо провести дальнейшие исследования технологии мониторинга качества при переработке различных видов чая. Это не только будет способствовать механизации обработки чая, но и устранит зависимость от профессионалов и будет способствовать развитию чайной торговли.

Необходимо сохранять предыдущий опыт, дополняя его новыми возможностями. Стоит задача разумного сочетания органолептических и современных инструментальных методов оценки качества чая.