摘要

颜色是咖啡豆品质和烘焙程度的关键指标。令人意外的是，关于不同"烘焙曲线"（即烘焙机内部温度随时间变化的关系）对烘焙过程中颜色动态变化影响的研究知之甚少，此前的大多数工作都集中在难以精细控制烘焙曲线的实验室级烘焙机上。本研究在一台 5 公斤商用滚筒烘焙机中，使用来自三个产地的咖啡，考察了总时长相同但动态变化各异的七种烘焙曲线。结果表明，尽管烘焙曲线和咖啡产地差异巨大，但当以 L\*a\*b\* 颜色空间绘制时，咖啡豆颜色总是落在一条"通用烘焙咖啡颜色曲线"上。该通用颜色曲线采用多项式混合效应回归模型进行建模，并通过遵循 PRISMA 协议的现有文献系统综述加以验证，以证明其广泛的适用性。虽然烘焙颜色发展的动态过程随烘焙曲线而变化，但在包括变色、一爆和二爆等重要烘焙节点上，咖啡总是具有大致相同的 L\*a\*b\* 值。本文讨论了这些结果如何为颜色测量提供洞见，以及如何为咖啡行业的实时和烘焙后应用定量地指导烘焙度标准。

引言

颜色是咖啡表征中最重要的参数之一。在咖啡行业中，咖啡豆颜色是烘焙程度的有价值指标，在品质评估和消费者偏好中起着至关重要的作用[1-3]。此外，烘焙过程中豆色的变化与其他理化性质的变化存在相关性，包括丙烯酰胺含量[4]、香气组成[5]、抗氧化活性和挥发性化合物[6-7]，以及绿原酸和咖啡因含量[8]。

通常，烘焙颜色通过视觉（人工）检查或与参考色卡（如美国精品咖啡协会 SCAA 色盘）比对来确定[9]。虽然被广泛使用，但视觉评估具有主观性，容易受到光照、样品大小、周围颜色和观察角度等多种因素的影响[10]。因此，分光光度计和色差计等测色仪器被开发出来，以提供标准化条件下的准确一致测量。分光光度计测量整豆或咖啡粉样品在不同可见光波长（380 nm 至 780 nm）下的光谱反射率（或透射率），读数以反射光谱呈现或转换为标准烘焙度测量标尺，如 Agtron 分类系统[10-11]。色差计则基于三色觉理论量化颜色，使用三个传感器模拟人眼对颜色的感知，将测量结果转换为 X-Y-Z 三刺激值，再转化为标准颜色空间，如 RGB、CIE L\*a\*b\*、CIE L\*u\*v\*、CIE Yxy 或 CIE LCH[12]。

由国际照明委员会（CIE, 1976）实施的 CIELAB 或 L\*a\*b\* 颜色空间被广泛使用，因为它提供了感知均匀的颜色空间，其中两种不同颜色之间的欧氏距离大致对应于人眼感知的色差[10]。该系统用三个坐标描述颜色：L\*、a\* 和 b\*。L\* 坐标代表亮度或明度分量，范围从 0 到 100（从黑到白）；a\*（从绿到红）和 b\*（从蓝到黄）是两个色度分量，在实际应用中常引用的范围为 −120 到 120，但这些范围并非绝对[10,13]。

众所周知，烘焙过程中咖啡豆的颜色会逐渐变为黄色、棕色、深棕色，最终变为黑色[14]。多项研究调查了烘焙对咖啡颜色的影响[15-24]。然而，关于颜色如何随特定"烘焙曲线"变化的数据却少得多。大多数研究聚焦于在恒温烤箱中烘焙的咖啡。Little 和 Mackinney（1956）的早期工作考察了五种烘焙温度（150–200 °C）和不同咖啡产地对烘焙咖啡亮度（L\*）的影响[25]。Schenker（2000）研究了恒温烘焙曲线（高温短时 HTST 和低温长时 LTLT）对 L\*a\*b\* 颜色坐标的影响[26]。Wang 和 Lim（2012）使用四种恒温烘焙曲线（210–240 °C）进一步检查了关键烘焙阶段的 L\* 值[27]。类似地，Pramudita 等（2017）和 Mehaya 与 Mohammad（2020）使用干燥烤箱，研究了恒温温度（140 °C 至 300 °C）和时间（10 分钟至 24 小时）对咖啡颜色形成的影响，均发现较高温度导致 L\* 值下降更快[18,28]。

值得注意的是，这些研究仅在烘焙开始和结束时或不频繁的间隔测量颜色，未能完整呈现整个烘焙过程中的颜色变化。更重要的是，上述研究使用了恒温烘焙或烤箱干燥方法，不能反映商用规模烘焙曲线的常见做法[26]。具体而言，行业标准烘焙曲线——尤其是涉及大批量（>1 kg）和随时间显著温度波动的曲线——如何影响烘焙过程中咖啡颜色的动态变化，仍不清楚。

本研究的目标是评估不同烘焙曲线和咖啡产地如何影响代表性商用规模烘焙机中咖啡颜色的变化。一个重要发现是：无论烘焙曲线或咖啡产地如何，烘焙过程中咖啡的颜色在 L\*a\*b\* 颜色空间中绘制时始终遵循一条"通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线"。

材料与方法

实验设计概述

本文所呈现的数据来自 2022 年 7 月至 12 月在 UC Davis 咖啡中心进行的一系列实验。我们使用一台 5 公斤商用批量烘焙机（P5 model 2, Probat GmbH, 德国）考察了七种烘焙曲线——"快启"（FS）、"慢启"（SS）、"中等"（MD）、"生产"（PR）、"夸张回弹"（EF）、"负升温率"（NR）和"延长美拉德"（EM）。每次烘焙持续 16 分钟，每隔一分钟取样一次，共获得 17 个样品。全部七种烘焙曲线均使用水洗乌干达咖啡进行；并进一步用两种额外的咖啡（水洗印度尼西亚咖啡和蜜处理中美洲咖啡）考察了 FS、SS 和 EM 三种曲线。每次烘焙均重复三次，共进行了 39 次实验性烘焙，获得 663 个样品。

生豆与烘焙曲线

使用了来自三个不同产地的阿拉比卡咖啡（Coffea arabica）生豆：

所有烘焙的起始和最终温度分别相似，为 215 ± 8 °C 和 237 ± 2 °C，总时长 16 分钟。每次烘焙有三个节点：变色、一爆和二爆，由经验丰富的烘焙师基于视觉和听觉线索定性标注。

图1：七种烘焙曲线温度时间图
图 1　（A）用于烘焙水洗乌干达咖啡（USF）的七种烘焙曲线（快启 FS、慢启 SS、中等 MD、生产 PR、夸张回弹 EF、负升温率 NR、延长美拉德 EM）。（B）用于烘焙三种不同生豆的烘焙曲线。彩色线条代表烘焙滚筒中的温度与时间关系，每条线描绘每种烘焙曲线三次重复的平均值。各子图上方的彩色矩形表示烘焙节点。

取样流程

在每次 16 分钟的烘焙过程中，收集 17 个咖啡豆样品（每个约 13 g）。收集的样品立即称重并分装到两个 50 ml 管中：A 管（约 8 g，用于颜色测量）和 B 管（约 5 g，留作水分测量）。将 A 管样品立即在液氮（N₂）中快速冷却约 15 秒，然后运至实验室研磨并进行色度测量。

颜色测量

每个研磨样品的颜色使用 HunterLab ColorFlex EZ 分光光度计在 2° 观察角和 D65 标准照明下测量。结果以 CIELAB 颜色空间表示。每个样品进行三次重复测量，每个样品共获得 9 个 L\*a\*b\* 测量值。平均色差（ΔE\*）按 CIELab 颜色空间中两点之间的最小欧氏距离计算：

ΔE* = √[(L*₂ − L*₁)² + (a*₂ − a*₁)² + (b*₂ − b*₁)²]公式 (1)

根据 Hunt（1991），ΔE\* 值为 0–2 表示人眼无法察觉的差异，2–10 表示一目了然的差异，10 以上表示明显但相似的颜色。

图2：七种烘焙曲线咖啡粉颜色照片
图 2　展示水洗乌干达咖啡（USF）七种烘焙曲线研磨咖啡样品颜色的照片。

从现有文献中提取颜色数据（荟萃分析）

为将颜色测量与现有研究比较，遵循 PRISMA 指南进行了系统综述。通过 Google Scholar、Web of Science 检索关键词，纳入了 20 篇出版物的数据，涵盖不同的咖啡种类、产地、加工方法和烘焙条件。

统计分析

所有统计分析使用 R 4.4.1 版本。使用双因素混合方差分析（ANOVA）确定显著性，事后检验采用 Tukey HSD 检验，显著性阈值 α = 0.05。使用多项式混合效应回归模型分析 L\*a\*b\* 颜色坐标之间的关系。

结果

烘焙曲线和生豆产地对颜色的影响

图 2 展示了七种烘焙曲线研磨咖啡样品的代表性照片。对于所有测试的烘焙曲线，咖啡豆颜色逐渐从初始的"生豆"颜色变为黄色、棕色、深棕色，最终变为黑色（图 2）。虽然通常被称为"生豆"（green coffee），但烘焙前咖啡豆的颜色可按 ISO（2005）分类为蓝、绿、灰绿、橄榄绿、白、黄或棕色[37]。在我们的案例中，颜色更接近灰黄色，美国国家标准局（NBS）颜色词典中最接近的命名中心色为"灰绿黄色"[38]。

虽然颜色变化的总体趋势在所有烘焙曲线中一致，但不同烘焙曲线强烈影响颜色动态。具有高初始升温率（RoR，每 30 秒的温度上升速率）的烘焙曲线（如 FS 曲线）显示出比低初始 RoR 曲线（如 SS 曲线）更快的颜色变化（图 2）。具有中等初始 RoR 的 MD 和 PR 曲线表现出介于 FS 和 SS 之间的颜色变化速率。较高烘焙温度导致烘焙颜色变化更快的总体趋势与先前研究定性一致[15,26,27]。

令人惊讶的是，NR 和 EF 烘焙曲线——被认为与常见烘焙缺陷[39]（如最终产品中的平淡或烘烤味）相关——产生的颜色曲线几乎与 FS 曲线无法区分。

定量测量证实了定性结果（图 3a）。初始 L\*a\*b\* 平均值（反映同一生豆 7×3 = 21 个样品重复的测量）分别为 59.33 ± 2.3、2.43 ± 0.7 和 21.33 ± 0.4（图 3a）。与定性结果一致，我们观察到 L\* 值从烘焙开始到变色至一爆阶段略有增加（豆子变黄），随后持续下降直至烘焙结束（豆子变棕最终变黑）。类似地，a\* 和 b\* 值从烘焙开始到变色至一爆阶段显著增加（豆子变得更红更黄），然后在烘焙后期豆子变暗时持续下降。

图3：L*a*b* 值直接比较
图 3　（A）使用七种不同烘焙曲线烘焙水洗乌干达咖啡（USF）时 L\*a\*b\* 值的直接比较。每条彩色线代表不同的烘焙曲线，误差棒表示三次烘焙重复平均值的一个标准差。（B）使用 FS、SS 和 EM 烘焙曲线烘焙三种生豆（USF、SUM 和 ELS）时 L\*a\*b\* 值的直接比较。

以时间为组内因素、烘焙曲线为组间因素的双因素混合方差分析显示，基于烘焙曲线、时间以及烘焙曲线×时间交互作用，L\*a\*b\* 颜色坐标均存在显著差异（α = 0.05）（表 2）。结果表明，所有三个颜色坐标都显著受到烘焙曲线和烘焙时间的影响。事后 Tukey HSD 检验显示，FS、SS、MD 和 EM 之间的 L\*、a\* 和 b\* 平均值存在显著差异（p < 0.001）。EF 和 PR 烘焙曲线之间无统计学显著差异（p > 0.05）。

为测试图 3a 所示趋势是否为该特定 USF 咖啡所独有，我们用另外两种咖啡重复了测量。图 3b 显示了三种生豆产地在 FS、SS 和 EM 烘焙曲线下 L\*a\*b\* 值的变化。ELS 和 SUM 咖啡的总体趋势与图 3a 中分析的 USF 咖啡极其相似。方差分析结果显示，SS 曲线下各产地间 b\* 值存在显著差异，EM 曲线下各产地间 L\* 值存在显著差异（p < 0.05）。然而，FS 曲线下各产地间 L\*、a\* 或 b\* 值无显著差异（p > 0.05）。这些结果表明，咖啡产地可能会影响烘焙过程中的颜色动态，具体取决于所用的烘焙曲线。

我们发现的一个令人惊讶的方面是：无论烘焙曲线或咖啡产地如何，在主要烘焙节点——变色、一爆和二爆——我们观察到相似的 L\*a\*b\* 值。换言之，尽管烘焙曲线和咖啡产地不同，所有样品在这些主要烘焙节点上表现出相似的颜色。

图 4 显示了各烘焙节点 L\*a\*b\* 值分布的箱线图。如图 4a 所示，无论烘焙曲线或咖啡产地如何，所有样品在变色时平均 L\* 值为 62.38 ± 2.6，一爆时为 29.74 ± 1.9，二爆时为 19.96 ± 1.0，烘焙结束时为 17.19 ± 1.6。类似地，所有样品的平均 a\* 值在变色时为 9.62 ± 1.26，一爆时为 12.56 ± 0.78，二爆时为 6.41 ± 1.02，烘焙结束时为 3.24 ± 0.79；平均 b\* 值在变色时为 30.85 ± 0.86，一爆时为 18.92 ± 2.53，二爆时为 6.45 ± 1.41，烘焙结束时为 2.84 ± 0.88（图 4b,c）。

图4：各烘焙节点 L* a* b* 箱线图
图 4　箱线图显示所有七种烘焙曲线和三种咖啡产地在各烘焙节点的 L\*、a\* 和 b\* 值分布（分别为 A-C）。箱的底边和顶边分别代表第 25 和第 75 百分位数，箱内的线代表中位数，须线表示观察值的范围。小写字母表示根据 Tukey HSD 检验各烘焙节点间的统计学显著差异。

L\*a\*b\* 颜色坐标的相关性与咖啡颜色曲线

为确定 L\*a\*b\* 坐标之间的关系，我们对所有烘焙曲线和咖啡产地的 a\* 对 L\* 和 b\* 对 L\* 值进行了回归分析，聚焦于变色阶段至每次烘焙结束。变色前（生豆）阶段的数据由于生豆颜色的高但自然的变异性而被排除。所得散点图和回归曲线如图 5 所示。

图5：L*a*b* 颜色坐标相关性
图 5　七种烘焙曲线和三种咖啡产地的 L\*a\*b\* 颜色坐标相关性。（a）a\* 对 L\*，（b）b\* 对 L\*，（c）a\* 对 b\*，（d）L\* 对 a\* 对 b\* 的三维图。黑色曲线代表二阶多项式回归曲线，红色虚线标记各烘焙节点的开始和结束，粗红线表示各节点的中位数。

我们结果中的一个关键发现是：尽管 a\* 对 L\*（图 5a）、b\* 对 L\*（图 5b）、b\* 对 a\*（图 5c）的图以及 L\*a\*b\* 的三维图（图 5d）由使用不同烘焙曲线和咖啡产地获得的 L\*a\*b\* 值组成，但 L\*a\*b\* 值似乎遵循一条单一的曲线，从生豆的 L\* ≈ 60 开始，到极深烘焙的 L\* ≈ 20 结束。这一发现表明，无论烘焙曲线或咖啡产地如何，烘焙过程中咖啡颜色的变化遵循一条一致的路径，我们称之为"通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线"。

为评估测量的 L\*a\*b\* 值遵循通用咖啡颜色曲线的紧密程度，我们计算了每个数据点与回归曲线上最近点之间的 ΔE\*。平均 ΔE\* 为 1.19 ± 0.76。具体而言，86.48% 的数据点 ΔE\* < 2，96.27% 的数据点 ΔE\* < 3，99.53% 的数据点 ΔE\* < 4。

多项式混合效应回归分析结果显示，坐标 a\* 解释了 L\* 方差的 93.4%（边际 R² = 0.934，p < 0.001）；坐标 b\* 解释了 L\* 方差的 97.7%（边际 R² = 0.977，p < 0.001）。拟合的回归模型由以下方程表示：

a* = −14.498 + 1.341(L*) − 0.015(L*)²公式 (2)
b* = −30.221 + 2.244(L*) − 0.020(L*)²公式 (3)

通用烘焙咖啡颜色曲线

接下来，我们想回答这个问题：我们数据所提示的咖啡颜色曲线有多"通用"？为此，我们对文献的荟萃分析纳入了各种烘焙条件下的色度数据，其中一些与标准行业实践相比相当不寻常。表 4 列出了纳入此分析的 20 项研究。在满足纳入标准的研究中，11 项使用阿拉比卡生豆，3 项使用罗布斯塔，5 项包含两种。报告的采后加工方法包括干法[22,40]、半干法[40,41]和水洗法[19,20,26,33,41]。

关于烘焙方法和烘焙曲线，5 项研究使用滚筒烘焙机（非恒温），温度范围 180 至 220 °C，烘焙时间 4 至 33 分钟。9 项研究在 160 至 300 °C 恒温下进行恒温烘焙，时间从 10 分钟到 24 小时不等，使用的设备包括小型流化床实验室烘焙机[19,26]、干燥烤箱[18,24,28]、微波[24]、红外烤箱[24]、平底锅[44]和空气炸锅[44]。

图 6 显示了我们的 L\*a\*b\* 值与 20 篇出版物数据叠加的散点图。总共这些出版物包含 392 个不同的 L\*a\*b\* 值。

图6：与文献数据的直接比较
图 6　我们的 L\*a\*b\* 值与其他出版物数据的直接比较。（a）a\* 对 L\*，（b）b\* 对 L\*，（c）a\* 对 b\*，（d）L\*a\*b\* 值的三维图。灰色空心圆代表我们的测量值；填充的彩色标记对应每篇出版物的 L\*a\*b\* 值，每种颜色表示不同的研究。圆形代表阿拉比卡咖啡，菱形代表罗布斯塔，方形代表面包研究数据。

首先关注满足纳入标准的 12 项研究，我们观察到阿拉比卡和罗布斯塔咖啡之间的颜色动态差异很小，使用罗布斯塔咖啡的出版物中的 L\*a\*b\* 值与咖啡颜色曲线对齐[17,24,45]。类似地，各种采后加工方法并未显著影响烘焙过程中的颜色动态[40,42]。尽管报告的烘焙条件和烘焙曲线范围广泛，大多数 L\*a\*b\* 值定性地符合颜色曲线。

一个例外是 Pramudita 等的工作[18]，报告的 a\* 值始终偏高（图 6 中的深蓝色点）。然而，该研究采用了非常不寻常的烘焙技术：他们在烤箱中烘烤豆子 24 小时，表明 a\* 的差异可能源于长时间的烘烤。

有趣的是，面包烘焙研究的 L\*a\*b\* 值[34]也定性地遵循了咖啡颜色曲线，表明烘焙阿拉比卡咖啡颜色曲线模型可能扩展到其他涉及美拉德反应的食品加工方法，如面包烘焙。

平均 ΔE\* 值范围从 0.81 到 18.91（表 4）。10 项被选研究的平均 ΔE\* 值低于 4，表明其报告的颜色值与我们的差异极小。4 项研究的 ΔE\* 值在 5 到 8 之间，表示可察觉的差异；5 项研究的平均 ΔE\* 值为 16.25，表示颜色的实质性偏差。值得注意的是，面包烘焙研究的 ΔE\* 平均值约为 8。这些发现表明，颜色曲线模型可以预测烘焙过程中不同咖啡类型和烘焙曲线的颜色，从而确立了它作为"通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线"的地位。

讨论

本研究旨在调查烘焙曲线和咖啡产地如何影响商用规模烘焙过程中咖啡的颜色。我们的结果表明，烘焙曲线显著影响烘焙过程中的颜色动态，具有较高升温率（RoR）的曲线导致更快的颜色变化速率（图 2 和图 3a）。这一结果证实了特定烘焙曲线的应用使烘焙师能够有效控制烘焙过程中的颜色发展，使其能够达到所需的烘焙度。总体而言，我们的结果支持了既定的烘焙颜色发展趋势，同时涵盖了多样化的行业标准烘焙曲线和商用规模烘焙应用[26,46]。

在烘焙过程中，L\*a\*b\* 值首先增加直至变色至一爆阶段，然后在烘焙后期下降（图 3a）。观察到的颜色变化可归因于非酶褐变反应（如美拉德反应）导致的类黑精形成[47,48]。

本研究的一个关键发现是：无论烘焙曲线或咖啡产地如何，咖啡在主要烘焙节点——包括变色、一爆和二爆——总是具有大致相同的 L\*a\*b\* 值（图 4）。这一发现表明，在这些重要烘焙节点观察到的颜色可作为评估和标准化烘焙度的关键参数。

在这些烘焙节点观察到的 L\* 值（一爆时 29.74 ± 1.9，二爆时 19.96 ± 1.0）与 Wang 和 Lim（2012）报告的一致，他们报告了一爆时平均 L\* 值 25–28，二爆时为 20[27]。如图 3b 所示，对于特定烘焙曲线（SS 和 EM），烘焙颜色（L\* 和 a\* 坐标）在三种咖啡产地间存在显著差异。一个潜在原因是，负责颜色形成的类黑精的组成取决于咖啡中存在的多糖、氨基酸、蛋白质和酚类化合物（绿原酸、咖啡酸或阿魏酸）[49-51]，而这些成分可因生豆产地而异。

也许本文呈现的最令人惊讶的结果是，尽管烘焙曲线和生豆截然不同，我们在 L\*a\*b\* 颜色空间中绘制的所有实验测量都遵循我们所称的"通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线"（图 5）。多项式回归结果显示 L\*a\*b\* 颜色坐标之间存在强相关性，表明一个坐标可有效地用于预测另一个。Onishi 等（2011）针对白面包烘焙和 Pramudita 等（2017）针对干燥烤箱中的恒温咖啡烘焙也报告了类似的 L\*a\*b\* 坐标相关性二次模型[18,34]。然而，我们的研究将这些发现扩展到各种非恒温烘焙曲线和商用规模烘焙，使用了来自不同产地和采后加工方法的咖啡。

如图 6 所示，当我们比较咖啡颜色曲线与现有出版物的实验数据时，大多数烘焙颜色数据密切遵循曲线。未遵循颜色曲线的 5 项研究的高 ΔE\* 值（>15）可能归因于多个因素，包括测量仪器和设置的差异、烘焙方法、样品制备、数据处理和报告。我们强调，即使表面上使用相同的 L\*a\*b\* 颜色空间，不同出版物中使用不同测量设备报告的数据也可能差异很大。光照、观察几何形状和孔径大小等因素会影响颜色测量，使研究间比较复杂化[10,52]。

值得注意的是，一项研究[16]报告的最高烘焙温度为 175 °C，低于典型的一爆温度（约 196 °C），表明其咖啡可能显著发育不足。有趣的是，所有偏离我们颜色曲线的 5 项研究都包含罗布斯塔咖啡。然而，由于来自不同研究的其他罗布斯塔数据点与我们的曲线对齐，仅咖啡种类本身不太可能解释这些差异。

对咖啡行业的意义

总体而言，通用烘焙咖啡颜色曲线通过为定义烘焙度提供精确的定量标准，对咖啡行业具有重要意义。目前，对于"浅烘"、"中烘"或"深烘"的含义，没有普遍接受的行业标准，尽管这些术语在营销和消费者接受度方面很重要[53]。

一些烘焙师生产的"浅烘"比其他人生产的"深烘"还要深，导致消费者困惑。各种烘焙分析仪使用不同的标尺报告烘焙度，包括 Agtron™、Color Track、Difluid、Roastvision、Roastpic 和 Colorette。因此，在 Agtron 商业标尺上评分为 40 的咖啡可能不对应其他设备上的相同值[52]。

通用烘焙咖啡颜色曲线的存在以及关键烘焙节点处颜色的均匀性，大大简化了基于定量颜色测量开发标准化命名法的工作。例如，曲线可划分为对应于常用烘焙度（如浅、中、深）的 L\*a\*b\* 值范围。一旦定义，这些范围可作为根据样品在曲线上的位置对任何烘焙咖啡样品进行分类的阈值。然而，分配具体的截断值需要咖啡行业专业人士和消费者的意见，因为任何此类分界线最终都是任意的，最好由行业共识和/或调查具有统计意义的消费者数量来确定。Ristenpart 等[53]描述了朝此目标的初步努力。

此外，通过根据主要烘焙节点将通用烘焙咖啡颜色曲线划分为若干区段，曲线还可指导沿曲线观察到的颜色使用通俗语言描述（如中棕色、红棕色等），这也将促进向其他咖啡行业成员和消费者传达烘焙度。

注意事项

虽然我们在此将烘焙阿拉比卡咖啡颜色曲线称为"通用的"，但需要注意几点：

结论

据我们所知，本研究是首个在商用规模上使用行业标准烘焙曲线和各种咖啡产地系统调查烘焙过程中咖啡颜色动态的研究。总体而言，我们的结果表明，烘焙过程中咖啡颜色的变化在 CIELAB 颜色空间中遵循一致的路径，我们将其定义为"通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线"。此外，无论烘焙曲线或产地如何，我们的咖啡在变色、一爆和二爆等重要烘焙节点始终表现出大致相同的 L\*a\*b\* 值。通用阿拉比卡烘焙咖啡颜色曲线为咖啡行业定义烘焙度提供了有价值的定量标准。

未来工作方向

引用与署名 / Citation
本中文翻译基于 Scientific Reports 第15卷文章 24192（2025年）的开放获取版本。原作者：Laudia Anokye-Bempah, Timothy Styczynski, William D. Ristenpart, Irwin R. Donis-González。
原文链接：nature.com/articles/s41598-025-06601-w ｜ DOI: 10.1038/s41598-025-06601-w
本文遵循 CC BY 4.0 许可，转载需署名原作者并指向原文链接。翻译：ZHE'S COFFEE 专栏。文中图片均来自原文，版权归原作者所有。