Adăugați la Mendeley

Repere

Boabele de cafea verde singure intacte au fost analizate pentru conținutul lor de umiditate și grăsime de către HSI.

Imagistica hiperspectrală NIR a fost aplicată pentru a dezvolta calibrări PLS pentru acești constituenți.

Performanța PLSR a arătat o performanță comparabilă cu instrumentația tradițională NIR.

Un model de clasificare a fost aplicat cu succes de PLS-DA pentru a discrimina Arabica vs Robusta.

Abstract

Imagistica hiperspectrală (1000–2500 nm) a fost utilizată pentru predicția rapidă a umezelii și a conținutului total de lipide în boabele de cafea verde intacte pe o singură bază de boabe. Probele Arabica și Robusta din mai multe locații de creștere au fost scanate folosind un sistem „push-broom”. Hipercuburile au fost segmentate pentru a selecta fasole unică, iar spectrele medii au fost măsurate pentru fiecare fasole. Regresia parțială a celor mai mici pătrate a fost utilizată pentru a construi modele de predicție cantitativă pe fasole unică (n = 320-350). Modelele au prezentat performanțe bune și erori de predicție acceptabile de ± 0,28% pentru umiditate și de ± 0,89% pentru lipide.

Acest studiu reprezintă pentru prima dată când au fost dezvoltate modele de predicție cantitativă bazate pe HSI pentru cafea și în special boabe de cafea verde. În plus, aceasta este prima încercare de a construi astfel de modele folosind boabe de cafea intacte. S-a studiat variabilitatea compoziției între boabe, iar distribuția grăsimii și a umezelii a fost vizualizată în boabe de cafea individuale. Această abordare rapidă, nedistructivă, ar putea avea aplicații importante pentru laboratoarele de cercetare, programele de creștere și pentru screeningul rapid pentru industrie.

Abstract grafic

umidității
  1. Descărcare: Descărcați imaginea de înaltă rezoluție (289 KB)
  2. Descărcare: Descărcați imaginea la dimensiune completă

Anterior articolul emis Următorul articolul emis