Agtronの代替となるマルチチャンネルスペクトルセンサーベースの機器によるコーヒー焙煎度予測のための古典的化学測定および機械学習アプローチ

科学分野:

• 食品科学技術
• 分析化学
• 計測工学

背景:

• コーヒー焙煎度の正確な測定は、品質管理にとって非常に重要です。
• 既存のAgtron検出システムは高価であったり、携帯性に欠ける場合があります。
• スペクトル分析と化学測定の組み合わせは、コーヒー分析の有望な代替手段を提供します。

研究 の 目的:

• 低コストでポータブル、フィールド対応のAgtron検出システムを開発すること。
• コーヒー焙煎分析における古典的および現代的な化学測定回帰手法のパフォーマンスを評価すること。
• 選択されたモデルを組み込みシステムに実装し、リアルタイム測定を行うこと。

主な方法:

• 低コストのマルチチャンネルスペクトルセンサー（410-940 nm）を利用しました。
• さまざまな焙煎度のさまざまなアラビカ種およびロブスタ種コーヒーサンプルのスペクトルデータを収集しました。
• 重回帰分析（MLR）、偏最小二乗回帰（PLSR）、ランダムフォレスト（RF）、サポートベクター回帰（SVR）、人工ニューラルネットワーク（ANN）を含む定量的化学測定を適用しました。

主要な成果:

• すべての化学測定モデルは高い予測精度を達成しました（R²検証：0.983-0.994、RMSEV < 4.7、RPD > 7.7）。
• 波長選択を減らしても（50%サブセット）、正確な予測が維持されました。
• 組み込みシステムは、新しいコーヒーの種類（リベリカ種、エクセルサ種）でも高い精度（R²：0.965-0.967、RMSE < 3）で信頼性の高いパフォーマンスを示しました。

結論:

• 新規で手頃な価格のポータブルAgtron検出システムが正常に開発されました。
• スペクトルセンシングと化学測定に基づくこのシステムは、正確で信頼性の高いコーヒー焙煎度測定を提供します。
• この技術により、さまざまなコーヒーの種類に対応したフィールド対応の品質管理が可能になります。