基于图像分析的变色率量化和动态建模,用于预测草本涂层梨片的保质期

科学领域:

• 食品科学 食品科学 食品科学
• 园艺园艺 园艺园艺
• 收获后技术 收获后技术

背景情况:

• 新鲜切割的水果容易变色,影响消费者的吸引力和保质期.
• 自然提取物为保存水果质量提供了潜在的解决方案,没有合成添加剂.

研究的目的:

• 评估Ocimum basilicum,Origanum vulgare和Camellia sinensis提取物在防止新鲜切割梨变色方面的有效性.
• 应用图像分析和运动建模来预测变色和保质期.

主要方法:

• 新切的梨片经过喷雾或浸泡涂层,用三种草本提取物 (0.1 g/ml) 处理.
• 在15天内测量了颜色参数 (L*,a*,b*,H*) 和总颜色变化 (ΔE).
• 第一阶级的动力模型被调配到颜色变化数据中,以预测保质期.

主要成果:

• 图像分析在监测和预测梨变色方面证明是有效的.
• 一级运动模型准确地描述了颜色变化 (R2:0.870.99).
• 在Camellia sinensis (assamica) 提取物涂层上显著延长了货架稳定性,延迟了大约28天的变色.

结论:

• 卡梅利亚辛尼斯 (Camellia sinensis) 提取物是一种有希望的天然涂层,可以保持新鲜切割的梨的质量.
• 使用颜色参数 (ΔE,L*) 的动态建模为保质期预测提供了可靠的方法.
• 图像分析是客观评估存储期间水果质量的宝贵工具.