使用口袋尺寸的光谱仪和机器学习技术,非侵入性预测澳门粉末造
John-Lewis Zinia Zaukuu1, Zeenatu Suglo Adams2,3, Nana Ama Donkor-Boateng2,4
1Department of Food Science and Technology, Kwame Nkrumah University of Science and Technology, Kumasi, Ghana. zaukuu.jz@knust.edu.gh.
Scientific reports
|May 7, 2024
概括
近红外光谱 (NIRS) 可以检测到粉 (MP) 与大豆和玉米面粉的改. 这种非侵入性技术可以准确地识别不同种类的,并量化杂物含量,确保产品质量.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 频谱学是一种光谱学.
背景情况:
- 玛卡粉 (MP) 与玉米和大豆面粉等更便宜的成分的改是一个重要的质量控制挑战.
- 缺乏非侵入性技术来验证MP的真实性,特别是区分其品种 (红色,黑色,黄色).
- 开发快速可靠的检测伪造方法对于消费者安全和市场完整至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证近红外光谱学 (NIRS) 模型,用于对粉种类进行分类.
- 使用NIRS.检测和量化粉与大豆和玉米面粉的改.
- 评估NIRS在区分不同种类的和杂质类型方面的有效性.
主要方法:
- 使用手持式光谱仪进行近红外光谱 (NIRS) 数据采集.
- 采用化学测量方法来构建分类和预测模型.
- 测试了各种样品预处理 (18种类型) 以优化粉认证模型性能.
主要成果:
- 在黄色的粉中精确地分类了大豆和玉米面粉的改,其性能比红色的粉更好.
- 与玉米面粉相比,大豆面粉被确定为一种更强大的杂质.
- 在进行了18次预处理后,NIRS模型对粉具有很高的认证准确性 (R2CV 0.91-0.95).
结论:
- 近红外光谱 (NIRS) 是一种可行的非侵入性技术,用于区分粉种类.
- NIRS有效地检测和量化了粉与大豆和玉米面粉的改.
- 该研究强调了NIRS在日常质量控制和监测澳门粉末真实性的潜力.
更多相关视频
08:43PTR-ToF-MS Coupled with an Automated Sampling System and Tailored Data Analysis for Food Studies: Bioprocess Monitoring, Screening and Nose-space Analysis
Published on: May 11, 2017
12.4K
07:29HPLC Coupled with Chemical Fingerprinting for Multi-Pattern Recognition for Identifying the Authenticity of Clematidis Armandii Caulis
Published on: November 11, 2022
2.0K
