在红粉中使用短波红外和XGBoost算法进行冷却损伤的非破坏性评估

科学领域:

• 食品科学与技术 食品科学与技术
• 农产品质量评估 农产品质量评估
• 光谱学和成像技术

背景情况:

• 胡果的冷却损伤导致衍生胡粉的质量明显恶化.
• 传统的质量评估方法不足以检测胡粉中的冷却损伤.

研究的目的:

• 为了评估冷却损伤对红胡粉质量的影响.
• 开发一种非破坏性的方法来检测胡粉中的冷却损伤.

主要方法:

• 分析受冷伤影响的胡粉中的化学和微生物变化.
• 超光谱成像的应用用于检测冷却伤害.
• 开发和验证XGBoost模型,使用所选波长进行分类.

主要成果:

• 冷伤害增加了苦氨基酸,微生物数量和生物氨基酸,同时降低了甜味和有机酸.
• 颜色值不足以识别冷伤害.
• 基于高光谱成像的XGBoost模型在区分冷却损伤水平方面实现了100%的准确性,超过了全波长分析 (98.0%).

结论:

• 超光谱成像是一种可行的工具,用于快速和非破坏性的胡粉质量评估.
• 开发的XGBoost模型有效地识别了胡粉中的冷却损伤,确保了产品的质量和安全.