质地分析,数字图像和NIR光谱之间的相关性多变量模型的验证
Keila Cristina da Silva1, Thaysa Fernandes Moya Moreira1, Ranielly Nogueira Cremonini1
1UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, Paraná, CEP 87301-899, Brazil. patriciav@utfpr.edu.br.
这项研究表明近红外 (NIR) 光谱和数字成像,结合部分最小方形 (PLS),可以准确地预测食品质感特性,如硬度和凝聚力. 这种多变量方法为食品开发中的质量控制提供了一种多功能方法.
科学领域:
- 食品科学与技术
- 分析化学
- 光谱学
背景情况:
- 质地分析 (TPA) 对于食品质量评估至关重要.
- 传统的TPA方法可能耗时且具有破坏性.
- 开发快速,非破坏性的TPA方法是非常可取的.
研究的目的:
- 评估近红外光谱和数字成像技术,以预测TPA参数.
- 为不同类型的面粉开发多变量多产品校准模型.
- 使用已确定的优点参数验证预测模型.
主要方法:
- 使用NIR光谱,常规数字图像和热/X射线过图像.
- 在多变量分析中采用了部分最小平方回归 (PLS).
- 为了更广泛的应用,将多种面粉纳入单个校准模型.
主要成果:
- 成功确定了TPA的关键参数,包括硬度,粘性,弹性,性,性和弹性.
- 预测中的重要变量 (VIP分数) 显示了硬度,性和凝聚力的共享预测变量.
- 鉴定了粘性和弹性以及可性和弹性的常见变量.
结论:
- 与PLS相结合的NIR光谱和数字成像提供了强大的,非破坏性的TPA测定方法.
- 开发的多变量多产品模型显示了不同类型的面粉的多功能性.
- 这种方法为有效的食品质量控制和产品开发提供了巨大的潜力.
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