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J-GLOBAL ID：201702226543338304   整理番号：17A0412271

携帯型NIRSセンサを用いた樹上を解析したカンキツ果実の物理的品質の予測のための一般的モデルの開発【Powered by NICT】

Developing universal models for the prediction of physical quality in citrus fruits analysed on-tree using portable NIRS sensors

著者 (4件)： Torres Irina (Department of Bromathology and Food Technology, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  Perez-Marin Dolores (Department of Animal Production, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  De la Haba Maria-Jose (Department of Bromathology and Food Technology, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain) ,  Sanchez Maria-Teresa (Department of Bromathology and Food Technology, University of Cordoba, Campus de Rabanales, 14071 Cordoba, Spain)
資料名： Biosystems Engineering  (Biosystems Engineering)
巻： 153  ページ： 140-148  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0030A  ISSN： 1537-5110  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カンキツ部門は樹上成長中の果実で起こる物理的品質における外部および内部変化をモニタリングするための迅速,経済的,環境に優しく非破壊技術を,果実成長のどの段階で評価する果実品質を可能にした。ケモメトリックデータ処理モデルと連動して,微小電気機械システム(MEMS)技術に基づく携帯型近赤外分光法(NIRS)センサの利用は既に二カンキツ種における品質管理目的:オレンジ及びマンダリン研究されてきた。ミカン属に属する全ての果物に適用可能な品質予測モデルよりも,単一柑橘類種にのみ適用できるモデルを設計するための重要な課題は,百高度に不均一なカンキツ試料に基づくロバストで正確な普遍的モデルを開発することである。本研究では,柑橘系果実の主要な物理的品質パラメータの予測のための改良部分最小二乗(MPLS)と局所回帰アルゴリズムの性能を評価し,比較した。結果は,線形(MPLS)と非線形回帰法(局所)の両方を用いて開発したモデルは,カンキツ果実の樹上品質評価のための有望な結果を示したが,局所アルゴリズムは,試験した全ての主要なパラメータのために構築されたモデルの予測能力を増加することを示した。これらの知見は,大規模データベースと局所的回帰戦略と組み合せて用いて,NIRS技術は,ミカン類果実品質の樹上予測のためのモデルのロバスト性を増加させることを確認した。これは疑いもなくのカンキツ類産業に有益である。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *品質 ,  オレンジ ,  *近赤外分光分析 ,  線形性 ,  ロバスト性 ,  MEMS ,  部分最小二乗法 ,  *携帯型
準シソーラス用語： 予測能力 ,  品質評価 ,  線形回帰 ,  ミカン類 ,  品質予測 ,  マンダリン ,  果実品質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： NIRS ,  Citrus ,  物理的品質 ,  普遍的モデル ,  MPLS回帰 ,  局所アルゴリズム

分類 (3件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  果樹  (FC03042G) ,  収穫・調製用機械  (FB03030K)

タイトルに関連する用語 (10件)： 携帯型 ,  NIRS ,  樹 ,  解析 ,  カンキツ ,  果実 ,  物理 ,  予測 ,  モデル ,  開発