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J-GLOBAL ID：201702241903818284   整理番号：17A0400331

色と可視/近赤外ハイパースペクトル画像を用いた無傷カキの内部品質の非破壊評価【Powered by NICT】

Non-destructive assessment of the internal quality of intact persimmon using colour and VIS/NIR hyperspectral imaging

著者 (9件)： Munera Sandra (Centro de Agroingenieria, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Ctra. Moncada-Naquera Km 4.5, 46113, Moncada, Valencia, Spain) ,  Besada Cristina (Centro de Tecnologia Postcosecha, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Ctra. Moncada-Naquera Km 4.5, 46113, Moncada, Valencia, Spain) ,  Aleixos Nuria (Departamento de Ingenieria Grafica, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Talens Pau (Departamento de Tecnologia de Alimentos, Universitat Politecnica de Valencia, Camino de Vera, s/n, 46022 Valencia, Spain) ,  Salvador Alejandra (Centro de Tecnologia Postcosecha, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Ctra. Moncada-Naquera Km 4.5, 46113, Moncada, Valencia, Spain) ,  Sun Da-Wen (School of Food Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, 510641, PR China) ,  Sun Da-Wen (Food Refrigeration and Computerised Food Technology (FRCFT), Agriculture and Food Science Centre, University College Dublin, National University of Ireland, Belfield, Dublin 4, Ireland) ,  Cubero Sergio (Centro de Agroingenieria, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Ctra. Moncada-Naquera Km 4.5, 46113, Moncada, Valencia, Spain) ,  Blasco Jose (Centro de Agroingenieria, Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias (IVIA), Ctra. Moncada-Naquera Km 4.5, 46113, Moncada, Valencia, Spain)
資料名： LWT - Food Science and Technology  (LWT - Food Science and Technology)
巻： 77  ページ： 241-248  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0549A  ISSN： 0023-6438  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： 無傷カキ品種「Rojo Brillante’の内部品質は可視トラフと近赤外ハイパースペクトル画像を評価した。商業的成熟の三段階で果実をCO_2による各種処理に暴露された様々な熟度とレベル渋味(可溶性タンニン含量)の果実を得た。スペクトルと空間情報は,建物分類モデルに使用される線形および二次判別分析(LDAとQDA)とサポートベクトルマシン(SVM)のような成熟と渋味トラフ多変量解析技術を予測した。さらに,果肉硬度は部分最小二乗回帰(PLSR)により予測した。全スペクトルを用いて内部特性を決定し,後に主成分分析(PCA)は,最適波長(580nm,680nm,1050nm)を選択した。正しい分類は成熟の1例と渋味の場合にQDAで95%の三分類器のための92%以上であった。1.86のR~2=0.80の値と予測偏差(RPD)の比は’Rojo Brillante’カキの硬さ,成熟状態と渋味レベルの評価における非破壊ツールとしてのハイパースペクトルイメージングの可能性を実証した硬度の予測のための選択された波長で得られた。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： タンニン ,  波長 ,  線形性 ,  熟度 ,  *スペクトル ,  渋味 ,  硬度 ,  サポートベクトルマシン ,  可溶性 ,  *近赤外線 ,  主成分分析 ,  多変量解析 ,  溶解性
準シソーラス用語： 部分最小二乗回帰 ,  *非破壊評価 ,  *ハイパースペクトル画像 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： カキ ,  内部果実品質 ,  可溶性タンニン ,  渋味 ,  分類 ,  コンピュータビジョン

分類 (2件)： 果実とその加工品  (FJ11030Z) ,  食品の品質  (FJ01040F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 色 ,  近赤外 ,  ハイパースペクトル画像 ,  無傷 ,  カキ ,  非破壊評価