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J-GLOBAL ID：202002227199149851   整理番号：20A1529062

長いナツメのための近赤外オンライングレーディング装置の開発【JST・京大機械翻訳】

Development of near-infrared online grading device for long jujube

著者 (6件)： Wang Ancheng (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Sheng Ren (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Li Huanhuan (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Agyekum Akwasi Akomeah (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Hassan Md Mehedi (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Chen Quansheng (School of Food and Biological Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang, China)
資料名： Journal of Food Process Engineering  (Journal of Food Process Engineering)
巻： 43  号： 7  ページ： e13411  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0938B  ISSN： 0145-8876  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的:可溶性固形物含量(SSC)は新鮮ナツメの内部品質を評価するための必須指標であり,新鮮ナツメの品質グレードの分類に使用できる。【方法】:本研究では,SSCを,それらの品質等級を分類するために,Lingwu長ナツメにおける内部品質の研究指数として測定した。ナツメ品質のためのオンライン迅速非破壊等級づけ装置を,ハードウェアシステムの設計とソフトウェアシステムを含めて設計した。デバイスの性能を追加試料により評価した。【結果】外部サンプルを等級付けすることによって,SSCの分類の正しい率は86.7%(それぞれ,第1,第2,および第3等級)であり,最適モデルの残留予測偏差(RPD)値は2.8(>2.5)であった。結論:得られた結果は,デバイスが生産に使用できることを明らかにした。PRACTICAL APPLICATIONS:本研究では,ハードウェアシステムの設計,ソフトウェアシステムの開発を含む,新鮮なナツメのためのオンライン非破壊糖等級付け装置を開発した。特性変数のケモメトリック選択法と組み合わせたNIR分光分析法を用いて,新鮮なナツメにおけるSSCの予測モデルを構築した。さらに,モデルおよび装置を外部サンプルによって評価し,結果の精度が高く,それは新鮮なナツメの糖含有量の等級づけのために使用でき,他の果実に適用された品質パラメータ等級づけを潜在的に拡張することができた。本研究は,果物と野菜の品質に関連する非破壊迅速等級づけシステムの開発のための基礎を提供した。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 野菜 ,  果物 ,  糖度 ,  *近赤外線 ,  等級づけ ,  近赤外分光分析 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *オンライン ,  *ナツメ ,  可溶性固形物含量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粉製品  (FJ04030P) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： ナツメ ,  近赤外 ,  オンライン ,  グレーディング ,  開発