文献

J-GLOBAL ID：202202219700897777   整理番号：22A0896260

新興パラメータを用いた茶品質と安全性に関するレビュー【JST・京大機械翻訳】

A review on tea quality and safety using emerging parameters

著者 (4件)： Bhargava Anuja (GLA University, Mathura, India) ,  Bansal Atul (GLA University, Mathura, India) ,  Goyal Vishal (GLA University, Mathura, India) ,  Bansal Pratosh (Devi Ahilya Vishwavidyalaya, Indore, India)
資料名： Journal of Food Measurement and Characterization  (Journal of Food Measurement and Characterization)
巻： 16  号： 2  ページ： 1291-1311  発行年： 2022年 
JST資料番号： W4581A  ISSN： 2193-4134  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 世界の高価値作物は茶であり,その側面は市場性において強力な役割を果たす。茶は,健康利益のレギオンで芳香族飲料を最も広く吸収し,神経学的障害や心血管のような様々な疾患に対する治療薬として応答する。電気化学的方法,茶の微生物のような安全性と品質評価決定のための新しくて,分光学的で分類された方法は,非常に効果的であった。これらの手法は標準と直接技術の精度と感度を改善し,検出プロセスの速度を増加させる。また,この方法は非破壊的で,費用対効果が高く,実時間検出を提供する。茶産業におけるこれらのアプローチの応用は,リアルタイム安全評価のための携帯型装置の開発,発酵,センサ評価から,茶生産メカニズムに利益を与える。最近,比色およびクロマトグラフィー技術が,高価で,面倒で,不正確で,時間がかかる茶加工のいくつかの段階で報告されている。ここでは,コンピュータビジョンと深層学習を,不整合と不正確を克服するために探索できる。茶の加工,茶の型,茶の微生物学,安全性と品質評価,標準&新しい技術,及び分離法,バイオ電気化学センサ,及び異なる茶汚染による茶の健康利点を用いた電気化学検出の概要を示した。また,本論文では,茶とその製品の品質分析のための異なる研究者によって提案された異なるアプローチの分析比較も含めた。この潜在的レビューは,食品産業の発展をさらに促進する茶製品の評価と検出を導く。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *安全性 ,  飲料 ,  *茶 ,  微生物 ,  農作物 ,  クロマトグラフィー ,  比色分析 ,  電気化学 ,  循環系 ,  コンピュータビジョン ,  微生物学
準シソーラス用語： 費用対効果 ,  品質評価 ,  電気化学検出 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 茶 ,  コンピュータビジョン ,  深層学習 ,  電気化学的方法 ,  ポリフェノール

分類 (2件)： アルカロイドし好飲料  (FJ06030D) ,  微生物検査法  (EG02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： パラメータ ,  茶 ,  安全性 ,  レビュー