VIS-NIR分光法による「JJintao’キウイフルーツ熟成の非破壊追跡  個人対平均キャリブレーションモデルの予測【JST・京大機械翻訳】

Afonso Andreia M.; Antunes Maria D.; Cruz Sandra; Cavaco Ana M.; Guerra Rui; Guerra Rui

文献

J-GLOBAL ID：202202263787122964 整理番号：22A1049745

VIS-NIR分光法による「JJintao’キウイフルーツ熟成の非破壊追跡個人対平均キャリブレーションモデルの予測【JST・京大機械翻訳】

Non-destructive follow-up of ‘Jintao’ kiwifruit ripening through VIS-NIR spectroscopy - individual vs. average calibration model’s predictions

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資料名：
巻： 188 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： W1912A ISSN： 0925-5214 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

可視/近赤外分光法(Vis-NIRS)を用いて,収穫前から後期収穫までの13週に沿った2つの選択した果樹園の黄色果肉キウイフルーツ(Actinidia chinensis Planch Jintao’)熟成をモニターした。375の個々のキウイフルーツのスペクトルデータから,いくつかの内部品質属性(IQA)のキャリブレーションモデルを構築した。分析したIQAはCIELAB色空間,色相角,彩度,硬度,乾物(DM),可溶性固形分含量(SSC),ジュースpH及び滴定酸度(TA)からL*,a*及びb*であった。異なる前処理法をPLSキャリブレーションモデルの構築のために試験した。SSCとHueは,それぞれ,0.81と0.88の相関係数と1.27%と1.95°の予測の平方根平均二乗誤差(RMSEP)を有する最良の性能モデルであった。既知の吸収バンドと信号対ノイズ比(SNR)の影響におけるモデルの解釈を考察した。キャリブレーションモデルを用いて,実験の各日について果樹園サブエリアにおけるIQAの平均予測を行った。これらの平均予測を,同じサブエリアと日のIQAの平均参照値と比較した。モデルの計量は,SSCのRMSEP=0.26~0.36%とR2=0.99で,平均化手順によって有意に改善した。およびHueに対するRMSEP=0.42°~0.56°およびR2≒1であった。果樹園管理は本質的に平均を通して行われ,個々の値ではなく,この結果は樹木における果実成熟の追跡のためのNIR技術の適用性を補強する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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果実とその加工品

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VIS-NIR分光法による「JJintao’キウイフルーツ熟成の非破壊追跡 個人対平均キャリブレーションモデルの予測【JST・京大機械翻訳】

VIS-NIR分光法による「JJintao’キウイフルーツ熟成の非破壊追跡個人対平均キャリブレーションモデルの予測【JST・京大機械翻訳】