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J-GLOBAL ID：202202270788700543   整理番号：22A0454253

マシンビジョンと官能分析を用いて評価したビート根の品質に対する乳酸発酵と凍結乾燥の影響【JST・京大機械翻訳】

Effect of lacto-fermentation and freeze-drying on the quality of beetroot evaluated using machine vision and sensory analysis

著者 (4件)： Ropelewska Ewa (Fruit and Vegetable Storage and Processing Department, The National Institute of Horticultural Research, Skierniewice, Poland) ,  Wrzodak Anna (Fruit and Vegetable Storage and Processing Department, The National Institute of Horticultural Research, Skierniewice, Poland) ,  Sabanci Kadir (Electrical and Electronics Engineering, Karamanoglu Mehmetbey University, Karaman, Turkey) ,  Aslan Muhammet Fatih (Electrical and Electronics Engineering, Karamanoglu Mehmetbey University, Karaman, Turkey)
資料名： European Food Research & Technology  (European Food Research & Technology)
巻： 248  号： 1  ページ： 153-161  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0437A  ISSN： 1438-2377  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,ビート根の画像および官能属性のテクスチャパラメータに及ぼす凍結乾燥およびラクト発酵の影響を評価することを目的とした。試料をフラットベッドスキャナを用いて画像化し,色チャネルL,a,b,R,G,B,X,Y,Zに変換した画像からのテクスチャを計算した。各色チャネルに対して選択したテクスチャに基づくモデルを用いて,生および加工ビート根の識別を行った。加工試料の官能品質は匂い,色,テクスチャー及び味に関連する属性を用いて決定した。色チャネルb用に構築したモデルに対して,97.25%の最高識別精度が得られた。他のチャネルに対する精度は,チャネルaに対して96.25%,チャネルRに対して95.25%,チャネルYに対して95%,チャネルBに対して94.75%,チャネルXに対して94.5%,チャネルLに対して94%,チャネルGに対して94.5%,チャネルZに対して88.25%であった。いくつかのモデルの場合,生およびラクト発酵ビート根を100%の正しさで識別した。凍結乾燥および凍結乾燥ラクト発酵試料は,オフ臭,魅力色,ビート根色,クランチネス,硬度,苦味,全体的品質などの官能特性に関して最も類似していた。結果は,画像パラメータと官能特性が関連することを示した。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *凍結乾燥 ,  ベッド ,  乳酸発酵 ,  *発酵 ,  苦味 ,  走査装置 ,  硬度 ,  チャネル
準シソーラス用語： 画像化 ,  *マシンビジョン ,  官能特性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乾燥 ,  発酵 ,  テクスチャパラメータ ,  識別 ,  感覚属性

分類 (2件)： 食品の品質  (FJ01040F) ,  粉製品  (FJ04030P)

タイトルに関連する用語 (7件)： マシンビジョン ,  分析 ,  評価 ,  ビート ,  根 ,  乳酸発酵 ,  凍結乾燥