Robust NIRS models for non-destruct

Robust NIRS models for non-destructive prediction of postharvest fruit
ripeness and quality in mango
A B S T R A C T
The effect of harvest year on near-infrared spectroscopy (NIRS) prediction models to determine
postharvest quality of mango was evaluated. Diffuse reflectance spectra in region of 700–1100 nm were
used to develop calibration models for firmness, total soluble solids (TSS), titratable acidity (TA) and
ripening index (RPI) using partial least squares (PLS) regression analysis. The results showed that model
robustness was influenced by harvest year. High prediction error was found when models from single
harvest year were used to predictthe data of other years, whereas using combined data from two or three
years for calibration greatly enhanced the prediction accuracy. The prediction models established from
three-year data performed the most suitably for prediction of TSS (R2 = 0.9; SEP = 1.2%), firmness
(R2 = 0.82; SEP = 4.22 N), TA (R2 = 0.74; SEP = 0.38 %) and RPI (R2 = 0.8; SEP = 0.8). Classification of mango
ripeness was successfully achieved using second derivative pretreated spectra with an accuracy of more
than 80%. The results indicated that NIRS can be used as a reliable non-destructive technique for mango
quality assessment and a robust model could be developed when effect of harvest year was taken into
account.
ã
1. Introduction
Mango (Mangifera indica) is one of the most economically
important tropical fruits worldwide. In commercial production,
physiological mature fruits are harvested and undergo postharvest
ripening under controlled conditions to reach full ripeness (Baloch
and Bibi, 2012). Postharvest quality of mango depends on many
factors, one of which is maturity of the fruit. Fruit harvested at the
appropriate maturity stage will deliver optimum quality after
ripening, whereas under- and over-mature fruits will exhibit
inferior quality and reduced shelf-life (Subedi et al., 2007;
Wanitchang et al., 2011). Besides maturity stage, growth factors,
which fluctuate within and between harvest seasons, also affect
postharvest quality. Other authors reported that production
conditions such as temperature, light, fertilization, irrigation, fruit
position on tree and variation in flowering time between branches
influence postharvest qualities of fruits, especially physicochemical,
antioxidant capacity and ripening behavior (Joas et al., 2012; Léchaudel and Joas, 2007; Moretti et al., 2010; Nagle et al., 2010;
Pojanagaroon et al., 2014). For example, enhancements in fruit
ripening and sugar synthesis as well as reduced acidity were found
whentemperaturewas increasedduring fruit growth(Moretti et al.,
2010). Nagle et al. (2010) found that irrigation affected qualities
such as dry matter (DM) and total soluble solids (TSS)in mango and
that fruits from non-irrigated crops exhibited higher DM and TSS
than ones in irrigated treatments. For processing, utilization of
mango is based on the postharvest quality: under- and overripe
fruits are typically more suitable for pickling or production of juices
and preserves, respectively, than for fresh consumption (Mahayothee
et al., 2007). Overall, in commercial fruit handling operations,
effective postharvest management is required to control and grade
fruits due to the heterogeneous quality of fruits.
Determination of postharvest quality of mango can be done by
measuring DM, firmness, fruit color (both peel and flesh), TSS,
titratable acidity (TA) and aromatic compounds (Padda et al., 2011;
Sivakumar et al., 2011; Subedi et al., 2007 Ueda et al., 2000).
However, these parameters are conventionally determined using
destructive methods, which cannot be performed on individual
fruits and sampling must be conducted causing considerable
losses. Thus, techniques that are rapid, accurate and nondestructive
are required for assessing individual fruits in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คุณภาพรูปแบบที่แข็งแกร่งสำหรับทำนายแบบไม่ทำลายของผลไม้หลังการเก็บเกี่ยวripeness และคุณภาพในมะม่วงA B S T R C Tผลของการเก็บเกี่ยวปีรุ่นคาดเดากใกล้อินฟราเรด (คุณภาพ) เพื่อกำหนดมีประเมินคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วง มีแรมสเป็คตราแบบสะท้อนแสงที่กระจายในภูมิภาคของ 700-1100 nmใช้ในการพัฒนารูปแบบการปรับเทียบสำหรับไอซ์ รวมละลายของแข็ง (TSS), ว่า titratable (TA) และripening ดัชนี (RPI) โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยบางส่วนกำลังสองน้อยสุด (กรุณา) ผลลัพธ์ที่แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองนั้นเสถียรภาพมีผลมาจากการเก็บเกี่ยวปี พบข้อผิดพลาดในการพยากรณ์สูงเมื่อรุ่นจากเดี่ยวเก็บเกี่ยวปีใช้ในการ predictthe ข้อมูลของปีอื่น ๆ ในขณะที่ใช้รวมข้อมูลจากสองหรือสามปีสำหรับปรับแต่งเพิ่มความแม่นยำการทำนายมาก รูปแบบการทำนายที่ก่อตั้งขึ้นจากข้อมูลสามปีดำเนินการเหมาะสมที่สุดสำหรับการคาดเดาของ TSS (R2 = 0.9 ก.ย. = 1.2%), ไอซ์(R2 =$ 0.82 ก.ย. = 4.22 N), TA (R2 = 0.74 ก.ย. = 0.38%) และ RPI (R2 = 0.8 ก.ย. = 0.8) การจัดประเภทของมะม่วงสำเร็จสำเร็จ ripeness ใช้แรมสเป็คตรา pretreated พัฒนาสองอย่างแม่นยำมากขึ้นกว่า 80% ผลลัพธ์บ่งชี้ว่า คุณภาพสามารถใช้เป็นเทคนิคแบบไม่ทำลายความน่าเชื่อถือสำหรับมะม่วงประเมินคุณภาพการศึกษาและแบบแข็งแกร่งสามารถพัฒนาได้เมื่อผลของการเก็บเกี่ยวปีถูกนำเข้าบัญชีใช้1. บทนำมะม่วง (Mangifera indica) เป็นหนึ่งในที่สุดท่ามกลางสำคัญผลไม้ทั่วโลก ในการผลิตเชิงพาณิชย์จะเก็บเกี่ยวผลไม้เติบโตสรีรวิทยา และรับหลังภายใต้เงื่อนไขควบคุมถึง ripeness เต็ม (Baloch ripeningแล้วบี บี 2012) คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงขึ้นอยู่กับหลาย ๆปัจจัย ที่จะครบกำหนดอายุของผลไม้ ผลไม้เก็บเกี่ยวผลผลิตในการระยะที่เหมาะสมครบกำหนดจะส่งมอบคุณภาพสูงสุดหลังจากripening ในขณะที่ภายใต้ - และ over - mature ผลไม้จะจัดแสดงเลวและลดอายุการเก็บ (Subedi et al., 2007Wanitchang et al., 2011) นอกจากวันครบกำหนดระยะ ปัจจัยการเจริญเติบโตซึ่งผันผวนภายใน และระหว่างเก็บเกี่ยวฤดูกาล นอกจากนี้ยังมีผลต่อหรือไม่คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยว คนรายงานที่ผลิตเช่นอุณหภูมิ แสง การปฏิสนธิ ชลประทาน ผลไม้วางบนต้นไม้และเปลี่ยนแปลงเวลาดอกระหว่างสาขามีอิทธิพลต่อคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของผลไม้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง physicochemicalกำลังการผลิตสารต้านอนุมูลอิสระและ ripening พฤติกรรม (Joas et al., 2012 Léchaudel และ Joas, 2007 Moretti et al., 2010 Nagle et al., 2010Pojanagaroon et al., 2014) ตัวอย่าง การปรับปรุงในผลไม้พบ ripening และน้ำตาลสังเคราะห์ตลอดจนมีลดลงผลไม้ whentemperaturewas increasedduring เจริญเติบโต (Moretti et al.,2010. Nagle et al. (2010) พบว่า ชลประทานได้รับผลกระทบคุณภาพแห้งเช่นเรื่อง (DM) และรวมละลายของแข็ง (TSS) ในมะม่วง และที่ผลไม้จากพืชที่ไม่มีชลประทานจัดแสดง DM และ TSS สูงกว่าคนในยามรักษา สำหรับการประมวลผล การใช้ประโยชน์ของมะม่วงขึ้นอยู่กับคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยว: ภายใต้- และทึนทึกขูดฝอยนึ่งผลไม้เป็นปกติเหมาะสำหรับ pickling หรือการผลิตน้ำผลไม้และ กวน ตามลำดับ กว่าบริโภคสด (Mahayotheeร้อยเอ็ด al., 2007) โดยรวม ในผลไม้พาณิชย์การจัดการการดำเนินงานจัดการหลังการเก็บเกี่ยวที่มีประสิทธิภาพจะต้องควบคุมและเกรดผลไม้เนื่องจากผลไม้คุณภาพแตกต่างกันโดยกำหนดคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงวัด DM ไอซ์ ผลไม้สี (ทั้งเปลือกและเนื้อ), TSSมี titratable (TA) และสารหอม (Padda et al., 2011Sivakumar et al., 2011 Subedi et al., 2007 ดะและ al., 2000)อย่างไรก็ตาม พารามิเตอร์เหล่านี้จะดีขึ้นโดยใช้วิธีทำลาย ซึ่งไม่สามารถดำเนินการกับบุคคลผลไม้และสุ่มตัวอย่างต้องดำเนินการให้เกิดมากขาดทุน ดังนั้น เทคนิคที่รวดเร็ว แม่นยำ และทำลายจำเป็นสำหรับการประเมินแต่ละผลไม้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่น NIRS
ที่แข็งแกร่งสำหรับการคาดการณ์ที่ไม่ทำลายหลังการเก็บเกี่ยวของผลไม้สุกและคุณภาพในมะม่วง
BSTRACT
ผลของการเก็บเกี่ยวในปีสเปกโทรสโกใกล้อินฟราเรด (NIRS)
รุ่นทำนายเพื่อตรวจสอบคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงถูกประเมิน สเปกตรัมสะท้อนกระจายในพื้นที่ของ 700-1100
นาโนเมตรถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนารูปแบบการสอบเทียบความแน่นของแข็งที่ละลายได้ทั้งหมด(TSS) ปริมาณกรด (TA)
และดัชนีสุก(RPI) โดยใช้สี่เหลี่ยมอย่างน้อยบางส่วน (PLS) การวิเคราะห์การถดถอย
ผลการศึกษาพบว่ารูปแบบความทนทานได้รับอิทธิพลจากปีที่เก็บเกี่ยว ข้อผิดพลาดในการทำนายสูงก็พบว่าเมื่อรุ่นจากเดียวปีการเก็บเกี่ยวถูกนำมาใช้เพื่อ predictthe ข้อมูลของปีอื่น ๆ ในขณะที่การใช้ข้อมูลร่วมกันจากสองหรือสามปีที่ผ่านมาสำหรับการสอบเทียบอย่างมากเพิ่มความแม่นยำในการทำนาย โมเดลการทำนายที่จัดตั้งขึ้นจากข้อมูลในปีที่สามดำเนินการที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการคาดการณ์ของ TSS (R2 = 0.9; กันยายน = 1.2%) ความแน่น (R2 = 0.82; กันยายน = 4.22 N) TA (R2 = 0.74; กันยายน = 0.38% ) และ RPI (R2 = 0.8; กันยายน = 0.8) การจำแนกประเภทของมะม่วงสุกก็ประสบความสำเร็จประสบความสำเร็จในการใช้อนุพันธ์อันดับสองสเปกตรัมปรับสภาพกับความถูกต้องของมากขึ้นกว่า80% ผลการวิจัยพบว่า NIRS สามารถนำมาใช้เป็นเทคนิคที่ไม่ทำลายมะม่วงที่เชื่อถือได้สำหรับการประเมินคุณภาพและรูปแบบที่มีประสิทธิภาพสามารถพัฒนาเมื่อผลของการเก็บเกี่ยวปีถูกนำตัวเข้าบัญชี. ใ1 บทนำมะม่วง (Mangifera indica) เป็นหนึ่งในที่สุดทางเศรษฐกิจผลไม้เมืองร้อนที่สำคัญทั่วโลก ในการผลิตเชิงพาณิชย์, ผลไม้ผู้ใหญ่ทางสรีรวิทยาจะเก็บเกี่ยวและหลังการเก็บเกี่ยวได้รับการสุกภายใต้สภาวะควบคุมที่จะไปถึงความสุกเต็มรูปแบบ (Baloch และ Bibi 2012) คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงขึ้นอยู่กับหลายปัจจัยหนึ่งซึ่งเป็นอายุของผลไม้ ผลไม้ที่เก็บเกี่ยวเวทีครบกําหนดที่เหมาะสมจะส่งมอบคุณภาพที่ดีที่สุดหลังจากที่สุกในขณะที่ผลไม้และเข้าใจมากกว่าที่ผู้ใหญ่จะแสดงคุณภาพต่ำและการลดอายุการเก็บรักษา(Subedi et al, 2007;.. Wanitchang et al, 2011) นอกจากนี้ขั้นตอนการกำหนดปัจจัยการเจริญเติบโต, ซึ่งมีความผันผวนภายในและระหว่างฤดูกาลเก็บเกี่ยวยังส่งผลกระทบต่อคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยว เขียนคนอื่น ๆ รายงานว่าการผลิตเงื่อนไขเช่นอุณหภูมิแสงปฏิสนธิชลประทานผลไม้ตำแหน่งบนต้นไม้และการเปลี่ยนแปลงในระยะเวลาออกดอกระหว่างสาขามีผลต่อคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของผลไม้, เคมีกายภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งความสามารถในการต้านอนุมูลอิสระและพฤติกรรมสุก (โยอาช et al, 2012;. Léchaudel และโยอาช, 2007. เร็ต et al, 2010; Nagle et al, 2010;.. Pojanagaroon et al, 2014) ยกตัวอย่างเช่นการปรับปรุงในผลไม้สุกและการสังเคราะห์น้ำตาลเช่นเดียวกับความเป็นกรดลดลงพบว่ามีwhentemperaturewas increasedduring การเจริญเติบโตของผลไม้ (เร็ต et al., 2010) Nagle et al, (2010) พบว่าคุณภาพที่ได้รับผลกระทบชลประทานเช่นวัตถุแห้ง(DM) และของแข็งที่ละลายได้ทั้งหมด (TSS) ในมะม่วงและว่าผลไม้จากพืชที่ไม่ใช่ชลประทานแสดงDM ที่สูงขึ้นและ TSS กว่าคนในการรักษาชลประทาน สำหรับการประมวลผลการใช้ประโยชน์จากมะม่วงจะขึ้นอยู่กับคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวที่เข้าใจและสุกผลไม้โดยทั่วไปจะมีมากขึ้นเหมาะสำหรับการดองหรือการผลิตน้ำผลไม้และรักษาตามลำดับมากกว่าการบริโภคสด(Mahayothee. et al, 2007) โดยรวมในการดำเนินงานการจัดการผลไม้ในเชิงพาณิชย์, การจัดการหลังการเก็บเกี่ยวที่มีประสิทธิภาพจำเป็นต้องมีการควบคุมและเกรดผลไม้เนื่องจากมีคุณภาพที่แตกต่างกันของผลไม้. การกำหนดคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงสามารถทำได้โดยการวัด DM ความแน่นเนื้อสีผลไม้ (ทั้งเปลือกและเนื้อ) TSS, ปริมาณกรด (TA) และสารประกอบอะโรมาติก (Padda et al, 2011;. Sivakumar et al, 2011;... Subedi et al, 2007 อุเอดะ, et al, 2000). อย่างไรก็ตามพารามิเตอร์เหล่านี้จะถูกกำหนดตามอัตภาพโดยใช้วิธีการทำลายซึ่งไม่สามารถที่จะดำเนินการในแต่ละผลไม้และการสุ่มตัวอย่างจะต้องดำเนินการที่ก่อให้เกิดมากการสูญเสีย ดังนั้นเทคนิคที่รวดเร็วถูกต้องและไม่ทำลายที่จำเป็นสำหรับการประเมินผลไม้ในแต่ละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รุ่น nirs ประสิทธิภาพสำหรับการพยากรณ์แบบไม่ทำลายของผลไม้หลังการเก็บเกี่ยวมะม่วงสุกและคุณภาพ

B S T R A C T
ผลเก็บเกี่ยวในใกล้อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี ( ปี nirs ) แบบจำลองการคาดการณ์ว่า
คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงถูกประเมิน การสะท้อนแสงกระจายในเขต 700 – 1100 นาโนเมตรถูก
ใช้พัฒนารูปแบบการสอบเทียบความแน่น ปริมาณของแข็งที่ละลายได้ทั้งหมด ( TSS )ปริมาณกรด ( TA ) และการใช้ดัชนี
( RPI ) กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ( PLS ) การวิเคราะห์การถดถอย ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลอง
ทนทานได้รับอิทธิพลจากปีเก็บเกี่ยว ข้อผิดพลาดการทำนายสูง พบว่าเมื่อรุ่นปีเก็บเกี่ยวเดียว
ถูกใช้เพื่อทำนายข้อมูลอื่น ๆของปี ในขณะที่การใช้ข้อมูลรวมกันจากสองหรือสาม
ปีสำหรับการสอบเทียบเพิ่มมากค่าความถูกต้อง ทำนายจากข้อมูล 3 ปี ( รุ่นก่อตั้ง
มากที่สุดอย่างเหมาะสม เพื่อทำนาย TSS ( R2 = 0.9 ; ก.ย. = 1.2 % ) 8
( R2 = 0.82 ; ก.ย. = 4.22 ) TA ( R2 = 0.74 ; ก.ย. = 0.38 % ) และ RPI ( R2 = 0.8 ; ก.ย. = 0.8 ) การจำแนกประเภทของมะม่วง
ระดับความสุกได้ ประสบความสําเร็จโดยใช้อนุพันธ์อันดับสองที่ได้รับแสงที่มีความถูกต้องมากขึ้น
กว่า 80% ผลการวิจัยพบว่า nirs สามารถใช้เป็นเทคนิคแบบไม่ทำลายความน่าเชื่อถือสำหรับการประเมินคุณภาพมะม่วง
และรูปแบบที่แข็งแกร่งอาจจะพัฒนาเมื่อผลของปีเก็บเกี่ยวถูก


บัญชี ฮัล 1 บทนำ
มะม่วง ( มะม่วง ) เป็นหนึ่งในทางเศรษฐกิจมากที่สุด
ที่สำคัญผลไม้เขตร้อนทั่วโลก ในการผลิตเชิงพาณิชย์
สรีรวิทยาผลแก่เก็บเกี่ยวและหลังการเก็บเกี่ยวจะได้รับ
สุกภายใต้เงื่อนไขที่ควบคุมการเข้าถึงแบบเต็มความสุก ( Baloch
และบีบี้ , 2012 ) คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงนั้นขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย
, หนึ่งซึ่งเป็นวุฒิภาวะของผลไม้ ผลเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม
ขั้นเจริญเติบโตจะส่งมอบคุณภาพสูงสุดหลังจาก
สุก ส่วนใต้ - ขึ้นไป ผลแก่จะจัดแสดง
คุณภาพด้อยกว่าและลดการเก็บรักษา ( subedi et al . , 2007 ;
wanitchang et al . , 2011 ) นอกจากเวทีสำหรับการเจริญเติบโตปัจจัย
ซึ่งผันผวนภายในและระหว่างฤดูกาลเก็บเกี่ยว ยังมีผลต่อ
คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยว . ผู้เขียนอื่น ๆ รายงานว่า การผลิต
เงื่อนไขเช่นอุณหภูมิ , แสง , การใส่ปุ๋ย , ชลประทาน , ผลไม้
ตำแหน่งบนต้นไม้ และการเปลี่ยนแปลงในเวลาออกดอกระหว่างอิทธิพลสาขา
คุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวผลไม้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เคมีฟิสิกส์
สารต้านอนุมูลอิสระและสุกพฤติกรรม ( joas et al . , 2012 ; L é chaudel และ joas , 2007 ; มอเร็ตติ et al . , 2010 ; เนเกิล et al . , 2010 ;
pojanagaroon et al . , 2010 ) . ตัวอย่างเช่นการปรับปรุงในผลไม้สุกและสังเคราะห์
น้ำตาล รวมทั้งลดปริมาณกรดที่พบ
whentemperaturewas increasedduring ผล ( มอเร็ตติ et al . ,
2010 ) เนเกิล et al . ( 2010 ) พบว่ามีผลต่อคุณภาพน้ำ
เช่นวัตถุแห้ง ( DM ) และปริมาณของแข็งทั้งหมดที่ละลายน้ำได้ ( TSS ) ในมะม่วงและผลไม้จากพืช
ที่ไม่ใช่ชลประทานมี DM สูงขึ้นและ TSS
มากกว่าในชลประทานวิทยา สำหรับการประมวลผลการใช้
มะม่วงจะขึ้นอยู่กับคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยว : ใต้ - ไร้สติ
ผลไม้มักจะเหมาะสำหรับการดองหรือการผลิตน้ำผลไม้
และรักษาตามลำดับ นอกจากรับประทานสด ( mahayothee
et al . , 2007 ) โดยรวม , ผลไม้เชิงพาณิชย์การจัดการการดําเนินงาน การจัดการหลังการเก็บเกี่ยว
ที่มีประสิทธิภาพจะต้องควบคุมและผลไม้เกรด
เนื่องจากคุณภาพที่แตกต่างกันของผลไม้
การหาคุณภาพหลังการเก็บเกี่ยวของมะม่วงสามารถทำได้โดย
วัดเบาหวาน ,ความแน่นเนื้อสีผลไม้ทั้งเปลือกและเนื้อ ) , TSS ปริมาณกรด ( TA )
, และสารประกอบอะโรมาติก ( padda et al . , 2011 ;
( มารยาทของ et al . , 2011 ; subedi et al . , 2007 อุเอดะ et al . , 2000 ) .
แต่พารามิเตอร์เหล่านี้โดยทั่วไปกำหนดใช้วิธีการทำลาย
ซึ่งไม่สามารถแสดงบนผลไม้แต่ละ
และการสุ่มตัวอย่างจะต้องดําเนินการก่อให้เกิดความสูญเสียมาก

ดังนั้นเทคนิคที่รวดเร็ว ถูกต้อง และความจำเป็นสำหรับการประเมิน
ผลไม้แต่ละใน