Utilizări posibile ale tehnologiei NIR pentru evaluarea calității cartofilor și a produselor din cartofi
2 domenii de aplicare: domenii de aplicare a spectroscopiei în infraroșu apropiat - plante oleaginoase - cereale/moară (rețele) - industria lactate - industria cărnii - (industria cartofilor) - alcool/bioetanol - produse farmaceutice - chimie 0,3 Extincție E 0,25 0,2 0,15 0,1 NIT 0, lungime de undă XH OH CH C = O NH SH NIT, NIR (spectru) 2,5 Extincție E 2 1,5 1 0,5 XH OH CH C = O NH SH NIR lungime de undă 2400 Principiu de măsurare Calibrare Calibrare și validare a valorilor X (Valori de măsurare NIR) + valori Y (date de analiză) Validare model de calibrare Valori X (valori de măsurare NIR) + valori Y de model de calibrare (date de analiză)
3 Material și metode Material și metode aproximativ. Probă de cartof din testul valorii cartofilor, BSA An de cultivare: (recoltare/depozitare) Locații: (Nossen, Neuhof, Haßloch, Hankensbüttel, Wegberg, Olvenstedt) (Omogenizare) Produse din cartof Măsurarea culorii Evaluarea senzorială chimico-fizică Analizează datele NIR/NIT X Datele modelului Y Analize și metode Metode de referință pentru ingrediente Caracteristici directe - Substanță uscată (Metoda AACC 44-60, St. Paul, MN, 1984) - Amidon (conform Ewers) - Zahar (metodă colorimetrică, Diagnostic Roche) - Proteină brută (Metoda AACC 46-12, St. Paul, MN, 1984) (Proteină brută - metoda Kjeldahl îmbunătățită)
5 NIR - predicție pentru reducerea zaharurilor Min. = 8 Max. = 676 n = 163 R² = 0, = 113 Regresie NIR pentru prezicerea conținutului de zaharuri reducătoare (date de validare) roșu. Zahăr, roșu NIR. Zahăr, analitic (mg/100g FM) NIR - predicție pentru zahărul total Zahăr total, NIR Min. = 135 Max. = 1793 = n = 169 R² = 0, regresie NIR pentru predicția conținutului total de zahăr (date de validare) Zahăr total, analitic (mg/100g FM) NIT - predicție pentru proteina brută (% i.fm.) Proteină brută (% ifm, NIT) Min. = 1,4% Max. = 2,8% = 1,9% 3 n = 44 R² = 0,49 2,5 2 1,5 1 1,3 1,8 2,3 2,8 Proteină brută (% ifm, analitică) Transmisie în infraroșu aproape (NIT): date de regresie ale datelor de validare pentru proteina brută
7 TROKA - culoare (valoare L, luminozitate) Troka (valoare L) NIR 70,00 n =, 00 R² = 0,423 66,00 64,00 62,00 60,00 58,00 56,00 58,00 60,00 62,00 64,00 66,00 68,00 70,00 Troka, valoare L (luminozitate) Reflecție aproape în infraroșu (NIR): date de regresie ale datelor de validare pentru calitatea cartofilor prăjiți de calitate TROKA, NIR 8, 50 7,50 6,50 5,50 4,50 3,50 cartofi prăjiți: Calitate (1-9) = (culoare + gust + textură în interior + crustă)/4 n = 145 R² = 0,344 n = 54 R² = 0,78 3,50 4,50 5,50 6,50 7,50 8,50 cartofi prăjiți - calitate, senzoriale (grad 1-9) Reflecție aproape în infraroșu (NIR): date de regresie ale datelor de validare pentru cartofii prăjiți Șolduri de calitate C - culoare (valoare L, luminozitate) Calitatea chipsurilor, NIR 70,00 n = 176 R² = 0,765 60,00 50,00 Reflecție aproape în infraroșu (NIR): date de regresie ale datelor de validare pentru calitatea chipsurilor de cartofi 40,00 40,00 50,00 60,00 70,00 Calitate cip (valoare L) instrumentală
8 Rezumat - DM și puterea pot fi determinate foarte bine cu ambele dispozitive (NIT/NIR) (R² = 0,989 sau R² = 0,97) - numai o estimare slabă a conținutului de proteină brută (R² = 0,49) (NIT) (NIR?) ) - predicție ușor mai bună a zaharurilor reducătoare (R² = 0,586) prin măsurarea NIR - prima estimare bună a zahărului total din cartofi proaspeți prin măsurarea NIR (R² = 0,834) Rezumat - doar estimare slabă a tendinței unui soi de cartofi de a decolora pulpa brută prin intermediul NIT - Măsurare (R² = 0,46) posibilă (NIR?) - Previziune sau estimare foarte bună a tendinței spre pete negre de% prin măsurarea NIR în intervalul eșantionului (trebuie verificată generalizarea) Sumar - Predicție sau estimare foarte bună a calității chipsurilor de cartofi ( R² = 0,765) prin măsurarea NIR - rezultatul pentru cartofii uscați a fost mai puțin favorabil (R² = 0,423) - calitatea procesării pentru cartofii prăjiți cu greu a putut fi estimată (R² = 0,344) rage?)