Anglicky: SSC and pH for sweet assessment and maturity classification of harvested cherry fruit based on NIR hyperspectral imaging technology
Zdroj: Li, X., Wei, Y., Xu, J., Feng, X., Wu, F., Zhou, R., Jin, J., Xu, K., Yu, X., He, Y. 2018. SSC and pH for sweet assessment and maturity classification of harvested cherry fruit based on NIR hyperspectral imaging technology. Postharvest Biology and Technology, 143: 112-118
Klíčová slova: "třešeň, ssc, ph, vizualizace, blízká infračervená, hyperspektrální zobrazování "
Dostupný z: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S092552141730964X
Třešně jsou velice oblíbeným ovocem bohatým na cukry, vitamíny, antokyany, minerály a další živiny. Jejich odlišná chuť a vůně je závislá na daném kultivaru, prostředí původu a stupni zralosti. Stejně tak jako u jiného ovoce, jsou pH a SSC (obsah pevných rozpustných látek) důležitými indikátory pro určení chuti a kvality třešní. Oba parametry (pH a SSC) lze v plodech měřit destruktivně, ale tyto metody nejsou vhodné pro zapojené do on-line procesu detekce.
Hyperspektrální zobrazování obsahuje spektrální i obrazovou informaci splňující požadavky pro vizualizaci a zlepšující účinnost detekce. Výsledky hyperspektrální zobrazovací technologie mají široké uplatnění, například v potravinářství nebo zemědělství.
NIR spektroskopie je založená zejména na kombinaci frekvence absorpce a molekulární vibrace. Proto je tato metoda vhodná pro měření organických látek s vodíkovou skupinou zahrnující například rozpustné cukry (glukóza, fruktóza) a organické kyseliny (jablečná a citronová).
V rámci studie byl zkoumán vztah mezi pevnými rozpustnými látkami (SSC) a pH v třešních v různém stupni dozrávání pomocí NIR (infračervená spektroskopie v blízké oblasti) hyperspektrální zobrazovací technologií. Bylo použito 550 plodů a 11 hyperspektrálních obrazů v regionu 874-1734 nm pro srovnání SSC a pH měřených standardními metodami. Bylo testováno několik jednotlivých metod, ale jako nejlepší varianta se ukázala varianta GA-MLR (genetic algorithm-multiple linear regression) s úspěšností 96,4%.
Studií bylo zhodnoceno, že NIR hyperspektrální zobrazovací technologii je možné využít pro detekci kvality a stupně zralosti třešní. Tato metoda má velkou výhodu, že ji lze zapojit on-line do procesu a využít ji například na třídící lince během procesu zpracování ovoce na ovocné produkty. Nicméně zjištěná data by pro tyto účely bylo nutné rozšířit o více vzorků různých kultivarů a míst původu, aby byla metoda univerzální.
