Phân tích độ chín của các loại hoa quả hạt cứng: Liên kết hàm lượng đường với phổ hấp thụ

Các loại hoa quả hạt cứng có đặc điểm là có một hạt lớn ở giữa (còn gọi là quả đá hoặc hố), chúng bao gồm quả mơ, đào, quả mâm xôi, ô liu và dừa... Điều quan trọng là phải thu hoạch những quả này khi chúng ở độ chín cao nhất vì chúng sẽ ngừng chín sau khi được hái. Khi mua những loại quả này, khách hàng có thể kiểm tra độ chín bằng cách nhấn vào (quả cứng chứng tỏ là chưa chín hẳn) hoặc ngửi mùi hương (quả càng thơm thì càng chín).

Mặc dù điều này có thể hiệu quả đối với người tiêu dùng mua một vài loại trái cây số lượng nhỏ, nhưng làm thế nào để các nhà phân phối có thể phân loại trái cây để cho lô hàng của họ chỉ có những trái cây ngon nhất, chín nhất? Vì khái niệm về độ chín có phần tùy tiện và khó đo lường nên nó thường liên quan đến hàm lượng đường tăng lên của trái cây khi chín. Khúc xạ kế là một công cụ hữu ích để đo hàm lượng đường. Đơn vị Brix, được định nghĩa là 1 g sucrose trong 100 g dung dịch, rất dễ sử dụng để xác định nồng độ đường. Tuy nhiên, việc chiết xuất nước ép từ mỗi loại trái cây là điều cần thiết cho việc đo hàm lượng đường này, và điều này lại gây bất lợi vì khi đó trái cây đã không còn phù hợp để bán cho khách hàng. Đối với các hoạt động thương mại quan tâm đến việc mô tả đặc tính và phân loại các loại trái cây theo tấn, quang phổ hồng ngoại gần không tiếp xúc có thể được sử dụng để đo độ brix một cách chính xác và hiệu quả.

Việc phân biệt các loại trái cây thích hợp để thu hoạch được thực hiện dựa trên các phép đo độ hấp thụ phản xạ. Nguồn sáng được sử dụng có thể cung cấp dải ánh sáng Vis-Nir trong vùng từ 450 nm đến 1100 nm. Kỹ thuật kiểm tra không tiếp xúc nhằm mục đích dự đoán hàm lượng đường và độ chín của trái cây, đồng thời giữ cho trái cây còn nguyên vẹn để giao cho người tiêu dùng. Ocean Insight (Ocean Optics) cung cấp Nguồn sáng Vis-NIR chắc chắn, đáng tin cậy (chẳng hạn như Nguồn sáng Krypton và Nguồn sáng halogen vonfram) và máy quang phổ Vis-NIR (Ocean SR2 VIS-NIR) phù hợp cho kỹ thuật này.

Ta có thể lấy ví dụ về việc thử nghiệm trên những quả đào khác nhau có độ chín khác nhau. Những quả đào này đã được bảo quản trong tủ lạnh để kéo dài thời gian chín nhưng được đem ra để trong môi trường nhiệt độ phòng tối thiểu bốn giờ trước khi thực hiện các phép đo để đảm bảo nhiệt độ mẫu có ảnh hưởng tối thiểu đến dữ liệu được ghi lại. Mỗi mẫu được đặt riêng lẻ trên tâm bàn xoay và được phép quay tự do dưới ánh đèn trên cao. 10 phép đo của mỗi mẫu đào đã được thực hiện để định lượng phổ trung bình của từng mẫu, tạo thêm điểm dữ liệu để tạo thuật toán và xác định xem có bất kỳ phổ đo được nào là ngoại lệ có thể làm sai lệch thuật toán hay không. Sau đó, mỗi mẫu đào được cắt ở hai vị trí đối diện nhau trên quả và quả của từng lát được ép riêng lên cửa sổ khúc xạ để xác định giá trị Brix của từng lát. Hai giá trị Brix cho mỗi mẫu đào được tính trung bình. Vì phổ được sử dụng là phổ hấp thụ nên cần thực hiện phép đo tham chiếu bằng gạch tham chiếu màu trắng ở khoảng cách và góc tương tự như mẫu đào. Hãng Ocean Insight (Ocean Optics) đã nghiên cứu và phát triển mẫu phản xạ lý tưởng cho phép đo tham chiếu này.

Với các giá trị brix đo được làm thuộc tính định giá. Sau khi chọn các giá trị mặc định cho dải phổ để hiệu chuẩn và số lượng hệ số để phân tích và hiệu chuẩn, thuật toán ban đầu đã được tạo. Dữ liệu đầu vào được điều chỉnh để loại bỏ mọi phổ ngoại lệ nhằm cung cấp thuật toán dự đoán chính xác nhất dựa trên các phép đo của mẫu khai quật đầu tiên. Cuối cùng, các mẫu đào bổ sung được đo bằng khúc xạ kế, so sánh giá trị hàm lượng đường dự đoán của thuật toán với giá trị được đo bằng khúc xạ kế.

Sau khi loại bỏ phổ ngoại lệ, tổng phổ được sử dụng để tạo thuật toán cập nhật. Phổ của phép đo không nằm ngoài các giá trị được hiển thị trong Hình. Thuật toán cập nhật này tạo ra các kết quả sau về hàm lượng đường dự đoán so với hàm lượng đường thực tế trong 10 mẫu được đo.

Cuối cùng, thuật toán cập nhật này cung cấp sự phù hợp tuyến tính gần hơn nhiều với tập dữ liệu.

PHÂN TÍCH VÀ KẾT LUẬN

Sau khi loại bỏ những gì được coi là quang phổ ngoại lệ, thuật toán đã dự đoán rất chính xác hàm lượng đường trong từng mẫu đào. Với thuật toán dự đoán chặt chẽ hàm lượng đường trong các mẫu đào được sử dụng để tạo ra nó, bốn mẫu đào khác đã được thực hiện các phép đo bổ sung để xác minh tính chính xác của thuật toán. Phương pháp tương tự đã được sử dụng, với mười phép đo độ hấp thụ được thực hiện trên mỗi mẫu đào, sau đó là hai lát cắt từ mỗi quả đào ở hai mặt đối diện của quả để xác định hàm lượng đường thực tế bằng khúc xạ kế. 10 kết quả được cho ra trong bảng dưới đây:

Kết quả cho thấy độ chính xác cao trong việc dự đoán hàm lượng đường trong mẫu đào 9 và 10 nhưng kém chính xác hơn nhiều đối với mẫu 11 và 12. Điều này có thể là do mẫu 11 và 12 đã bắt đầu có dấu hiệu thối rữa, bao gồm cả phần vỏ hơi nhăn, trong khi nước ép bên trong từ lát trái cây vẫn có thể chứa cùng một lượng đường. Ngoài ra, đây có thể là dấu hiệu cho thấy việc tạo ra một mô hình dự đoán như vậy đòi hỏi cỡ mẫu lớn hơn và các thiết bị bổ sung để thực hiện nhiều lượt quét trái cây hơn nữa.

KẾT LUẬN

Tóm lại, thí nghiệm hiện tại cho thấy cách sử dụng phép đo độ hấp thụ để dự báo hàm lượng đường và do đó là cả độ chín của các mẫu đào. Các kỹ thuật tiên tiến hơn sẽ cần được sử dụng để xác định phổ nào được coi là hợp lệ hoặc ngoại lệ. Cần lưu ý rằng ngay cả bốn mẫu được sử dụng để đánh giá độ chính xác của thuật toán của chúng tôi cũng chứa cả phổ ngoại lệ đã bị loại bỏ. Phổ trung bình thực sự của mỗi loại trái cây được xác định bằng cách sử dụng nhiều sợi quang học và máy đo quang phổ để thu thập lượng lớn dữ liệu, vì việc phân loại trái cây thường là một quy trình nội tuyến trong đó trái cây sẽ di chuyển theo luồng rất nhanh chóng. Mặc dù thí nghiệm đơn giản này cho thấy tiềm năng của kỹ thuật, nhưng cũng cần phải thu thập và lập mô hình dữ liệu đáng kể để tạo ra các mô hình chính xác và đáng tin cậy có thể được sử dụng trong môi trường thương mại nhằm phân loại trái cây tốc độ cao.