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    高光譜成像在咖啡豆、可可豆、小麥品質(zhì)檢測方面的應(yīng)用

    發(fā)布時間: 2019-01-28  點擊次數(shù): 4702次

        作物成分的分析和檢測通常采用化學(xué)方法,使用液相色譜(HPLC)或者分光光度法測量提取物。但是化學(xué)方法檢測需要研磨,具有破壞性,提取和分析所需的大量時間對于工業(yè)環(huán)境來說是不切實際的。

        高光譜成像(HSI)是食品科學(xué)領(lǐng)域中新技術(shù)。它可以快速,非破壞性和非接觸方式分析單個谷物或豆類樣品,并提供以高通量掃描樣品的可能性,同時可視化空間分布。

        英國的諾丁漢大學(xué)Nicola Caporasoa等研究人員利用Specim高光譜分別對咖啡豆的蔗糖、caffeine、脂質(zhì)等;可可豆的多酚含量等;小麥籽粒蛋白質(zhì)含量進(jìn)行無損品質(zhì)檢測,4篇文章分別發(fā)表在2018年的《Food Research International》(IF:3.520)、《Journal of Food Engineering》(IF:3.197)、《Food Chemistry》(IF:4.946)。

    1 高光譜成像對綠咖啡豆的蔗糖、caffeine和葫蘆巴堿無損檢測

        咖啡是世界上非常受歡迎的飲料之一,其綠咖啡豆化合物(包括蔗糖和生物堿)的水平直接影響咖啡的質(zhì)量??Х榷怪械乃岷蜕飰A會影響咖啡的風(fēng)味。樣本來自巴西,埃塞俄比亞,墨西哥13個國家。對27個批次進(jìn)行取樣,其中60%經(jīng)過濕處理,剩余的40%干燥處理。從每個批次中隨機(jī)取樣10個單豆用于實驗,利用Specim高光譜在980-2500 nm光譜范圍內(nèi)進(jìn)行成像。

     

        圖1:在Robusta和Arabica批次,在像素的綠咖啡豆中(a)蔗糖,(b)caffeine和(c)葫蘆巴堿,數(shù)字表示每種化合物的濃度,mg /g。粗體數(shù)字表示預(yù)測化合物濃度,然后是每種咖啡豆的參考測量值。

        參考文獻(xiàn):Nicola Caporaso, et al. Non-destructive analysis of sucrose, caffeine and trigonelline on single green coffee beans by hyperspectral imaging, Food Research International, 2018, 106: 193- 203.

    2 高光譜成像快速預(yù)測綠咖啡豆的水分和脂質(zhì)含量

        綠咖啡豆水分會影響咖啡豆的保質(zhì)期,脂質(zhì)會影響咖啡沖泡的健康和感官,來自哥倫比亞、印度、越南等,共27批綠咖啡豆用于實驗,從每批咖啡豆隨機(jī)選擇并單獨分析,利用Specim高光譜進(jìn)行成像檢測。

     

        圖2:咖啡豆的水分含量a)灰度圖像,顯示在一個光譜帶處從連續(xù)移動臺獲得的反射率超立方體;b)重建圖像,顯示在單個像素級可視化的預(yù)測水分含量;c)預(yù)測咖啡豆另一面水分含量;d)批次細(xì)分為置于潮濕條件下的試樣(上部)在烘箱(下部)中部分干燥試樣。 數(shù)字表示平均預(yù)測水分,以%表示。

     

        圖3:在綠色咖啡豆中的總脂質(zhì)含量可視化的應(yīng)用:Arabica (上圖)和 Robusta(下圖)批次的示例。該圖的左半部分和右半部分顯示了放置在相對表面上的相同咖啡豆(圍繞y軸旋轉(zhuǎn)180°)。數(shù)字是預(yù)測平均脂質(zhì),根據(jù)每個bean的像素值計算含量,表示為%(dmb)。

        參考文獻(xiàn):Nicola Caporaso, et al. Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 2018, 227: 18- 29.

    3 高光譜成像預(yù)測可可豆的發(fā)酵指數(shù),多酚含量和抗氧化活性

        可可是巧克力生產(chǎn)的關(guān)鍵成分??煽啥狗宇惢衔铮寡趸钚院桶l(fā)酵指數(shù)是可可品質(zhì)的重要參數(shù)。17個可可豆批次中隨機(jī)選擇,使用Specim高光譜成像系統(tǒng)在1000-2500nm的光譜范圍內(nèi)(HSI)定量預(yù)測個體的發(fā)酵指數(shù)(FI),總多酚(TP)和抗氧化活性(AA)。

     

        圖4:發(fā)酵指數(shù),總多酚含量和抗氧化活性。單個像素級別(左側(cè)的圖片),或平均預(yù)測值以獲得單豆值(右側(cè)的bean)。白色數(shù)字表示每個可可豆的預(yù)測平均值,黑色表示參考測量值。發(fā)酵指數(shù)值是無量綱的,總多酚表示為mg ferulic acid equivalent/ g cocoa,而抗氧化活性表示為mmol Trolox equivalent/ kg cocoa。

        參考文獻(xiàn):Nicola Caporaso, et al. Hyperspectral imaging for non-destructive prediction of fermentation index, polyphenol content and antioxidant activity in single cocoa beans. Food Chemistry, 2018, 258: 343- 351.

    4 高光譜成像預(yù)測小麥籽粒蛋白質(zhì)含量

        小麥品質(zhì)中,蛋白質(zhì)含量是非常重要的參數(shù)。它會影響烘焙產(chǎn)品的質(zhì)量,尤其是麩質(zhì)面包的生產(chǎn)。蛋白質(zhì)含量對終價格產(chǎn)生重大影響,許多國家都以蛋白質(zhì)含量作為定義小麥價格的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)。

        樣品主要來自英國各供應(yīng)商,還包括加拿大,法國,意大利,德國和東歐小麥。不同品種,不同環(huán)境和不同農(nóng)藝條件的小麥,總共約190個小麥樣品用于本實驗,使用Specim高光譜進(jìn)行成像檢測。

     

        圖5:a)單像素級應(yīng)用,顯示背側(cè)(左:平均值:12.7%)和腹側(cè)(右:平均值:13.5%)相同籽粒的兩面。批次的參考蛋白質(zhì)測量:13.1%;b)通過平均每個籽粒的光譜,左:低蛋白質(zhì)樣本,參考蛋白質(zhì)含量= 10.2%; 預(yù)測值= 9.7%。右:高蛋白質(zhì)樣本,參考蛋白含量= 15.1%,預(yù)測值= 14.6%。黑色文字:預(yù)測值;白色文本:參考值(%)。

        參考文獻(xiàn):Nicola Caporaso, et al. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry, 2018, 240: 32- 42.

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