
تعداد نشریات | 163 |
تعداد شمارهها | 6,762 |
تعداد مقالات | 72,839 |
تعداد مشاهده مقاله | 131,887,814 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 103,544,212 |
تشخیص تقلب چربی و گوشت مرغ در گوشت گوسفند با استفاده از طیفسنجی VIS/NIR و مدل LDA | ||
مهندسی بیوسیستم ایران | ||
دوره 56، شماره 1، فروردین 1404، صفحه 71-82 اصل مقاله (1.55 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.388079.665577 | ||
نویسندگان | ||
امیر کاظمی* 1؛ اصغر محمودی2؛ هادی ولادی3؛ ارش جوانمرد4 | ||
1گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
2گروه بیوسیستم، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز، ایران | ||
3گروه مهندسی برق و کامپیوتر، دانشگاه تبریز، تبریز، ایران | ||
4گروه علوم دامی، دانشکده کشاورزی، دانشگاه تبریز | ||
چکیده | ||
تقلب در گوشت، بهعنوان یکی از اصلیترین و مغذیترین مواد غذایی انسان، تهدیدات جدی برای سلامتی و اقتصاد مصرفکننده به همراه دارد. این پژوهش به بررسی تشخیص تقلب در گوشت گوسفند با چربی و گوشت مرغ از طریق طیفسنجی VIS/NIR در محدوده 200 تا 1100 نانومتر پرداخته است. نمونههای تقلبی بهصورت دستی و با سطوح تقلب وزنی 5، 10، 15 و 20 درصد تهیه شدند. در مجموع، 190 نمونه مورد بررسی قرار گرفت که هرکدام دارای وزن 10 گرم بودند. برای حذف اثرات افزایشی و پراکندگی در دادههای طیفی، از روشهای مختلف پیشپردازش شامل مشتقات و تصحیح پراکندگی استفاده شد. تحلیل مؤلفههای اصلی (PCA) بهمنظور کاهش متغیرها و خوشهبندی دادهها و مدل تحلیل تفکیک خطی (LDA) با پیشپردازشهای متنوع برای جداسازی نمونههای گوشت به کار گرفته شدند. بهترین دقت پیشبینی، 70/76 درصد برای دادههای 3 کلاس و 92/89 درصد برای دادههای 9 کلاس، با استفاده از پیشپردازش ساویتزی-گولای حاصل شد. این نتایج بیانگر قابلیت بالای طیفسنجی VIS/NIR همراه با روشهای شیمیسنجی در شناسایی تقلب در گوشت چرخکرده گوسفند است. یافتههای این مطالعه میتوانند گامی مؤثر در بهبود کیفیت و ایمنی غذایی و کاهش خطرات مرتبط با تقلب در محصولات گوشتی محسوب شوند. | ||
کلیدواژهها | ||
طیفسنجی؛ تقلب؛ گوشت؛ PCA؛ LDA | ||
مراجع | ||
Barbin, D., Badaró, A., Honorato, D., Ida, E., & Shimokomaki, M. (2019). Identification of turkey meat and processed products using near infrared spectroscopy. Food Control, 107, 106816. doi:10.1016/j.foodcont.2019.106816 Candoğan, K., Altuntas, E. G., & İğci, N. (2021). Authentication and Quality Assessment of Meat Products by Fourier-Transform Infrared (FTIR) Spectroscopy. Food Engineering Reviews, 13(1), 66-91. doi:10.1007/s12393-020-09251-y De Girolamo, A., Cervellieri, S., Mancini, E., Pascale, M., Logrieco, A. F., & Lippolis, V. (2020). Rapid Authentication of 100% Italian Durum Wheat Pasta by FT-NIR Spectroscopy Combined with Chemometric Tools. Foods, 9(11). doi:10.3390/foods9111551 Deniz, E., Gunes Altuntas, E., Ayhan, B., İğci, N., Demiralp, D., & Candogan, K. (2018). Differentiation of beef mixtures adulterated with chicken or turkey meat using FTIR spectroscopy. Journal of Food Processing and Preservation, 42, e13767. doi:10.1111/jfpp.13767 Dixit, Y., Casado-Gavalda, M. P., Cama-Moncunill, R., Cama-Moncunill, X., Markiewicz-Keszycka, M., Cullen, P. J., & Sullivan, C. (2017). Developments and Challenges in Online NIR Spectroscopy for Meat Processing. Compr Rev Food Sci Food Saf, 16(6), 1172-1187. doi:10.1111/1541-4337.12295 Hu, Y., Zou, L., Huang, X., & Lu, X. (2017). Detection and quantification of offal content in ground beef meat using vibrational spectroscopic-based chemometric analysis. Sci Rep, 7(1), 15162. doi:10.1038/s41598-017-15389-3 Kamruzzaman, M., Barbin, D., ElMasry, G., Sun, D.-W., & Allen, P. (2012). Potential of hyperspectral imaging and pattern recognition for categorization and authentication of red meat. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 16, 316-325. doi:https://doi.org/10.1016/j.ifset.2012.07.007 Kamruzzaman, M., Makino, Y., & Oshita, S. (2016). Rapid and non-destructive detection of chicken adulteration in minced beef using visible near-infrared hyperspectral imaging and machine learning. Journal of Food Engineering, 170, 8-15. doi:https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2015.08.023 Kazemi, A., Mahmoudi, A., & Khojastehnazhand, M. (2023). Detection of sodium hydrosulfite adulteration in wheat flour by FT-MIR spectroscopy. Journal of Food Measurement and Characterization, 17(2), 1932-1939. doi:10.1007/s11694-022-01763-x Kazemi, A., Mahmoudi, A., Veladi, H., Javanmard, A., & Khojastehnazhand, M. (2022). Rapid identification and quantification of intramuscular fat adulteration in lamb meat with VIS–NIR spectroscopy and chemometrics methods. Journal of Food Measurement and Characterization, 16(3), 2400-2410. doi:10.1007/s11694-022-01352-y Khojastehnazhand, M., & Roostaei, M. (2022). Classification of seven Iranian wheat varieties using texture features. Expert Systems with Applications, 199, 117014. doi:https://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.117014 Leng, T., Li, F., Xiong, L., Xiong, Q., Zhu, M., & Chen, Y. (2020). Quantitative detection of binary and ternary adulteration of minced beef meat with pork and duck meat by NIR combined with chemometrics. Food Control, 113, 107203. doi:https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2020.107203 Millar, S. J., Moss, B. W., & Stevenson, M. H. (1996). Some observations on the absorption spectra of various myoglobin derivatives found in meat. Meat Science, 42(3), 277-288. doi:https://doi.org/10.1016/0309-1740(94)00045-X Nobari Moghaddam, H., Tamiji, Z., Akbari Lakeh, M., Khoshayand, M. R., & Haji Mahmoodi, M. (2022). Multivariate analysis of food fraud: A review of NIR based instruments in tandem with chemometrics. Journal of Food Composition and Analysis, 107, 104343. doi:https://doi.org/10.1016/j.jfca.2021.104343 Nolasco Perez, I. M., Badaró, A. T., Barbon, S., Jr., Barbon, A. P. A., Pollonio, M. A. R., & Barbin, D. F. (2018). Classification of Chicken Parts Using a Portable Near-Infrared (NIR) Spectrophotometer and Machine Learning. Appl Spectrosc, 72(12), 1774-1780. doi:10.1177/0003702818788878 Pan, F., Song, G., Gan, X., & Gu, Q. (2014). Consistent feature selection and its application to face recognition. Journal of Intelligent Information Systems, 43, 307-321. doi:10.1007/s10844-014-0324-5 Peyvasteh, M., Popov, A., Bykov, A., & Meglinski, I. (2019). Meat freshness evaluation using visible to near-infrared spectroscopy (Conference Presentation). Rady, A., & Adedeji, A. (2018). Assessing different processed meats for adulterants using visible-near-infrared spectroscopy. Meat Science, 136, 59-67. doi:https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2017.10.014 Rashvand, M., Omid, M., Mobli, H., & Firouz, M. S. (2016). Adulteration detection in olive oil using dielectric technique and data mining. Sensing and Bio-Sensing Research, 11, 33-36. doi:https://doi.org/10.1016/j.sbsr.2016.10.005 Rinnan, Å., Berg, F. v. d., & Engelsen, S. B. (2009). Review of the most common pre-processing techniques for near-infrared spectra. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 28(10), 1201-1222. doi:https://doi.org/10.1016/j.trac.2009.07.007 Rohman, A., Sismindari, Erwanto, Y., & Che Man, Y. B. (2011). Analysis of pork adulteration in beef meatball using Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy. Meat Science, 88(1), 91-95. doi:https://doi.org/10.1016/j.meatsci.2010.12.007 Wang, H.-P., Chen, P., Dai, J.-W., Liu, D., Li, J.-Y., Xu, Y.-P., & Chu, X.-L. (2022). Recent advances of chemometric calibration methods in modern spectroscopy: Algorithms, strategy, and related issues. TrAC Trends in Analytical Chemistry, 153, 116648. doi:https://doi.org/10.1016/j.trac.2022.116648 Weng, S., Guo, B., Tang, P., Yin, X., Pan, F., Zhao, J., . . . Zhang, D. (2020). Rapid detection of adulteration of minced beef using Vis/NIR reflectance spectroscopy with multivariate methods. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 230, 118005. doi:https://doi.org/10.1016/j.saa.2019.118005 | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 11 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 22 |