| تعداد نشریات | 127 |
| تعداد شمارهها | 7,120 |
| تعداد مقالات | 76,522 |
| تعداد مشاهده مقاله | 152,936,656 |
| تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 115,087,827 |
استفاده از طیفسنجی VIS/NIR به منظور تشخیص غیرمخرب مواد جامد محلول در ارقام آلو | ||
| مهندسی بیوسیستم ایران | ||
| دوره 56، شماره 4، دی 1404، صفحه 25-46 اصل مقاله (4.5 M) | ||
| نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
| شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijbse.2025.401742.665611 | ||
| نویسندگان | ||
| میثم لطیفی عموقین؛ یوسف عباسپورگیلانده* | ||
| گروه مهندسی بیوسیستم، دانشکده کشاورزی و منابع طبیعی، دانشگاه محقق اردبیلی، اردبیل، ایران. | ||
| چکیده | ||
| در این پژوهش، روشی غیرمخرب برای ارزیابی میزان مواد جامد محلول (SSC) در ارقام آلو با استفاده از طیفسنجی مرئی/مادونقرمز نزدیک (VIS/NIR) توسعه یافت. بدین منظور، طیفهای جذبی ۸۰ نمونه از دو رقم آلو خرمایی و خونی در محدوده 350 تا ۱۱۰۰ نانومتر جمعآوری و مقادیر SSC آنها با استفاده از رفراکتومتر بهعنوان روش مرجع اندازهگیری شد. برای کاهش ابعاد دادهها و شناسایی طولموجهای مؤثر، مجموعهای از پنج الگوریتم فراابتکاری (شامل LCA، GA، PSO، ACO وICA ) در ترکیب با مدل ماشینبردار پشتیبان (SVM) به کار گرفته شد که نوآوری اصلی در تلفیق الگوریتم قهرمانی لیگ (LCA) بهعنوان قویترین انتخابگر ویژگی، با مدلهای رگرسیونی شبکه عصبی مصنوعی (ANN) نهفته است. سپس، مدلهای رگرسیون حداقل مربعات جزئی (PLSR) و ANN برای پیشبینی SSC بر روی طیفهای کامل و کاهشیافته توسعه یافتند. برای بهینهسازی دقت مدلها، بیش از ۱۲ روش پیشپردازش بر روی طیفها اعمال و تأثیر هر یک ارزیابی شد. نتایج نشان داد که مدل ANN بر پایه طولموجهای منتخب و با اعمال پیشپردازش میانگین متحرک، بهویژه برای رقم خرمایی، به بالاترین دقت پیشبینی (989/0R² = و 08/6 RPD =) دست یافت که حاکی از قابلیت عالی مدل برای پیشبینی کمی است. این پژوهش ثابت میکند که ترکیب طیفسنجی VIS/NIR با روشهای نوین انتخاب ویژگی فراابتکاری مانند LCA، یک رویکرد جدید و کارآمد برای تعیین غیرمخرب SSC ارائه میدهد. این متدولوژی با کاهش چشمگیر نیازهای محاسباتی، یک ابزار عملی، دقیق و قابل اطمینان برای کنترل کیفیت در لحظه در صنایع پس از برداشت و فرآوری میوه است. | ||
| کلیدواژهها | ||
| آلو؛ طیفسنجی VIS/NIR؛ مواد جامد محلول؛ پیشپردازش؛ شبکه عصبی مصنوعی | ||
| مراجع | ||
|
Agulheiro‐Santos, A. C., Ricardo‐Rodrigues, S., Laranjo, M., Melgão, C., & Velázquez, R. (2022). Non‐destructive prediction of total soluble solids in strawberry using near infrared spectroscopy. Journal of the Science of Food and Agriculture, 102(11), 4866-4872. Amoghin, M. L., Abbaspour-Gilandeh, Y., Tahmasebi, M., & Arribas, J. I. (2024). Automatic non-destructive estimation of polyphenol oxidase and peroxidase enzyme activity levels in three bell pepper varieties by Vis/NIR spectroscopy imaging data based on machine learning methods. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 105137. Antoniali, S., Leal, P. A. M., Magalhães, A. M. d., Fuziki, R. T., & Sanches, J. (2007). Physico-chemical characterization of'Zarco HS'yellow bell pepper for different ripeness stages. Scientia Agricola, 64, 19-22. Butac, M., Bozhkova, V., Zhivondov, A., Milosevic, N., Bellini, E., Nencetti, V., Blazek, J., Balsemin, E., Lafarque, B., & Kaufmane, E. (2011). Overview of plum breeding in Europe. II Balkan Symposium on Fruit Growing 981, Chang, C.-W., Laird, D. A., Mausbach, M. J., & Hurburgh, C. R. (2001). Near‐infrared reflectance spectroscopy–principal components regression analyses of soil properties. Soil Science Society of America Journal, 65(2), 480-490. Currà, A., Gasbarrone, R., Gattabria, D., Bonifazi, G., Serranti, S., Greco, D., Missori, P., Fattapposta, F., Picciano, A., & Maffucci, A. (2024). In Vivo Insights: Near-Infrared Photon Sampling of Reflectance Spectra from Cranial and Extracranial Sites in Healthy Individuals and Patients with Essential Tremor. Photonics, Deli, J., & Molnar, P. (2002). Paprika carotenoids: analysis, isolation, structure elucidation. Current Organic Chemistry, 6, 1197e1219. Gao, Q., Wang, P., Niu, T., He, D., Wang, M., Yang, H., & Zhao, X. (2022). Soluble solid content and firmness index assessment and maturity discrimination of Malus micromalus Makino based on near-infrared hyperspectral imaging. Food Chemistry, 370, 131013. Guo, H., Yan, F., Li, P., & Li, M. (2022). Determination of storage period of harvested plums by near‐infrared spectroscopy and quality attributes. Journal of Food Processing and Preservation, 46(9), e16504. Hasanzadeh, B., Abbaspour-Gilandeh, Y., Soltani-Nazarloo, A., Cruz-Gámez, E. D. L., Hernández-Hernández, J. L., & Martínez-Arroyo, M. (2022). Non-destructive measurement of quality parameters of apple fruit by using visible/near-infrared spectroscopy and multivariate regression analysis. Sustainability, 14(22), 14918. Jamshidi, B., Mohajerani, E., Jamshidi, J., Minaei, S., & Sharifi, A. (2015). Non-destructive detection of pesticide residues in cucumber using visible/near-infrared spectroscopy. Food Additives & Contaminants: Part A, 32(6), 857-863. Johnson, J. B., El Orche, A., & Naiker, M. (2022). Prediction of anthocyanin content and variety in plum extracts using ATR-FTIR spectroscopy and chemometrics. Vibrational Spectroscopy, 121, 103406. Latifi-Amoghin, M., Abbaspour-Gilandeh, Y., Tahmasebi, M., Kisalaei, A., Hernández-Hernández, J. L., Hernández-Hernández, M., & Cruz-Gámez, E. D. L. (2025). Analyzing the Nitrate Content in Various Bell Pepper Varieties Through Non-Destructive Methods Using Vis/NIR Spectroscopy Enhanced by Metaheuristic Algorithms. Processes, 13(6), 1731. Latifi Amoghin, M., Abbaspour-Gilandeh, Y., Tahmasebi, M., Kaveh, M., El-Mesery, H. S., Szymanek, M., & Sprawka, M. (2024). VIS/NIR Spectroscopy as a Non-Destructive Method for Evaluation of Quality Parameters of Three Bell Pepper Varieties Based on Soft Computing Methods. Applied Sciences, 14(23), 10855. Ma, T., Xia, Y., Inagaki, T., & Tsuchikawa, S. (2021). Rapid and nondestructive evaluation of soluble solids content (SSC) and firmness in apple using Vis–NIR spatially resolved spectroscopy. Postharvest Biology and Technology, 173, 111417. Martínez‐Esplá, A., Zapata, P. J., Valero, D., Martínez‐Romero, D., Díaz‐Mula, H. M., & Serrano, M. (2018). Preharvest treatments with salicylates enhance nutrient and antioxidant compounds in plum at harvest and after storage. Journal of the Science of Food and Agriculture, 98(7), 2742-2750. Masoudi-Sobhanzadeh, Y., Motieghader, H., & Masoudi-Nejad, A. (2019). FeatureSelect: a software for feature selection based on machine learning approaches. BMC bioinformatics, 20, 1-17. Posom, J., Klaprachan, J., Rattanasopa, K., Sirisomboon, P., Saengprachatanarug, K., & Wongpichet, S. (2020). Predicting marian plum fruit quality without environmental condition impact by handheld visible–near-infrared spectroscopy. ACS omega, 5(43), 279.27921-09 Pratiwi, E. Z. D., Pahlawan, M. F., Rahmi, D. N., Amanah, H. Z., & Masithoh, R. E. (2023). Non-destructive evaluation of soluble solid content in fruits with various skin thicknesses using visible–shortwave near-infrared spectroscopy. Open Agriculture, 8(1), 20220183. Rajkumar, D., Künnemeyer, R., Kaur, H., Longdell, J., & McGlone, A. (2022). Interactions of linearly polarized and unpolarized light on kiwifruit using aquaphotomics. Molecules, 27(2), 494. Rasmussen, M., Krølner, R., Klepp, K.-I., Lytle, L., Brug, J., Bere, E., & Due, P. (2006). Determinants of fruit and vegetable consumption among children and adolescents: a review of the literature. Part I: quantitative studies. International journal of behavioral nutrition and physical activity, 3, 1-19. Razavi, M. S., Sharabiani, V. R., Tahmasebi, M., Grassi, S., & Szymanek, M. (2025). Chemometric and meta-heuristic algorithms to find optimal wavelengths and predict ‘Red Delicious’ apples traits using Vis-NIR. Applied Food Research, 5(1), 100853. Taghinezhad, E., Szumny, A., Figiel, A., Amoghin, M. L., Mirzazadeh, A., Blasco, J., Mazurek, S., & Castillo-Gironés, S. (2025). The Potential Application of HSI and VIS/NIR Spectroscopy for Non-Invasive Detection of Starch Gelatinization and Head Rice Yield during Parboiling and Drying Process. Journal of Food Composition and Analysis, 107443. Weekley, C. W., Zaya, D. N., Menges, E. S., & Faivre, A. E. (2010). Multiple causes of seedling rarity in scrub plum, Prunus geniculata (Rosaceae), an endangered shrub of the Florida scrub. American journal of botany, 97(1), 144-155. Xu, X., Mo, J., Xie, L., & Ying, Y. (2019). Influences of detection position and double detection regions on determining soluble solids content (SSC) for apples using on-line visible/near-infrared (Vis/NIR) spectroscopy. Food Analytical Methods, 12, 2078-2085. Zhan, B., Li, P., Li, M., Luo, W., & Zhang, H. (2023). Detection of Soluble Solids Content (SSC) in Pears Using Near-Infrared Spectroscopy Combined with LASSO–GWF–PLS Model. Agriculture, 13(8), 1491. Zheng, Y., Liu, P., Zheng, Y., & Xie, L. (2024). Improving SSC detection accuracy of cherry tomatoes by feature synergy and complementary spectral bands combination. Postharvest Biology and Technology, 213, 112922. | ||
|
آمار تعداد مشاهده مقاله: 89 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 115 |
||