Predicția rapidă a umidității și a conținutului de lipide în boabe de cafea verde, prin imagistica hiperspectrală -
Adăugați la Mendeley
Repere
Boabele de cafea verde singure intacte au fost analizate pentru conținutul lor de umiditate și grăsime de către HSI.
Imagistica hiperspectrală NIR a fost aplicată pentru a dezvolta calibrări PLS pentru acești constituenți.
Performanța PLSR a arătat o performanță comparabilă cu instrumentația tradițională NIR.
Un model de clasificare a fost aplicat cu succes de PLS-DA pentru a discrimina Arabica vs Robusta.
Abstract
Imagistica hiperspectrală (1000–2500 nm) a fost utilizată pentru predicția rapidă a umezelii și a conținutului total de lipide în boabele de cafea verde intacte pe o singură bază de boabe. Probele Arabica și Robusta din mai multe locații de creștere au fost scanate folosind un sistem „push-broom”. Hipercuburile au fost segmentate pentru a selecta fasole unică, iar spectrele medii au fost măsurate pentru fiecare fasole. Regresia parțială a celor mai mici pătrate a fost utilizată pentru a construi modele de predicție cantitativă pe fasole unică (n = 320-350). Modelele au prezentat performanțe bune și erori de predicție acceptabile de ± 0,28% pentru umiditate și de ± 0,89% pentru lipide.