Спектроскопія допомогла недеструктивно виміряти красноту м'якоті яблук

Японські агрономи навчилися вимірювати ступінь забарвлення яблук з червоним м'якоттям за допомогою методу інтерактантної оптичної спектроскопії. Провівши калібрування методу для одного сорту яблук, вони побудували регресійну модель, яка дозволяє швидко визначати їхні внутрішні властивості, не розрізаючи самі плоди. Дослідження опубліковано в.


Оптична спектроскопія - один з найбільш прямих і поширених неруйнівних методів оцінки якості сільськогосподарських продуктів. Різноманіття її видів дозволяє вивчати, як хімічний склад овочів і фруктів, так і їх структурні властивості і дефекти. Простота і компактність спектроскопічної техніки дає можливість інтегрувати її в автоматизовані виробничі лінії, істотно підвищуючи ефективність і швидкість сортування продуктів.


Метод оптичної спектроскопії вже використовували для дослідження як поверхні фруктів і овочів, так і їх внутрішніх властивостей, наприклад, солодощі, стиглості і так далі. Також представляє інтерес оцінка ступеня забарвлення м'якоті деяких плодів, наприклад, червоних яблук, яка пов'язана з концентрацією в ній антоціанів. Потрапляючи в наш організм, ці пігменти відіграють роль антиоксидантів. При цьому краснота м'якоті не пов'язана з забарвленням шкірки, а самі плоди занадто масивні і непрозорі, щоб використовувати методи абсорбційної спектроскопії. Тому для визначення ступеня внутрішнього забарвлення яблука доводиться вибірково розрізати, що знижує надійність сортування.

Група японських агрономів з університету Хіросакі під керівництвом Осаму Аракава (Osamu Arakawa) запропонувала вимірювати красноту яблук за допомогою методу інтерактантної спектроскопії. У його основі лежить властивість непрозорих середовищ розсіювати випромінювання. Оскільки це розсіювання має всенаправлений характер, можна вимірювати спектральний склад світла з поверхні плода на різній відстані від точки введення випромінювання. При цьому чим далі буде детектор, тим більші глибини будуть давати внесок, але тим слабкіше буде сигнал.

Щоб знайти оптимальні параметри, які дозволили б максимально точно вимірювати концентрацію антоціанів інтерактантним методом, автори провели серію спектроскопічних вимірювань над яблуками сорту «Куренаїноюме» з подальшим хемометричним калібруванням. Вони використовували випромінювання з широкосмуговим спектром в діапазоні від 500 до 1070 нанометрів, а сигнал збирали для восьми різних відстаней від джерела з кроком два міліметри. В результаті аналізу отриманих спектрів вчені помітили, що інтенсивність сигналу вбиває з відстанню до детектора. З'ясувалося також, що фрукти з більшою концентрацією антоціанів сильніше поглинають випромінювання, що призводить до деформації профілю.

Агрономи використовували масив отриманих даних, щоб побудувати передбачувальну регресійну модель, яку можна було б використовувати для неруйнівного передбачення концентрації антоціанів і, отже, ступеня забарвлення м'якоті. Завдання ускладнюється тим, що розподіл пігменту не рівномірно всередині плоду і залежить від глибини. У цьому випадку при занадто коротких відстанях до детектора серцевина плода практично не буде давати інформацію, а при занадто довгих сигнал буде слабким. Побудувавши модель за допомогою методу часткових найменших квадратів, автори з'ясували, що точність передбачення концентрації антоціанів у шкірці з її допомогою виявляється дуже високою (R2 > 0,9), в той час як для середини плоду цей параметр залежить від відстані до детектора і досягає максимуму для його середніх значень.

Автори зазначають, що запропонований ними метод універсальний, але для кожного конкретного виду і навіть сорту необхідно підбирати свої джерела випромінювання і проводити окремі калібрувальні дослідження. Вони також припустили, що використання світла з більш вузькими спектральними лініями допоможе збільшити точність методу.

Яблука - це цікавий об'єкт не тільки для фізики, а й для математики. Про те, як можна знайти математичну сингулярність у звичайному яблуку, ви можете прочитати в матеріалі «Безодня в яблуці».


COM_SPPAGEBUILDER_NO_ITEMS_FOUND