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多光譜成像技術(shù)在阿拉比卡和羅布斯塔咖啡豆鑒別中的應(yīng)用

瀏覽次數(shù):1558 發(fā)布日期:2022-5-10  來源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)

熱點(diǎn)

采用多光譜成像技術(shù)對(duì)阿拉比卡咖啡豆和羅布斯塔咖啡豆進(jìn)行了鑒別。
外部驗(yàn)證的判別模型實(shí)現(xiàn)了100%的正確分類。
回歸模型檢測(cè)到了阿拉比卡豆與羅布斯塔摻假。
多光譜成像可以用作快速篩查工具。

摘要
阿拉比卡咖啡豆的售價(jià)是羅布斯塔咖啡豆的兩倍或更高,因此容易受到出于經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)的替代摻假。需要快速、無損和高效的分析技術(shù)來監(jiān)控供應(yīng)鏈中阿拉比卡咖啡豆的真實(shí)性。在這項(xiàng)研究中,多光譜成像(MSI)被應(yīng)用于鑒別烘焙的阿拉比卡咖啡豆和羅布斯塔咖啡豆,并對(duì)阿拉比卡咖啡豆與羅布斯塔的摻假進(jìn)行定量預(yù)測(cè)。正交偏最小二乘鑒別分析(OPLS-DA)模型,使用從單個(gè)咖啡豆中選擇的光譜和形態(tài)特征建模,在測(cè)試數(shù)據(jù)集中實(shí)現(xiàn)了兩種咖啡品種100%的正確分類。OPLS回歸模型能夠成功預(yù)測(cè)阿拉比卡與羅布斯塔的摻假水平。MSI分析有可能成為一種快速篩選工具,用于檢測(cè)與阿拉比卡咖啡豆真?zhèn)蜗嚓P(guān)的欺詐問題。

圖 1. 單個(gè)咖啡豆的 MSI 分析
A – 具有標(biāo)記區(qū)域 (ROI) 的咖啡豆; B – 從培養(yǎng)皿中提取的單個(gè)阿拉比卡(頂部)和羅布斯塔(底部)咖啡豆。


圖2. 阿拉比卡 (n=105) 和羅布斯塔 (n=70) 咖啡豆樣品的平均原始反射光譜。
圖3
100%阿拉比卡豆(A)、100%羅布斯塔豆(B)和50%阿拉比卡豆(C,左)+50%羅布斯塔豆(C,右)的代表性MSI圖像,帶遮罩背景;以及相應(yīng)的nCDA圖像(A1-C1)


關(guān)鍵詞
多光譜成像
阿拉比卡咖啡
羅布斯塔咖啡
真實(shí)性
摻假
替代

The use of multispectral imaging for the discrimination of Arabica and Robusta coffee beans 

Highlights
Multispectral imaging was used to discriminate Arabica and Robusta coffee beans.
Externally validated discriminative model achieved 100% correct classification.
Regression model allowed detection of Arabica bean adulteration with Robusta.
Multispectral imaging can be used as a rapid screening tool.

Abstract
Arabica coffee beans are sold at twice the price, or more, compared to Robusta beans and consequently are susceptible to economically motivated adulteration by substitution. There is a need for rapid, non-destructive, and efficient analytical techniques for monitoring the authenticity of Arabica coffee beans in the supply chain. In this study, multispectral imaging (MSI) was applied to discriminate roasted Arabica and Robusta coffee beans and perform quantitative prediction of Arabica coffee bean adulteration with Robusta.The Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis (OPLS-DA) model, built using selected spectral and morphological features from individual coffee beans, achieved 100% correct classification of the two coffee species in the test dataset. The OPLS regression model was able to successfully predict the level of adulteration of Arabica with Robusta. MSI analysis has potential as a rapid screening tool for the detection of fraud issues related to the authenticity of Arabica coffee beans. 

Keywords
multispectral imaging 
Arabica coffee
Robusta coffee
authenticity
adulteration
substitution

 

VideometerLab4 多光譜成像系統(tǒng)


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