果物が「損傷」しているかどうかを確認するにはどうすればいいですか?果物や野菜の内部欠陥検出の全プロセスを解読

「青果物検査」は青果物の品質を確保する上で重要な役割を果たし、食品の安全性を維持するための重要な保証です。従来の果物や野菜の検査方法は、主に外観に基づいて果物や野菜の品質を判断します。しかし、外見が良さそうな果物や野菜が、必ずしも中身の品質が良いとは限りません。購入した果物や野菜の見た目には明らかな問題がないのに、切って食べてみると中が腐っていたり、その他の欠陥があったりすることが多々あります。これは経済的損失につながるだけでなく、消費者の間に心理的なギャップや不満を引き起こしやすくなります。しかし、上記の問題を解決するには、果物や野菜の内部欠陥検出技術の登場が不可欠です。では、この「内科医」はどのようにして果物や野菜の「体質」を特定するのでしょうか?中に入って見てみましょう！

果物や野菜の内部欠陥検出には近赤外線の透過率を利用します。光が果物や野菜を通過すると、果物や野菜の内部構造と組成情報が得られ、欠陥があるかどうかを判断します。具体的には、スペクトルの取得、データの処理と分析、特徴の抽出、欠陥の判断などの主要なステップが含まれます。

まず、スペクトル収集段階では、近赤外線スペクトル伝送技術を使用して、近赤外線を果物に伝送します。果物は近赤外線の透過率が高いため、光は果物の表面を通過して内部まで浸透します。スペクトル測定では、近赤外線分光計を使用して、近赤外線波長範囲でのサンプルの透過率スペクトルを測定します。これらのスペクトル データには、果物の内部化学組成と組織構造に関する情報が含まれています。

次に、データ処理および分析段階では、データの正確性と信頼性を確保するために、ノイズ除去、バックグラウンド補正、スペクトルの平滑化などのスペクトルデータの前処理が必要です。次に、処理されたスペクトルデータから物質の特性を表す情報を抽出するために、スペクトルデータに対して特徴抽出を行う必要があります。これらの特性は、化学組成、水分含有量、糖含有量、腐敗度などの物質の含有量、品質、組成を含む定量的および定性的な分析に使用できます。同時に、これらの特徴はサンプルの特性と品質を特徴付けるためにも使用できます。

最後に、化学測定法と統計的手法を適用することで、データと材料の組成および特性の間の数学モデルが確立されます。ケモメトリックス アルゴリズムは、既知のサンプルのスペクトル データを使用してトレーニングされ、サンプルの品質や欠陥と相関するようにモデル化されます。これらのモデルは、未知のサンプルからのスペクトル データに適用され、果物の品質と欠陥を予測します。分析と予測の結果に基づいて、果実内部に水芯、内部腐敗、虫害、空洞などの異常があるかどうかを判断できます。

果物の内部欠陥検出では、近赤外光の透過特性とスペクトルデータ分析およびケモメトリックスアルゴリズムを組み合わせて、果物の内部化学組成と構造に関する情報を取得し、果物に欠陥があるかどうかを判断します。この非侵襲的な検出方法は、果物産業や食品の品質管理において重要な応用価値を持っています。果物の品質と安全性の向上、食品廃棄物の削減、消費者の権利の効果的な保護に役立ちます。

制作：中国の農民に利益をもたらすポピュラーサイエンス

科学顧問：郭志明（江蘇大学食品・生物工学学院教授）

コーディネーター: Liao Danfeng、Zheng Fengmao、Wang Changhai、Zhang Ruijie

企画：呉月童

編集者：Wang Yuanyuan（インターンシップ）