Mô hình phân tích quang phổ truyền dẫn để đánh giá độ tươi của trứng vỏ trắng và trứng vỏ nâu

Springer Science and Business Media LLC - Tập 76 - Trang 1680-1694 - 2019
Ching-Wei Cheng1,2, Shan-Yu Jung2, Chia-Chun Lai2, Sheng-Yu Tsai2, Chien-Chung Jeng3
1Department of Information Management, National Taichung University of Science and Technology, Taichung, Taiwan, ROC
2Department of Bio-industrial Mechatronics Engineering, National Chung Hsing University, Taichung City, Taiwan, ROC
3Department of Physics, National Chung Hsing University, Taichung City, Taiwan, ROC

Tóm tắt

Trong nghiên cứu này, phương pháp kiểm tra không phá hủy quang phổ toàn phần đã được áp dụng để kiểm tra độ tươi của trứng vỏ trắng và trứng vỏ nâu. Hai trăm bốn mươi quả trứng Lohman vỏ trắng và trứng vỏ nâu đã được sử dụng. Trứng được lưu trữ trong môi trường có nhiệt độ và độ ẩm bình thường (23–26 °C, 55%RH) trong những ngày chín. Các phép đo quang phổ, đơn vị Haugh và giá trị pH của lòng trắng trứng (albumen) đã được thực hiện hàng ngày. Quang phổ của trứng đã sử dụng biến thể chuẩn bình thường để xử lý tín hiệu, và hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng để thiết lập mối tương quan giữa "quang phổ và đơn vị Haugh" cũng như "quang phổ và giá trị pH của lòng trắng trứng (albumen)". Hệ số xác định (r2) cho nhóm trứng vỏ trắng/trứng vỏ nâu và đơn vị Haugh lần lượt là 0.753 và 0.774; hệ số xác định (r2) cho nhóm trứng vỏ trắng và trứng vỏ nâu và quang phổ cùng giá trị pH của lòng trắng trứng (albumen) là 0.707 và 0.62, tương ứng. Tiếp theo, 60 quả trứng đã được chọn ngẫu nhiên và mức độ tươi của chúng được xác định dựa trên mối tương quan giữa quang phổ và đơn vị Haugh. Độ chính xác của mức độ dự đoán độ tươi của trứng vỏ trắng và trứng vỏ nâu lần lượt là 86.7% và 85%; độ chính xác dự đoán giá trị pH của trứng vỏ trắng và trứng vỏ nâu lần lượt là 83.3% và 86%.

Từ khóa

#trứng vỏ trắng #trứng vỏ nâu #độ tươi #quang phổ #đơn vị Haugh #pH lòng trắng trứng

Tài liệu tham khảo

FAO (2019) FAOSTAT. http://www.fao.org/faostat/en/. Accessed 23 May 2019 Samiullah S, Roberts JR, Chousalkar K (2015) Eggshell color in brown-egg laying hens—a review. Poult Sci 94(10)2566–2575. https://doi.org/10.3382/ps/pev202 Scott TA, Silversides FG (2000) The effect of storage and strain of hen on egg quality1. Poult Sci 79(12):1725–1729. https://doi.org/10.1093/ps/79.12.1725 Commission IE (2019) Annual Review 2015. http://www.internationalegg.com/wp-content/uploads/2015/08/AnnualReview_2015.pdf Priyadumkol J, Kittichaikarn C, Thainimit S (2017) Crack detection on unwashed eggs using image processing. J Food Eng 209:76–82. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2017.04.015 Abdullah MH, Nashat S, Anwar SA, Abdullah MZ (2017) A framework for crack detection of fresh poultry eggs at visible radiation. Comput Electron Agric 141:81–95. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.07.006 Soltani M, Omid M (2015) Detection of poultry egg freshness by dielectric spectroscopy and machine learning techniques. LWT Food Sci Technol 62(2):1034–1042. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2015.02.019 Caner C (2005) The effect of edible eggshell coatings on egg quality and consumer perception. J Sci Food Agric 85(11):1897–1902. https://doi.org/10.1002/jsfa.2185 Dong J, Dong X, Li Y, Peng Y, Chao K, Gao C, Tang X (2019) Identification of unfertilized duck eggs before hatching using visible/near infrared transmittance spectroscopy. Comput Electron Agric 157:471–478 Agriculture USDo (2000) Agricultural marketing service. USDA Egg-Grading Manual. Agricultural Handbook No. 75. Washington Huang Q, Qiu N, Ma MH, Jin YG, Yang H, Geng F, Sun SH (2012) Estimation of egg freshness using S-ovalbumin as an indicator. Poultry Science 91(3):739–743. https://doi.org/10.3382/ps.2011-01639 Lucisano M, Hidalgo A, Comelli EM, Rossi M (1996) Evolution of chemical and physical albumen characteristics during the storage of shell eggs. J Agric Food Chem 44(5):1235–1240. https://doi.org/10.1021/jf950485o Stadelman WJ, Newkirk D, Newby L (2017) Egg science and technology. CRC Press Chen J, Thesmar HS, Kerr WLJJofp (2005) Outgrowth of Salmonellae and the physical property of albumen and vitelline membrane as influenced by egg storage conditions. J Food Prot 68(12):2553–2558 Ragni L, Al-Shami A, Mikhaylenko G, Tang J (2007) Dielectric characterization of hen eggs during storage. J Food Eng 82(4):450–459. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2007.02.063 Liu P, Tu K (2012) Prediction of TVB-N content in eggs based on electronic nose. Food Control 23 (1):177–183. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2011.07.006 Li J, Zhu S, Jiang S, Wang J (2017) Prediction of egg storage time and yolk index based on electronic nose combined with chemometric methods. LWT - Food Sci Technol 82:369–376. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2017.04.070 Yimenu SM, Kim JY, Kim BS (2017) Prediction of egg freshness during storage using electronic nose. Poult Sci 96(10):3733–3746. https://doi.org/10.3382/ps/pex193 Aboonajmi M, Setarehdan SK, Akram A, Nishizu T, Kondo N (2014) Prediction of Poultry Egg Freshness Using Ultrasound. Int J Food Prop 17(9):1889–1899. https://doi.org/10.1080/10942912.2013.770015 Chen Y, Sheng L, Gouda M, Ma M (2019) Impact of ultrasound treatment on the foaming and physicochemical properties of egg white during cold storage. LWT 113:108303. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2019.108303 Noviyanto A, Abdulla WH (2019) Segmentation and calibration of hyperspectral imaging for honey analysis. Comput Electron Agric 159:129–139. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.006 Zhang Y, Gao J, Cen H, Lu Y, Yu X, He Y, Pieters JG (2019) Automated spectral feature extraction from hyperspectral images to differentiate weedy rice and barnyard grass from a rice crop. Comput Electron Agric 159:42–49. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.02.018 Suktanarak S, Teerachaichayut S (2017) Non-destructive quality assessment of hens’ eggs using hyperspectral images. J Food Eng 215:97–103. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2017.07.008 Gutiérrez S, Wendel A, Underwood J (2019) Ground based hyperspectral imaging for extensive mango yield estimation. Comput Electron Agric 157:126–135. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.041 Zhang W, Pan L, Tu S, Zhan G, Tu K (2015) Non-destructive internal quality assessment of eggs using a synthesis of hyperspectral imaging and multivariate analysis. J Food Eng 157:41–48. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2015.02.013 Dian R, Li S, Fang L, Wei Q (2019) Multispectral and hyperspectral image fusion with spatial-spectral sparse representation. Inform Fusion 49:262–270. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.11.012 Kimura K, Nakano K, Ohashi S, Takizawa K, Nakano T (2015) LED measurement for development of a non-destructive detector of unsuitable chicken eggs in influenza vaccine production. Biosyst Eng 134:68–73 Hao L, Jiewen Z, Li S, Xia Kun B, Jianrong C (2015) Effective variables selection in eggs freshness graphically oriented local multivariate analysis using NIR spectroscopy. In: International Conference on Chemical, Material and Food Engineering, 2015/07/25. Atlantis Press. https://doi.org/10.2991/cmfe-15.2015.4 Feng Y-Z, Sun D-W (2013) Near-infrared hyperspectral imaging in tandem with partial least squares regression and genetic algorithm for non-destructive determination and visualization of Pseudomonas loads in chicken fillets. Talanta 109:74–83 Syvilay D, Wilkie-Chancellier N, Trichereau B, Texier A, Martinez L, Serfaty S, Detalle V (2015) Evaluation of the standard normal variate method for Laser-Induced Breakdown Spectroscopy data treatment applied to the discrimination of painting layers. Spectrochim Acta Part B Anat Spectrosc 114:38–45 Barker M, Rayens W (2003) Partial least squares for discrimination. J Chemometr 17(3):166–173. https://doi.org/10.1002/cem.785 Moros J, Llorca I, Cervera ML, Pastor A, Garrigues S, de la Guardia M (2008) Chemometric determination of arsenic and lead in untreated powdered red paprika by diffuse reflectance near-infrared spectroscopy. Analytica Chim Acta 613(2):196–206. https://doi.org/10.1016/j.aca.2008.02.066 Li Y, Altaner CM (2019) Effects of variable selection and processing of NIR and ATR-IR spectra on the prediction of extractive content in Eucalyptus bosistoana heartwood. Spectrochimica Acta Part A Mol Biomol Spectrosc 213:111–117. https://doi.org/10.1016/j.saa.2019.01.060 Barra I, Mansouri MA, Cherrah Y, Kharbach M, Bouklouze A (2019) FTIR fingerprints associated to a PLS-DA model for rapid detection of smuggled non-compliant diesel marketed in Morocco. Vib Spectrosc 101:40–45 Jiang H, Yoon S-C, Zhuang H, Wang W, Lawrence KC, Yang Y (2018) Tenderness classification of fresh broiler breast fillets using visible and near-infrared hyperspectral imaging. Meat Sci 139:82–90 Amoozad-Khalili M, Rostamian R, Esmaeilpour-Troujeni M, Kosari-Moghaddam A (2019) Economic modeling of mechanized and semi-mechanized rainfed wheat production systems using multiple linear regression model. Inf Process Agric. https://doi.org/10.1016/j.inpa.2019.06.002 Samli HE, Agma A, Senkoylu N (2005) Effects of storage time and temperature on egg quality in old laying hens. J Appl Poult Res 14(3):548–553