การสร้างสมการเทียบมาตรฐานโดยใช้อุณหภูมิตัวอย่างเป็นตัวแปรต้นเพื่อทำนายความชื้นของข้าวด้วยเทคนิคอินฟราเรดย่านใกล้

บทคัดย่อ

ข้าวเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศไทย โดยประเทศไทยเป็นผู้ส่งออกข้าวอันดับสองของโลกรองจากประเทศอินเดีย ปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อระยะเวลาการเก็บรักษาข้าวขาว คือ ความชื้น หากข้าวมีความชื้นสูงจะส่งผลให้ระยะเวลาในการเก็บรักษาสั้นลง เทคนิคอินฟราเรดย่านใกล้ (Near Infrared; NIR) จึงเป็นเทคนิคที่น่าสนใจในการวิเคราะห์ความชื้น เนื่องจากสามารถใช้ตรวจสอบคุณภาพโดยไม่ทำลายตัวอย่าง ไม่ใช้สารเคมี ใช้งานง่าย และรวดเร็ว อย่างไรก็ดี ความถูกต้องของสมการทำนายความชื้นด้วยเทคนิค NIR ขึ้นกับอุณหภูมิของตัวอย่าง หากอุณหภูมิของตัวอย่างไม่คงที่ โดยปกติจะต้องสร้างสมการทำนายโดยใช้การชดเชยอุณหภูมิ ซึ่งวิธีนี้ต้องใช้ตัวอย่างในการสร้างสมการมาก ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงต้องการสร้างสมการเทียบมาตรฐานโดยใช้อุณหภูมิตัวอย่างเป็นตัวแปรต้นเพื่อทำนายความชื้นของข้าวขาวด้วยเทคนิค NIR ในระบบการวัดแบบสะท้อนกลับ ที่ช่วงความยาวคลื่น 1200-2400 nm สมการจะถูกสร้างขึ้นด้วยวิธีการถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ (Multiple Linear Regression; MLR) จากตัวอย่างข้าวจำนวน 84 ตัวอย่าง จากผลการทดลองพบว่าสมการที่สร้างให้ค่าความผิดพลาดมาตรฐานในการทำนายความชื้น (Standard Error of Prediction; SEP) เท่ากับ 0.29% ค่าความผิดพลาดเฉลี่ย (Bias) เท่ากับ 0.05% นอกจากนั้นแล้วได้ทำการทดสอบเสถียรภาพของสมการทำนายค่าความชื้นที่สร้างจากวิธี MLR โดยการลดจำนวนตัวอย่างลง พบว่าสามารถลดจำนวนตัวอย่างที่ใช้ในการสร้างสมการลงได้เหลือ 22 ตัวอย่าง ให้ค่า SEP เท่ากับ 0.41% ค่า Bias เท่ากับ -0.18% โดยสมการทำนายความชื้นที่สร้างโดยใช้อุณหภูมิตัวอย่างเป็นตัวแปรต้นสามารถทำนายค่าความชื้นได้ไม่แตกต่างกับค่าความชื้นจริงอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับความเชื่อมั่น 95%