The study of Cavendish Quality Testing with a Non-destructive Method
Article Sidebar
Published:
Aug 19, 2021
Keywords:
Non-destructive fruit quality measurement, fruit Quality, NIR
Main Article Content
Abstract
This research presents a feasibility study of the NIR Spectral Sensor AS7263 for banana quality testing with analyzing the reflective optical spectrum. The 30 bananas were tested with the fabricated optical reflective NIR portable device. In this experiment, NIR Spectral Sensor was developed to be a non-destructive testing device of the fruit. The NIR Spectral Sensor Model AS7263 has 6 wavelengths, 610nm, 680nm, 730nm, 760nm, 810nm and 860nm. Each wavelength will provide different reflective intensity values when different banana skin. This reflective value of the different banana can be analyzed and calibrate with the standard Brix refractometer.
From the experimental results, the spectral values of each wavelength can be classifier the ripeness level of the banana which related to the soluble solids content measured by the Brix refractometer.
Article Details
Section
Original Articles
References
[1] ไทยรัฐออนไลน์, (2560), ผู้ว่าฯเมืองจันท์ ลุยตรวจ ‘ล้งทุเรียน’ โดนจีนตีกลับ 3 คอนเทนเนอร์, เข้าถึงเมื่อ (29 สิงหาคม 2562) เข้าถึงได้จาก (https://www.thairath.co.th/content/920005)
[2] เบญจมาศ ศิลาย้อย. (2545). กล้วย. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. กรุงเทพฯ
[3] พัทรียา โภคกุล. (2553). การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี NIR (Near Infrared) กับงานควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์สุขภาพ. สำนักความร่วมมือระหว่างประเทศ สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา. วารสารอาหารและยา. ฉบับเดือน มกราคม-เมษายน. หน้า 1-5
[4] ปานมนัส ศิริสมบูรณ์. (2557). การศึกษาความเป็นไปได้ในการตรวจวัดปริมาณความชื้นในแป้งมันสำปะหลังหมาด
โดยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี. คณะวิศวกรรมศาสตร์. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.
[5] อนิรุจ (Anirut.j), (2562), ผลไม้ไทยส่งออกไปจีนโต 152% ทุเรียนสดครองแชมป์, เข้าถึงเมื่อ (29 สิงหาคม 2562) เข้าถึงได้จาก (https://www.smartsme.co.th/content/221955)
[6] Adarsh S, Mohamed Kaleemuddin S, Dinesh Bose, K I Ramachandran. (2016). Performance comparison of Infrared and Ultrasonic sensors for obstacles of different materials in vehicle / robot navigation applications, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 149. IConAMMA-2016
[7] Amos Mizrach. (2004). Assessing plum fruit quality attributes with an ultrasonic method, 2004 Food Research International 37. 627–631
[8] Ayman Ibrahim, Adrienne Csur Varga, Marton Jolankai, Ferenc Safranyik. (2018). Applying Infrared Technique as a Nondestructive Method To Assess Wheat Grain Hardness, International Journal of Science and Qualitative Analysis (2018). 100-107
[9] Baharuddin Mustapha, Aladin Zayegh, Rezaul K. Begg. (2013). Ultrasonic and Infrared Sensors Performance in a Wireless Obstacle Detection System, 2013 First International Conference on Artificial Intelligence, Modelling & Simulation
[10] Els Bobelyn, Anca-Sabina Serbanc, Mihai Nicuc, Jeroen Lammertyn, Bart M. Nicolai, Wouter Saeys.
(2010). Postharvest quality of apple predicted by NIR-spectroscopy: Study of the effect of biological variability on spectra and model performance. Postharvest Biology and Technology 55 (2010). 133–143
[11] Gabrieli Alves de Oliveira, Sylvie Bureau, Catherine Marie-Geneviève Claire Renard, Adaucto Bellarmino Pereira-Netto a, Fernanda de Castilhos. (2014). Comparison of NIRS approach for prediction of internal quality traits in three fruit species, Food Chemistry 143 (2014). 223–230
[12] Liew, C.Y. and Lau, C.Y.. (2012). Determination of quality parameters in Cavendish banana during
ripening by NIR spectroscopy. International Food Research Journal 19(2) (2012). 751-758
[13] M.Azfar Din, M.H. Abdul Halim, Norlida Buniyamin. (2016). Determination of Banana Sugar Content Using Ultrasound Velocity Measurement, 8th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). Yogyakarta, Indonesia. (2016).
[14] Pranita Jaiswal, Shyam N. Jha, Rishi Bharadwaj. (2012). Non-destructive prediction of quality of intact banana using spectroscopy. Scientia Horticulturae 135 (2012). 14–22
[15] Septi Tri Wahyuni Siregar, Windri Handayani, Adhi Harmoko Saputro. (2017). Bananas Moisture Content Prediction System using Visual-NIR Imaging. 2017 5th International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA). Yogyakarta, Indonesia, August 9-11. (2017).
[2] เบญจมาศ ศิลาย้อย. (2545). กล้วย. สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. กรุงเทพฯ
[3] พัทรียา โภคกุล. (2553). การประยุกต์ใช้เทคโนโลยี NIR (Near Infrared) กับงานควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์สุขภาพ. สำนักความร่วมมือระหว่างประเทศ สำนักงานคณะกรรมการอาหารและยา. วารสารอาหารและยา. ฉบับเดือน มกราคม-เมษายน. หน้า 1-5
[4] ปานมนัส ศิริสมบูรณ์. (2557). การศึกษาความเป็นไปได้ในการตรวจวัดปริมาณความชื้นในแป้งมันสำปะหลังหมาด
โดยเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี. คณะวิศวกรรมศาสตร์. สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง.
[5] อนิรุจ (Anirut.j), (2562), ผลไม้ไทยส่งออกไปจีนโต 152% ทุเรียนสดครองแชมป์, เข้าถึงเมื่อ (29 สิงหาคม 2562) เข้าถึงได้จาก (https://www.smartsme.co.th/content/221955)
[6] Adarsh S, Mohamed Kaleemuddin S, Dinesh Bose, K I Ramachandran. (2016). Performance comparison of Infrared and Ultrasonic sensors for obstacles of different materials in vehicle / robot navigation applications, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 149. IConAMMA-2016
[7] Amos Mizrach. (2004). Assessing plum fruit quality attributes with an ultrasonic method, 2004 Food Research International 37. 627–631
[8] Ayman Ibrahim, Adrienne Csur Varga, Marton Jolankai, Ferenc Safranyik. (2018). Applying Infrared Technique as a Nondestructive Method To Assess Wheat Grain Hardness, International Journal of Science and Qualitative Analysis (2018). 100-107
[9] Baharuddin Mustapha, Aladin Zayegh, Rezaul K. Begg. (2013). Ultrasonic and Infrared Sensors Performance in a Wireless Obstacle Detection System, 2013 First International Conference on Artificial Intelligence, Modelling & Simulation
[10] Els Bobelyn, Anca-Sabina Serbanc, Mihai Nicuc, Jeroen Lammertyn, Bart M. Nicolai, Wouter Saeys.
(2010). Postharvest quality of apple predicted by NIR-spectroscopy: Study of the effect of biological variability on spectra and model performance. Postharvest Biology and Technology 55 (2010). 133–143
[11] Gabrieli Alves de Oliveira, Sylvie Bureau, Catherine Marie-Geneviève Claire Renard, Adaucto Bellarmino Pereira-Netto a, Fernanda de Castilhos. (2014). Comparison of NIRS approach for prediction of internal quality traits in three fruit species, Food Chemistry 143 (2014). 223–230
[12] Liew, C.Y. and Lau, C.Y.. (2012). Determination of quality parameters in Cavendish banana during
ripening by NIR spectroscopy. International Food Research Journal 19(2) (2012). 751-758
[13] M.Azfar Din, M.H. Abdul Halim, Norlida Buniyamin. (2016). Determination of Banana Sugar Content Using Ultrasound Velocity Measurement, 8th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). Yogyakarta, Indonesia. (2016).
[14] Pranita Jaiswal, Shyam N. Jha, Rishi Bharadwaj. (2012). Non-destructive prediction of quality of intact banana using spectroscopy. Scientia Horticulturae 135 (2012). 14–22
[15] Septi Tri Wahyuni Siregar, Windri Handayani, Adhi Harmoko Saputro. (2017). Bananas Moisture Content Prediction System using Visual-NIR Imaging. 2017 5th International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA). Yogyakarta, Indonesia, August 9-11. (2017).