การประเมินค่าปริมาณของแข็งที่ละลายได้บนท่อนอ้อยด้วยเทคนิคภาพ สเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้

อาทิตย์ พวงสมบัติ; อนุพันธ์ เทอดวงศ์วรกุล; แก้วกานต์  พวงสมบัติ; จิรวัสส์ เจียตระกูล

doi:10.14456/thaidoa-agres.2022.23

ผู้แต่ง

อาทิตย์ พวงสมบัติ ภาควิชาวิศวกรรมเกษตร คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
อนุพันธ์ เทอดวงศ์วรกุล ภาควิชาวิศวกรรมเกษตร, คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน, จ. นครปฐม
แก้วกานต์ พวงสมบัติ ภาควิชาวิศวกรรมเกษตร, คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน, จ. นครปฐม
จิรวัสส์ เจียตระกูล ภาควิชาวิศวกรรมเกษตร, คณะวิศวกรรมศาสตร์กำแพงแสน, มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน, จ. นครปฐม

DOI:

https://doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2022.23

คำสำคัญ:

ปริมาณของแข็งที่ละลายได้, ท่อนอ้อย, เทคนิคภาพสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้

บทคัดย่อ

เทคนิคภาพสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้ (NIR-HSI) เป็นเทคนิคการตรวจสอบองค์ประกอบที่บ่งบอกถึงคุณภาพภายในของพืชผลเกษตรโดยไม่ทำลายตัวอย่าง เป็นวิธีการที่แม่นยำและรวดเร็ว โดยงานวิจัยนี้ได้ศึกษาเทคนิค NIR-HSI เพื่อพัฒนาแบบจำลองการทำนายของแข็งที่ละลายได้ทั้งหมด (TSS) จากตัวอย่างท่อนอ้อยพันธุ์ขอนแก่น 3 อายุเก็บเกี่ยว 8-11 เดือน ข้อมูลที่ได้อยู่ในรูปแบบสเปกตรัมข้อมูลสามมิติ (Hypercube) ที่ช่วงความยาวคลื่น 900-1700 นาโนเมตร รูปแบบการวัดแบบสะท้อนกลับ และนำข้อมูลปริมาณของแข็งที่ละลายได้จากห้องปฏิบัติการมาสร้างสมการทำนายด้วยเทคนิค Partial Least Squares Regression (PLSR) ตัวอย่างอ้อยที่ใช้ในการทดลองมีการวัดค่าการดูดกลืนแสงก่อนและหลังการทำความสะอาดไขเคลือบออก (wax) พบว่า สมการทำนายจากตัวอย่างที่ผ่านการทำความสะอาดให้ผลการทำนายที่ดีที่สุด โดยมีค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (R²) เท่ากับ 0.87 ข้อผิดพลาดมาตรฐานในการทำนาย (SEP) ที่ 0.97 องศาบริกซ์ และ RPD ที่ 2.77 ซึ่งบ่งบอกถึงสมการทำนายมีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินคุณภาพได้ และจากการนำสมการที่ได้มาทำนายค่าการดูดกลืนแสงแต่ละพิกเซลของข้อมูล Hyper cube แสดงให้เห็นถึงการกระจายตัวของค่า TSS บนพื้นผิวท่อนอ้อย แผนภาพการแสดงการกระจายตัวนั้น สามารถที่จะแสดงผลภาพได้เพียงครึ่งเดียวของตัวอย่างท่อนอ้อยซึ่งเป็นข้อจำกัดของวัตถุรูปร่างทรงกระบอก ซึ่งยังต้องมีการพัฒนารูปแบบการวัดค่าที่เหมาะสมต่อไป อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาได้แสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ของการใช้เทคนิค NIR-HSI ในการทำนายค่าปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ (TSS) ซึ่งสามารถนำมาใช้แทนวิธีการแบบเดิมในห้องปฏิบัติการ อีกทั้งยังแสดงภาพเพื่อตรวจสอบความสุกแก่ของอ้อยในแปลงได้

เอกสารอ้างอิง

คณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย. 2560. ประกาศคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย พ.ศ. 2560. เรื่อง กำหนดปริมาณ มาตรฐานในการผลิตน้ำตาลทรายของโรงงาน. ราชกิจจาณุเบกษา เล่มที่ 134 ตอนพิเศษ 254 ง หน้า 36. แหล่งข้อมูล: www.ratchakitch.soc.go.th. สืบค้น: 6 มิถุนายน 2565.

Aparatana, K., K. Saengprachatanarug, Y. Izumikawa, S. Nakamura and E. Taira. 2020. Development of sugarcane and trash identification system in sugar production using hyperspectral imaging. J. Near Infrared Spectros. 28(3), 133-139.

Berding, N., G. A. Brotherton, D.G. Le Brocq and J.C. Skinner. 1991. Near infrared reflectance spectroscopy for analysis of sugarcane from clonal evaluation trials: I. Fibrated cane. Crop Sci. 31(4), 1017-1023.

Caporaso, N., M.B. Whitworth and I.D. Fisk . 2018. Protein content prediction in single wheat kernels using hyperspectral imaging. Food Chemistry. 240, 32-42.

James, C.S. 1995. Analytical Chemistry of Foods. Blackie Academic & Professional, London, 178 p.

Kirasak, K., T. Sansayawichai, W. Ponragdee and A. Thipyawat 2015. Determination of commercial cane sugar (ccs) using near infrared spectroscopy. Thai Agricultural Research Journal. 33(2), 159–168.

Manley, M. 2014. Near-infrared spectroscopy and hyperspectral imaging: non-destructive analysis of biological materials. Chem. Soc. Rev. 43(24), 8200-8214.

Maraphum, K., S. Chuan-Udom, K. Saengprachatanarug, S. Wongpichet, J. Posom, A. Phuphaphud and E. Taira. 2018. Effect of waxy material and measurement position of a sugarcane stalk on the rapid determination of Pol value using a portable near infrared instrument. J.Near Infrared Spectros. 26(5), 287-296.

Maraphum, K., K. Saengprachatanarug, K. Aparatana, Y. Izumikawa and E. Taira. 2020. Spatial mapping of Brix and moisture content in sugarcane stalk using hyperspectral imaging. J. Near Infrared Spectros. 28(4), 167-174.

Martinsen, P. and P. Schaare. 1998. Measuring soluble solids distribution in kiwifruit using near-infrared imaging spectroscopy. Postharvest Biol.Technol. 14(3), 271-281.

Nawi, N.M., M.R. Kamal, G. Chen and T. Jensen. 2014. Prediction of Sugarcane Quality Parameters Using Visibleshortwave Near Infrared Spectroradiometer. Agric. Agric. Sci. Procedia 2. 136–143.

Osborne, B. G., T. Fearn. and P. H. Hindle. 1993. Practical NIR spectroscopy with applications in food and beverage analysis. Harlow, Longman Scientific and Technical.

Rungpichayapichet, P., Nagle, M., Yuwanbun, P., Khuwijitjaru, P., Mahayothee, B. and Müller, J. (2017). Prediction mapping of physicochemical properties in mango by hyperspectral imaging. Biosyst. Eng, 159, 109-120.

Sanseechan, P., L. Panduangnate, K. Saengprachatanarug, S. Wongpichet, E.Taira and J. Posom, J. 2018. A portable near infrared spectrometer as a non-destructive tool for rapid screening of solid density stalk in a sugarcane breeding program. Sens. Bio-Sens. Res. 20, 34-40.

Singh, C. B., Jayas, D. S., Paliwal, J., White and N. D. G. 2012. Fungal damage detection in wheat using short-wave near-infrared hyperspectral and digital colour imaging. International Journal of Food Properties. 15(1), 11-24.

Taira, E., Ueno, M. and Kawamitsu, Y. 2010. Automated quality evaluation system for net and gross sugarcane samples using near infrared spectroscopy. J.Near Infrared Spectros, 18(3):209-215.

Tewari, J., Mehrotra, R. and Irudayaraj, J. 2003. Direct near infrared analysis of sugar cane clear juice using a fibre-optic transmittance probe. J. Near Infrared Spectros. 11(5), 351-356.

Williams, P. 2004. Near-infrared technology: getting the best out of light: a short course in the practical implementation of near-infrared spectroscopy for the user. PDK Projects, Incorporated.

Zhu, Y. J., Komor, E. and Moore, P. H. 1997. Sucrose accumulation in the sugarcane stem is regulated by the difference between the activities of soluble acid invertase and sucrose phosphate synthase. Plant Physiol. 115(2), 609-616.