การประเมินค่าปริมาณของแข็งที่ละลายได้ของผลแตงโมพันธุ์ซอนญ่า ด้วยเทคนิคภาพสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้
DOI:
https://doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2025.19คำสำคัญ:
ปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้, แตงโม, เทคนิคภาพสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้, สเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้บทคัดย่อ
เทคนิคภาพสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้ (near-infrared hyperspectral imaging, NIR-HSI) เป็นเทคนิคการตรวจสอบองค์ประกอบและคุณภาพภายในของผลิตผลเกษตรแบบไม่ทำลายตัวอย่างที่รวดเร็วและแม่นยำ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาการประเมินคุณภาพภายในของแตงโมพันธุ์ซอนญ่าโดยใช้เทคนิค NIR-HSI พัฒนาแบบจำลองในการทำนายปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ทั้งหมด (total soluble solids, TSS) จากตัวอย่างแตงโม 100 ผล วัดสเปกตรัม
การสะท้อนกลับของแสงในช่วงความยาวคลื่น 900–1,700 nm ข้อมูลที่ได้อยู่่ในรูปแบบสเปกตรัมข้อมูลสามมิติ นำมาสร้างสมการทำนายค่าปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำด้วยเทคนิค partial least squares regression พบว่า สมการทำนายที่ดีที่สุด มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ 0.977 ค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนเฉลี่ย 0.231°Bx และค่า bias ที่ 0.047 ซึ่งบ่งบอกถึงสมการทำนายมีประสิทธิภาพสำหรับการประเมินคุณภาพได้ และสามารถนำค่าการดูดกลืนแสงของแต่ละพิกเซลจากข้อมูล hypercube มาแสดงแผนภาพการกระจายตัวของค่า TSS ของผลแตงโม ผลการศึกษายังแสดงให้เห็นความเป็นไปได้ของการใช้เทคนิค NIR-HSI เพื่อทำนายค่า TSS และแสดงภาพการกระจายตัวของค่า TSS ของทั้งผลแตงโม จึงสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในระบบคัดแยกคุณภาพแตงโมในระดับอุตสาหกรรมในอนาคต
เอกสารอ้างอิง
แก้วกานต์ พวงสมบัติ อนุพันธ์ เทอดวงศ์วรกุล ณัฐภรณ์
สุทธิวิจิตรภักดี อาทิตย์ พวงสมบัติ Satoru Tsuchikawa Tetsuya Inagaki และ Te Ma. 2560. การจำแนกเมล็ดถั่วเขียวสำหรับการเพาะงอกด้วยเทคนิคสเปกโทรสโกปี
และการวิเคราะห์ภาพสเปกตรัมอินฟราเรดย่านใกล้. วารสารสมาคมวิศวกรรมเกษตรแห่งประเทศไทย. 23(1): 23-29.
ธวัช ลวะเปารยะ. 2520. การปลูกแตงโม. วารสารพืชสวน. 13(1): 1–14.
สำนักงานมาตรฐานสินค้าเกษตรและอาหารแห่งชาติ. 2555. มาตรฐานสินค้าเกษตร มกษ. 20-2555: แตงโม (Watermelon). กระทรวงเกษตรและสหกรณ์. แหล่งข้อมูล: https://www.acfs.go.th/standard /detail/231. สืบค้น: 20 พฤษภาคม 2568.
Bonifazi, G., S. Serranti and R. Gasbarrone. 2022. Watermelon seeds germination study by shortwave infrared-based hyperspectral imaging techniques. 9-35. In: Proceedings of the 11th UBT Annual International Conference on Mechatronics, System Engineering and Robotics; 2022 Oct 29–30; Pristina.
Büning Pfaue, H. 2003. Analysis of water in food by near infrared spectroscopy. Food Chemistry. 82(1): 107–115.
Burns, D.A. and E.W. Ciurczak, eds. 2008. Handbook of Near-Infrared Analysis. 3nd ed. Boca Raton, FL: CRC Press. 834 p.
Chiatrakul, J., K. Phuangsombut, A. Terdwongworakul and A. Phuangsombut. 2022. The evaluation of total soluble solid on sugar cane stalk using near infrared spectroscopy hyperspectral imaging technique. Thai Agricultural Research Journal. 40(3): 276–287.
Golic, M., K. Walsh and P. Lawson. 2003. Short-wavelength near-infrared spectra of sucrose, glucose, and fructose with respect to sugar concentration and temperature. Applied Spectroscopy. 57(2): 139–145.
Jie, D., L. Xie, X. Rao and Y. Ying. 2014. Using visible and near infrared diffuse transmittance techniqueto predict soluble solids content of watermelon in an on-line detection system. Postharvest Biologyand Technology. 90: 1–6.
Maheshwari S., V. Kumar, G. Bhadauria, and A. Mishra. 2022. Immunomodulatory potential of phytochemicals and other bioactive compounds of fruits: A review. Food Frontiers. 3(2): 221–238
Manley, M. 2014. Near-infrared spectroscopy and hyperspectral imaging: non-destructive analysis of biological materials. Chemical Society Reviews. 43(24): 8200–8214.
Martinsen, P. and P. Schaare. 1998. Measuring soluble solids distribution in kiwifruit using near-infrared imaging spectroscopy. Postharvest Biology and Technology. 14(3): 271–281.
Muncan, J., M. Yamaguchi, I. Kashiwakura and R. Tsenkova.
Non-invasive estimation of absorbed ionizing radiation dose in mice using near-infrared spectroscopy (NIRS) and aquaphotomics. Radiation Physics and Chemistry. 229: 112554.
Qi H., M. He, Z. huang, and J. Yan.2024. Application of hyperspectral imaging for watermelon seed classification using deep learning and scoring mechanism. Journal of Food Quality. 2024:1-13.
Rungpichayapichet, P., M. Nagle, P. Yuwanbun, P. Khuwijitjaru, B. Mahayothee and J. Müller. 2017. Prediction mapping of physicochemical properties in mango by hyperspectral imaging. Biosystems Engineering.159: 109–120.
Simón-Portillo, F.J., D. Abellán-López, M. Fabra-Rodriguez, R. Peral-Orts and M. Sánchez-Lozano. 2023. Detection of hollow heart disorder in watermelons using vibrational test and machine learning. Journal of Agriculture and Food Research. 14: 100779. 10 p.
Sun, J., A. Nirere, K.D. Dusabe, Z. Yuhao and G. Adrien. 2024. Rapid and nondestructive watermelon (Citrullus lanatus) seed viability detection based on visible near-infrared hyperspectral imaging technology and machine learning algorithms. Journal of Food Science. 89(7): 4403–4418.
Tian, H.Q., Y.B. Ying, H.S. Lu, X.P. Fu and H.Y. Yu. 2007. Measurement of soluble solids content in watermelon by Vis/NIR diffuse transmittance technique. Journal of Zhejiang University Science B. 8(2): 105–110.
Torge, R., E. Morgenbrod and T. Thomas. 1994. High precision interference refractometer for length measurements. pp. 1–6. In: Proceedings of SPIE, Conference on Interference Refractometry, April 11–12, 1994, Bellingham, WA, USA. Bellingham, WA: SPIE.
Vega-Castellote, M., M.T. Sánchez, I. Torres, M.J. de la Haba and D. Pérez-Marín. 2022. Assessment of watermelon maturity using portable new generation NIR spectrophotometers. Scientia Horticulturae. 304: 111328.
Vega-Castellote, M., M.T. Sánchez, J.P. Wold, N.K. Afseth and D. Pérez-Marín. 2023. Near infrared light penetration in watermelon related to internal quality evaluation. Postharvest Biology and Technology. 204(5): 112477.
Workman, Jr., J. and L. Weyer. 2012. Practical Guide and Spectral Atlas for Interpretive Near-Infrared Spectroscopy. 2nd ed. CRC Press, Boca Raton, FL, USA. 326 p.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2025 วารสารวิชาการเกษตร
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารวิชาการเกษตร
