I due indicatori più importanti nel valutare la qualità delle ciliegie sono la loro dolcezza e acidità. Comunemente, il grado di maturazione dei frutti viene misurato manualmente attraverso dei test distruttivi il che è inefficiente e soggetto ad errori.
Le proprietà chimiche della ciliegia, in particolare il contenuto in zuccheri solubili, acidi organici e antociani, sono inestricabilmente legate al suo stato di maturazione. Tutti questi composti possono essere misurati anche dal loro spettro di riflessione e, di conseguenza, pare possibile classificare il grado di maturazione delle ciliegie utilizzando questa tecnica.
L'obiettivo principale della tecnologia di imaging iperspettrale è sviluppare un modello ad alte prestazioni che sia complesso, prevedibile e stabile. In generale, l'efficacia della modello può essere migliorata attraverso il corretto trattamento dei dati, l’estrazione delle features e il metodo di modellazione.
La tecnologia di imaging iperspettrale (con lunghezze d’onda tra 380–1030 nm) è stata implementata in questa indagine per identificare visivamente l'acidità e il sapore delle ciliegie. I ricercatori dell’Università di Huzhou e dell’Università di Chongqing (Cina) hanno impiegato due metodi di pretrattamento spettrale per migliorare le prestazioni dell'imaging.
Inoltre, sono stati confrontati tre metodi di estrazione delle features e quattro metodi di modellazione, di cui due hanno mostrato le migliori prestazioni dopo che sono stati esaminati i dati relativi all'imaging iperspettrale. Le forme d'onda di tutti i campioni erano pressoché coerenti nell'intero intervallo di lunghezze d'onda.
Figura 1. Processo operativo di acquisizione e analisi dei dati in questa ricerca
Tuttavia, l'intensità della riflettanza variava continuamente. Quando la forma d'onda rappresentava la struttura chimica e l'intensità di riflettanza rifletteva la concentrazione chimica, i diversi campioni di ciliegie considerati mostravano valori simili nel contenuto ma al tempo stesso erano diversi nella concentrazione di tale contenuto.
La distribuzione indipendente e identica degli spettri ha fornito la premessa per stabilire un modello di regressione per prevedere le concentrazioni dei solidi solubili e i valori di pH della ciliegia. I coefficienti di determinazione della previsione per il contenuto di zucchero e l'acidità delle ciliegie erano rispettivamente 0,976 e 0,906.
Per ciò, sono stati ottenuti risultati eccellenti, con un'accuratezza di classificazione vicina al 100%. Uno schema di rilevamento con istruzioni operative complete è stato sviluppato esaminando le caratteristiche dei vari metodi di analisi dei dati.
Inoltre, sono stati implementati progressi in alcune fasi della tecnologia di imaging iperspettrale. Ad esempio, i ricercatori hanno migliorato l'algoritmo di proiezione identificando la banda iniziale in base alla distribuzione dei campioni anziché al caso, e hanno proposto un metodo di modellazione completo delle reti neurali convoluzionali.
La classificazione del livello di maturità può migliorare l'efficienza e l'accuratezza della lavorazione, della conservazione e della commercializzazione delle ciliegie, in quanto la rilevazione visiva può fornire una notevole comodità nella valutazione della qualità delle ciliegie.
Inoltre, il protocollo di rilevamento basato sugli spettri VNIR è più praticabile per l'applicazione pratica rispetto agli spettri NIR, poiché l'hardware necessario per acquisire immagini iperspettrali degli spettri visibili è più semplice da preparare.
Questa ricerca offre un quadro completo e pratico per valutare la qualità e classificare la maturità delle ciliegie.
Fonte: Wei, Y., Yao, S., Wu, F., & Yu, Q. (2024). Maturity Classification and Quality Determination of Cherry Using VNIR Hyperspectral Images and Comprehensive Chemometrics. International Journal of Fruit Science, 24(1), 363–379. https://doi.org/10.1080/15538362.2024.2433238
Fonte immagine: Wei et al., 2024
Melissa Venturi
Università di Bologna
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