TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG TRÁI CÂY BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHÔNG PHÁ HỦY | Nghiệm | TNU Journal of Science and Technology

TỔNG QUAN VỀ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG TRÁI CÂY BẰNG PHƯƠNG PHÁP KHÔNG PHÁ HỦY

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 20/06/21                Ngày hoàn thiện: 15/07/21                Ngày đăng: 21/07/21

Các tác giả

1. Nguyễn Chánh Nghiệm Email to author, Trường Đại học Cần Thơ
2. Nguyễn Phước Lộc, Trường Đại học Cần Thơ Trường Cao đẳng nghề Kiên Giang
3. Nguyễn Hoàng Dũng, Trường Đại học Cần Thơ
4. Nguyễn Chí Ngôn, Trường Đại học Cần Thơ

Tóm tắt


Đánh giá chất lượng và phân loại trái cây bằng phương pháp không phá hủy đang được quan tâm nhiều trong những năm gần đây. Nhằm định hướng nghiên cứu về lĩnh vực phân tích chất lượng không phá hủy và đề xuất các đối tượng trái cây tiềm năng cho những nghiên cứu trong tương lai, 140 công trình đánh giá chất lượng trái cây không phá hủy thuộc cơ sở dữ liệu Scopus trong giai đoạn từ năm 2016 đến tháng 6 năm 2021 đã được thống kê và phân tích. Từ đó, mức độ quan tâm đối với các loại trái cây, phương pháp và kết quả tốt nhất tương ứng với từng phương pháp cũng được xác định. Kết quả nghiên cứu cho thấy, phương pháp phân tích quang phổ khả kiến – cận hồng ngoại đang được đặc biệt quan tâm. Bên cạnh xoài và táo là hai loại trái cây được quan tâm hàng đầu, các nghiên cứu cũng nên tập trung vào các loại trái cây tiềm năng thuộc nhóm có mức độ quan tâm thấp hơn vì số lượng công bố khoa học liên quan có thể chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế. Đặc biệt, phát triển công nghệ phân tích không phá hủy phù hợp và đặc thù với giống cùng khu vực trồng cũng nên xem xét cho các đối tượng trái cây có chỉ dẫn địa lý và giá trị kinh tế cao.

Từ khóa


Không xâm lấn; Không phá hủy; Chất lượng trái cây; Đánh giá chất lượng; Phân loại chất lượng

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo


[1] H. El-Mesery, H. Mao, and A. Abomohra, “Applications of Non-destructive Technologies for Agricultural and Food Products Quality Inspection,” Sensors, vol. 19, no. 4, p. 846, Feb. 2019.

[2] O. P. Chauhan, S. Lakshmi, A. K. Pandey, N. Ravi, N. Gopalan, and R. K. Sharma, “Non-destructive Quality Monitoring of Fresh Fruits and Vegetables,” Def. Life Sci. J., vol. 2, no. 2, p. 103, May 2017.

[3] A. Wiktor et al., “Acoustic emission as a tool to assess the changes induced by pulsed electric field in apple tissue,” Innov. Food Sci. Emerg. Technol., vol. 37, pp. 375–383, Oct. 2016.

[4] J. Mao, Y. Yu, X. Rao, and J. Wang, “Firmness prediction and modeling by optimizing acoustic device for watermelons,” J. Food Eng., vol. 168, pp. 1–6, Jan. 2016.

[5] D. Jie and X. Wei, “Review on the recent progress of non-destructive detection technology for internal quality of watermelon,” Comput. Electron. Agric., vol. 151, no. 15, pp. 156–164, Aug. 2018.

[6] C. Ding, Z. Feng, D. Wang, D. Cui, and W. Li, “Acoustic vibration technology: Toward a promising fruit quality detection method,” Compr. Rev. Food Sci. Food Saf., vol. 20, no. 2, pp. 1655–1680, Mar. 2021.

[7] M. Adak and N. Yumusak, “Classification of E-Nose Aroma Data of Four Fruit Types by ABC-Based Neural Network,” Sensors, vol. 16, no. 3, p. 304, Feb. 2016.

[8] X. Yang et al., “Rapid and Non-Destructive Detection of Compression Damage of Yellow Peach Using an Electronic Nose and Chemometrics,” Sensors, vol. 20, no. 7, p. 1866, Mar. 2020.

[9] B. Farneti et al., “Development of a new phenotypic roadmap to improve strawberry aroma based on direct injection mass spectrometry,” Acta Hortic., vol. 1309, no. 1309, pp. 971–978, Apr. 2021.

[10] R. Beghi, S. Buratti, V. Giovenzana, S. Benedetti, and R. Guidetti, “Electronic nose and visible-near infrared spectroscopy in fruit and vegetable monitoring,” Rev. Anal. Chem., vol. 36, no. 4, pp. 1–24, Dec. 2017.

[11] S. Xu, H. Lu, C. Ference, and Q. Zhang, “Visible/near Infrared Reflection Spectrometer and Electronic Nose Data Fusion as an Accuracy Improvement Method for Portable Total Soluble Solid Content Detection of Orange,” Appl. Sci., vol. 9, no. 18, p. 3761, Sep. 2019.

[12] S. Srivastava and S. Sadistap, “Non-destructive sensing methods for quality assessment of on-tree fruits: a review,” J. Food Meas. Charact., vol. 12, no. 1, pp. 497–526, Mar. 2018.

[13] S. Srivastava and S. Sadistap, “Data processing approaches and strategies for non-destructive fruits quality inspection and authentication: a review,” J. Food Meas. Charact., vol. 12, no. 4, pp. 2758–2794, Dec. 2018.

[14] M. Vanoli et al., “Time- and spatially-resolved spectroscopy to determine the bulk optical properties of ‘Braeburn’ apples after ripening in shelf life,” Postharvest Biol. Technol., vol. 168, no. June, p. 111233, 2020.

[15] P. Mishra, E. Woltering, and N. El, “Improved prediction of ‘Kent’ mango firmness during ripening by near-infrared spectroscopy supported by interval partial least square regression,” Infrared Phys. Technol., vol. 110, no. June, p. 103459, 2020.

[16] K. Kim and J. Woo, “Prediction of watermelon sweetness using a reflected sound,” J. Korea Converg. Soc., vol. 11, no. 8, pp. 1–6, 2020.

[17] M.-J. Villaseñor-Aguilar et al., “A Maturity Estimation of Bell Pepper (Capsicum annuum L.) by Artificial Vision System for Quality Control,” Appl. Sci., vol. 10, no. 15, p. 5097, Jul. 2020.

[18] K. Dittakan, N. Theera-Ampornpunt, and P. Boodliam, “Non-destructive Grading of Pattavia Pineapple using Texture Analysis,” in 2018 21st International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC), Nov. 2018, pp. 144–149.

[19] E. J. N. Marques, S. T. de Freitas, M. F. Pimentel, and C. Pasquini, “Rapid and non-destructive determination of quality parameters in the ‘Tommy Atkins’ mango using a novel handheld near infrared spectrometer,” Food Chem., vol. 197, pp. 1207–1214, Apr. 2016.

[20] V. Cortés, C. Ortiz, N. Aleixos, J. Blasco, S. Cubero, and P. Talens, “A new internal quality index for mango and its prediction by external visible and near-infrared reflection spectroscopy,” Postharvest Biol. Technol., vol. 118, pp. 148–158, Aug. 2016.

[21] G. Yu, B. Ma, J. Chen, X. Li, Y. Li, and C. Li, “Nondestructive identification of pesticide residues on the Hami melon surface using deep feature fusion by Vis/NIR spectroscopy and 1D-CNN,” J. Food Process Eng., vol. 44, no. 1, pp. 1–12, Jan. 2021.

[22] V. Cortés, J. Blasco, N. Aleixos, S. Cubero, and P. Talens, “Visible and Near-Infrared Diffuse Reflectance Spectroscopy for Fast Qualitative and Quantitative Assessment of Nectarine Quality,” Food Bioprocess Technol., vol. 10, no. 10, pp. 1755–1766, Oct. 2017.

[23] S. Jarolmasjed, C. Zúñiga Espinoza, and S. Sankaran, “Near infrared spectroscopy to predict bitter pit development in different varieties of apples,” J. Food Meas. Charact., vol. 11, no. 3, pp. 987–993, Sep. 2017.

[24] B. B. Wedding, C. Wright, S. Grauf, P. Gadek, and R. D. White, “The application of FT‐NIRS for the detection of bruises and the prediction of rot susceptibility of ‘Hass’ avocado fruit,” J. Sci. Food Agric., vol. 99, no. 4, pp. 1880–1887, Mar. 2019.

[25] S. K. Behera, S. Sangita, A. K. Rath, and P. K. Sethy, Automatic Classification ofMango Using Statistical Feature and SVM, vol. 41, Singapore: Springer Singapore, 2019.

[26] M. J. C. Baculo and N. Marcos, “Automatic Mango Detection using Image Processing and HOG-SVM,” in Proceedings of the 2018 VII International Conference on Network, Communication and Computing - ICNCC 2018, 2018, pp. 211–215.

[27] M. A. Ayllon, M. J. Cruz, J. J. Mendoza, and M. C. Tomas, “Detection of Overall Fruit Maturity of Local Fruits using Convolutional Neural Networks Through Image Processing,” in Proceedings of the 2nd International Conference on Computing and Big Data - ICCBD 2019, 2019, pp. 145–148.

[28] C. A. Jaramillo-Acevedo, W. E. Choque-Valderrama, G. E. Guerrero-Álvarez, and C. A. Meneses-Escobar, “Hass avocado ripeness classification by mobile devices using digital image processing and ANN methods,” Int. J. Food Eng., vol. 16, no. 12, Sep. 2020.

[29] Z. Wang, K. Walsh, and B. Verma, “On-Tree Mango Fruit Size Estimation Using RGB-D Images,” Sensors, vol. 17, no. 12, p. 2738, Nov. 2017.

[30] S. E. Adebayo, N. Hashim, K. Abdan, M. Hanafi, and K. Mollazade, “Prediction of quality attributes and ripeness classification of bananas using optical properties,” Sci. Hortic. (Amsterdam)., vol. 212, no. 2016, pp. 171–182, Nov. 2016.

[31] R. Temizkan, M. Atan, M. B. Büyükcan, and C. Caner, “Efficacy evaluation of ultrasound treatment on the postharvest storability of white nectarine by both physicochemical and image processing analyses,” Postharvest Biol. Technol., vol. 154, pp. 41–51, Aug. 2019.

[32] Cattaneo and Stellari, “Review: NIR Spectroscopy as a Suitable Tool for the Investigation of the Horticultural Field,” Agronomy, vol. 9, no. 9, p. 503, Sep. 2019.

[33] M. Manley, “Near-infrared spectroscopy and hyperspectral imaging: non-destructive analysis of biological materials,” Chem. Soc. Rev., vol. 43, no. 24, pp. 8200–8214, 2014.

[34] A. Pissard et al., “Evaluation of a handheld ultra-compact NIR spectrometer for rapid and non-destructive determination of apple fruit quality,” Postharvest Biol. Technol., vol. 172, p. 111375, Feb. 2021.

[35] K. R. Borba, P. C. Spricigo, D. P. Aykas, M. C. Mitsuyuki, L. A. Colnago, and M. D. Ferreira, “Non-invasive quantification of vitamin C, citric acid, and sugar in ‘Valência’ oranges using infrared spectroscopies,” J. Food Sci. Technol., vol. 58, no. 2, pp. 731–738, Feb. 2021.

[36] M. Yap, W. M. A. D. B. Fernando, C. S. Brennan, V. Jayasena, and R. Coorey, “The effects of banana ripeness on quality indices for puree production,” LWT, vol. 80, pp. 10–18, Jul. 2017.

[37] N. T. I. Samamad, L. P. D. Ribeiro, M. M. de Almeida Lopes, R. Puschmann, and E. de Oliveira Silva, “Near infrared spectroscopy, a suitable tool for fast phenotyping – The case of cashew genetic improvement,” Sci. Hortic. (Amsterdam)., vol. 238, no. February, pp. 363–368, Aug. 2018.

[38] P. Rungpichayapichet, B. Mahayothee, M. Nagle, P. Khuwijitjaru, and J. Müller, “Robust NIRS models for non-destructive prediction of postharvest fruit ripeness and quality in mango,” Postharvest Biol. Technol., vol. 111, no. 1111, pp. 31–40, Jan. 2016.

[39] A. Wendel, J. Underwood, and K. Walsh, “Maturity estimation of mangoes using hyperspectral imaging from a ground based mobile platform,” Comput. Electron. Agric., vol. 155, no. October, pp. 298–313, Dec. 2018.

[40] N. T. Anderson, K. B. Walsh, P. P. Subedi, and C. H. Hayes, “Achieving robustness across season, location and cultivar for a NIRS model for intact mango fruit dry matter content,” Postharvest Biol. Technol., vol. 168, no. June, p. 111202, Oct. 2020.

[41] P. Mishra, J. M. Roger, F. Marini, A. Biancolillo, and D. N. Rutledge, “FRUITNIR-GUI: A graphical user interface for correcting external influences in multi-batch near infrared experiments related to fruit quality prediction,” Postharvest Biol. Technol., vol. 175, p. 111414, May 2021.

[42] P. Osinenko et al., “Application of non-destructive sensors and big data analysis to predict physiological storage disorders and fruit firmness in ‘Braeburn’ apples,” Comput. Electron. Agric., vol. 183, p. 106015, Apr. 2021.

[43] I. S. Minas, F. Blanco-Cipollone, and D. Sterle, “Accurate non-destructive prediction of peach fruit internal quality and physiological maturity with a single scan using near infrared spectroscopy,” Food Chem., vol. 335, no. February 2020, p. 127626, Jan. 2021.

[44] Kusumiyati, A. A. Munawar, and D. Suhandy, “Fast and contactless assessment of intact mango fruit quality attributes using near infrared spectroscopy (NIRS),” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci., vol. 644, no. 1, p. 012028, Jan. 2021.

[45] N. T. Anderson, K. B. Walsh, J. R. Flynn, and J. P. Walsh, “Achieving robustness across season, location and cultivar for a NIRS model for intact mango fruit dry matter content. II. Local PLS and nonlinear models,” Postharvest Biol. Technol., vol. 171, p. 111358, Jan. 2021.

[46] A. S. Franca and L. M. L. Nollet, Spectroscopic Methods in Food Analysis. Boca Raton, FL: CRC Press, Taylor & Francis Group, 2017: CRC Press, 2017.

[47] J. S. Barrera, A. Echavarría, C. Madrigal, and J. Herrera-Ramirez, “Classification of hyperspectral images of the interior of fruits and vegetables using a 2D convolutional neuronal network,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1547, no. 1, p. 012014, May 2020.

[48] S. Munera, J. Blasco, J. M. Amigo, S. Cubero, P. Talens, and N. Aleixos, “Use of hyperspectral transmittance imaging to evaluate the internal quality of nectarines,” Biosyst. Eng., vol. 182, pp. 54–64, Jun. 2019.

[49] S. S. Deulkar and S. S. Barve, “An Automated Tomato Quality Grading using Clustering based Support Vector Machine,” in 2018 3rd International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), Oct. 2018, pp. 1128–1133.

[50] H. Wei and Y. Gu, “A Machine Learning Method for the Detection of Brown Core in the Chinese Pear Variety Huangguan Using a MOS-Based E-Nose,” Sensors, vol. 20, no. 16, p. 4499, Aug. 2020.

[51] Y. Zhang, W. S. Lee, M. Li, L. Zheng, and M. A. Ritenour, “Non-destructive recognition and classification of citrus fruit blemishes based on ant colony optimized spectral information,” Postharvest Biol. Technol., vol. 143, pp. 119–128, Sep. 2018.

[52] Y. Xiao et al., “A comprehensive investigation of starch degradation process and identification of a transcriptional activator MabHLH6 during banana fruit ripening,” Plant Biotechnol. J., vol. 16, no. 1, pp. 151–164, Jan. 2018.

[53] W. Lan, B. Jaillais, A. Leca, C. M. G. C. Renard, and S. Bureau, “A new application of NIR spectroscopy to describe and predict purees quality from the non-destructive apple measurements,” Food Chem., vol. 310, p. 125944, Apr. 2020.

[54] FAO, “Major Tropical Fruits Market Review," p. 9213, 2020. [Online]. Available: http://www.fao.org/3/ca9213en/ca9213en.pdf. [Accessed December 25, 2020].

[55] FAOSTAT, “Total world trade in non-traditional agricultural exports, by value - fruits,” 2020. [Online]. Available: http://www.fao.org/3/y5445e/y5445e0l.htm Total. [Accessed Dec. 25, 2020]

[56] V. Kinhal, “Using Dry Matter as a Measure of Maturity & Quality in Mangos,” p. 2020, 2019. [Online]. Available: https://felixinstruments.com/blog/using-dry-matter-as-a-measure-of-maturity-quality-in- mangos/. [Accessed Dec. 23, 2020].

[57] R. J. Blakey, “Evaluation of avocado fruit maturity with a portable near-infrared spectrometer,” Postharvest Biol. Technol., vol. 121, pp. 101–105, Nov. 2016.

[58] Y. Zhang, J. F. Nock, Y. Al Shoffe, and C. B. Watkins, “Non-destructive prediction of soluble solids and dry matter concentrations in apples using near-infrared spectroscopy,” Acta Hortic., no. 1275, pp. 341–348, Mar. 2020.




DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4673

Các bài báo tham chiếu

  • Hiện tại không có bài báo tham chiếu
Tạp chí Khoa học và Công nghệ - Đại học Thái Nguyên
Phòng 408, 409 - Tòa nhà Điều hành - Đại học Thái Nguyên
Phường Tân Thịnh - Thành phố Thái Nguyên
Điện thoại: 0208 3840 288 - E-mail: jst@tnu.edu.vn
Phát triển trên nền tảng Open Journal Systems
©2018 All Rights Reserved