6 research outputs found
Real-time nondestructive citrus fruit quality monitoring system: development and laboratory testing
This study reports on the development and laboratory testing of the This study reports on the development and laboratory testing of the nondestructive citrus fruit quality monitoring system. Prototype system consists of a light detection and ranging (LIDAR) and visible-near infrared spectroscopy sensors installed on an inclined conveyer for real-time fruit size and total soluble solids (TSS) measurement respectively. Laboratory test results revealed that the developed system is applicable for instantaneous fruit size (R2 = 0.912) and TSS (R2 = 0.677, standard error of prediction = 0.48 °Brix) determination. Future applications of such system would be in precision farming for in-field orange quality determination during the harvest and for row specific yield mapping and monitoring. Keywords: LIDAR sensor, visible-near infrared spectroscopy, fruit size, sugar conten
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An empirical investigation of deviations from the Beer-Lambert law in optical estimation of lactate
The linear relationship between optical absorbance and the concentration of analytes-as postulated by the Beer-Lambert law-is one of the fundamental assumptions that much of the optical spectroscopy literature is explicitly or implicitly based upon. The common use of linear regression models such as principal component regression and partial least squares exemplifies how the linearity assumption is upheld in practical applications. However, the literature also establishes that deviations from the Beer-Lambert law can be expected when (a) the light source is far from monochromatic, (b) the concentrations of analytes are very high and (c) the medium is highly scattering. The lack of a quantitative understanding of when such nonlinearities can become predominant, along with the mainstream use of nonlinear machine learning models in different fields, have given rise to the use of methods such as random forests, support vector regression, and neural networks in spectroscopic applications. This raises the question that, given the small number of samples and the high number of variables in many spectroscopic datasets, are nonlinear effects significant enough to justify the additional model complexity? In the present study, we empirically investigate this question in relation to lactate, an important biomarker. Particularly, to analyze the effects of scattering matrices, three datasets were generated by varying the concentration of lactate in phosphate buffer solution, human serum, and sheep blood. Additionally, the fourth dataset pertained to invivo, transcutaneous spectra obtained from healthy volunteers in an exercise study. Linear and nonlinear models were fitted to each dataset and measures of model performance were compared to attest the assumption of linearity. To isolate the effects of high concentrations, the phosphate buffer solution dataset was augmented with six samples with very high concentrations of lactate between (100-600 mmol/L). Subsequently, three partly overlapping datasets were extracted with lactate concentrations varying between 0-11, 0-20 and 0-600 mmol/L. Similarly, the performance of linear and nonlinear models were compared in each dataset. This analysis did not provide any evidence of substantial nonlinearities due high concentrations. However, the results suggest that nonlinearities may be present in scattering media, justifying the use of complex, nonlinear models
Non-destructive prediction of ‘marsh’ grapefruit (citrus x paradisi MacFad) postharvest quality and physiological rind disorders using visible to near infrared spectroscopy.
Master of Science in Horticulture. University of KwaZulu-Natal, Pietermaritzburg 2016.Abstract available in PDF file
Multivariate analysis for quality control of agrifood materials using near infrared spectroscopy
Seguridad y calidad alimentaria son uno de los conceptos más
demandados actualmente en la industria agroalimentaria. La mayoría de análisis
de control de los productos alimentarios se lleva a cabo mediante métodos
tradicionales (vía húmeda). Los principales problemas relacionados con este tipo
de análisis son el consumo de tiempo para la obtención de los resultados de una
sola muestra, el coste del análisis, así como la limitación en cuanto a su
implantación en la línea de producción o en el campo, entre otros.
Paralelamente al desarrollo e innovación tecnológica, numerosos métodos
han sido implementados para la determinación, evaluación y control de la calidad
de los productos agroalimentarios en las últimas décadas. Estos métodos están
basados en la detección de varias propiedades tanto físicas como químicas
correlacionadas con ciertos factores cualitativos de los productos. Uno de los
métodos más difundido y aún en desarrollo debido a su gran aplicabilidad, es la
espectroscopía de infrarrojo cercano (tecnología NIRS, Near Infrared
Spectroscopy). Han pasado más de 20 años desde su primera introducción como
potente herramienta hecha por Karl Norris en el análisis de la composición de los
cereales.
El planteamiento de esta tesis nace de la necesidad, cada vez mayor, del
control de los parámetros de calidad de los productos agroalimentarios de manera
rápida y precisa. La categorización del trigo en función de su calidad o el valor
añadido que adquiere la soja según el porcentaje de proteína o grasa presente en
una determinada variedad ha llevado al estudio de la aplicación de la
espectroscopía de infrarrojo cercano en dichos productos.
El objetivo general de la investigación ha consistido en la aplicación de la
tecnología NIRS para la determinación de parámetros de calidad en muestras de...Food safety and quality are currently the most popular concepts in the
food industry. Usually, most control analyses of food products are carried out by
conventional methods (wet chemistry). However, some of the main negative
issues of these methods are: they are time consuming in order to obtain the results
of a single sample, the raising price and the limitation on its implementation in
the production line or in the field, among others.
At the same time to the technological innovation and development, during
the last decades many methods have been implemented for the identification,
assessment and quality control of food products. These methods are based on the
detection of various physical and chemical properties correlated with certain
product quality factors. One of the most widespread due to its wide applicability
is the near-infrared spectroscopy (NIRS technology, Near Infrared Spectroscopy).
It has been over 20 years since its first introduction as a powerful tool made by
Karl Norris in the analysis of the composition of the grains.
The approach of this thesis arises from the increasing need of fast and
accurate analyses of quality parameters control on food products. The
categorization of wheat in terms of quality and the added value acquired by the
percentage of soy protein or fat in a particular variety has led to the study of the
application of near infrared spectroscopy in these products.
The general objective of the research has been the application of NIRS
technology for the determination of quality parameters in wheat and soybean
samples. As a result, this study has led to the development of four chapters:
- "Development of robust soybean NIR Calibration Models with temperature
compensation and high variability in the data basis." This chapter was focused on
the development of robust calibrations by adding in the group of samples
instrumental and environmental variability..
Aplicación de las técnicas de Espectroscopia Vis/NIR y de imágenes de retrodifusión de luz láser a la evaluación del estado de madurez de melocotón, manzana y cereza
218 Pags.- 18 Tabls.- 32 Figs.[ES] Aragón cultiva el 30% de la superficie total de frutales de España. Unas 50.000 ha dibujan el paisaje frutícola de Aragón. La demanda de calidad por parte de consumidores, agricultores, centrales hortofrutícolas es cada vez más exigente. Tradicionalmente, el control de calidad, se realiza con técnicas que destruyen el fruto y otras subjetivas, que incluyen la estimación visual del aspecto del fruto. Sin embargo, estás técnicas ralentizan el proceso de selección en Central no son suficientemente representativas de la población muestreada, además de constituir un gasto elevado por la fruta destruida.Estos factores han impulsado el desarrollo de técnicas más rápidas y menos costosas, que puedan aplicarse a la mayoría de los frutos procesados y que reflejen el estado interno y externo de calidad del fruto. Las llamadas técnicas ópticas, se basan en medir la interacción de la luz con la materia, en este caso la fruta y permiten determinar en una sola medida varios parámetros físico-químicos del fruto, como firmeza y contenido en sólidos solubles totales. Entre estas técnicas cabe destacar la Espectroscopia de Infrarrojo Cercano y el Análisis de Imágenes Multiespectrales, que hemos utilizado en este trabajo.Para poder relacionar los datos obtenidos por estas técnicas con los índices de madurez del fruto, es necesario construir modelos de calibración. Los métodos elegidos de regresión lineal (PLS) y no lineal (LS-SVM) proporcionan buenos resultados ya que permiten predecir el estado de madurez de la fruta a partir de la señal óptica obtenida de cada fruta.Las técnicas ópticas proporcionan un elevado número de variables (tantas como longitudes de onda registradas de los espectros), entre las que existe una gran colinealidad e información irrelevante. En este trabajo, nos hemos planteado realizar una selección de variables con el fin de elaborar modelos de calibración más sencillos que puedan ser aplicados en las líneas de selección de las centrales hortofrutícolas.[EN] More than 30% of the surface devoted to fruit production in Spain corresponds to Aragon. Around 50, 000 ha constitute the landscape of fruit tree production of Aragón. Fruits and vegetables of high quality properties are increasingly required by consumers, and consequently by producers and by the rest of agro food chain. Traditionally, test of quality are performed by techniques which imply whether the destruction of the sample (fruit) or other subjective non-quantitative methods as the estimation of external visual appearance. In general, these techniques slow down the selection processes; do not provide enough representatively of the whole sample population and also imply the waste of considerable amounts of the facilities used to monitor strictly quality.Among others, all these facts led to the development of new techniques which include very short times of measurement and less expensive equipment in order to facilitate their inclusion into the selection lines at industrial level. The so called optical techniques are based on the measurement of the interaction between the light and the living sample, the fruit in our case, and from a single measurement several physical-chemical parameters of the fruit, as total soluble solids and firmness, can be estimated or calculated.Near Infrared Spectroscopy and Multispectral Images Analysis are the optical techniques used in this work.Statistical models are created to relate optical information with reference values obtained by conventional destructive methods. Linear regression (PLS) and nonlinear regression (LS-SVM) models where selected among others as we demonstrate that provide very good results to predict the stage of maturity by using optical signals obtained from each fruit. However, optical techniques produced a large number of variables, many of them with high collinearity and also huge amounts of irrelevant information. One of the achievements of this work has been the development of a variable selection procedure, which allows the development of simpler calibration models.Este trabajo ha sido financiado con los proyectos de investigación: Nuevas estrategias para evitar el desarrollo de calciopatías en cultivos frutales modelo (AGL2009-08501). Subproyecto 2 del “Plan Específico de Teruel. Mejora de la calidad del melocotón de Calanda” (PET2007-09-C05-02). 2 Convenios de colaboración entre el Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón (CITA) y el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en el proyecto “mejora de la calidad del melocotón de Calanda: material vegetal, técnicas culturales, conservación y comercialización” en el ámbito del FITE 2013 y 2104.Peer reviewe
Innovations in non-destructive techniques for fruit quality control applied to manipulation and inspection lines
Tesis por compendioLa industria alimentaria, concretamente el sector poscosecha, necesita innovar en sus procesos productivos, optimizando los mismos para rentabilizar sus actividades, garantizando productos de calidad capaces de satisfacer las necesidades de los consumidores.
La presente tesis doctoral se centra en evaluar el potencial de la espectroscopia VIS-NIR para la caracterización e inspección de la calidad de la fruta tanto fuera de línea como a tiempo real en procesos automatizados.
En un primer lugar, la viabilidad de la técnica se estudió a nivel de laboratorio en estado estático (off-line), con el fin de conocer y optimizar las condiciones de medición. Posteriormente, se evaluó la calidad interna y externa de diferentes tipos de frutas como son caqui, nectarina y mango. En una segunda etapa, se llevó a cabo una automatización de los procesos de inspección mediante el desarrollo de nuevos prototipos in-line. Para este propósito, y con el objetivo de completar y corroborar los resultados obtenidos de manera estática, se estudió la integración de dos sondas VIS-NIR en una garra robótica capaz de manipular mangos. Finalmente, se estudió la integración de una sonda VIS-NIR a una cinta transportadora.
Los resultados obtenidos a nivel estático han demostrado que la espectroscopia VIS-NIR es un método no destructivo muy prometedor para predecir la astringencia en caqui. Así mismo, ha demostrado ser una adecuada herramienta para clasificar al 100% entre variedades de nectarinas como "Big Top" y "Diamond Ray" con una apariencia externa e interna muy similar, pero con diferentes propiedades organolépticas. De manera similar, fue posible clasificar al 100% variedades como "Big Top" y "Magique" de apariencia externa y composición similar pero distinto color de pulpa., y además se desarrolló un índice de calidad interna (IQI) para evaluar la calidad de las nectarinas. Por lo que respecta a los trabajos off-line realizados con mangos de la variedad "Osteen", fue posible predecir su calidad interna mediante los índices de madurez (RPI) y de calidad (IQI) con un gran rendimiento. A su vez, los ensayos experimentales efectuados con estos mismos mangos bajo la manipulación no destructiva de una garra robótica, demostraron que los mejores modelos eran capaces de predecir tanto la firmeza mecánica, el contenido en sólidos solubles, la luminosidad de la pulpa, así como el índice RPI de las muestras en base a la información obtenida por los acelerómetros instalados en los dedos de la garra robótica.
En cuanto a los ensayos realizados de manera in-line, el primer prototipo desarrollado se basó en la integración de dos sondas VIS-NIR en una garra robótica dispuesta con dos acelerómetros. El sistema desarrollado permitió alcanzar una buena estimación de la calidad del mango a través del índice RPI fusionando la información tanto de los espectros VIS-NIR como del impacto no destructivo de los acelerómetros. De este modo quedó demostrado que era posible obtener una predicción similar trabajando de forma in-line como trabajando de manera off-line para la predicción del mismo índice de calidad en mangos. El segundo prototipo in-line desarrollado se basa en la integración de una sonda VIS-NIR en una cinta transportadora para la identificación de distintas variedades y orígenes de manzanas. El prototipo desarrollado permitió registrar resultados de clasificación tan buenos como los efectuados de manera off-line con, por ejemplo, nectarina.
De este modo, se puede concluir que la espectroscopia VIS-NIR permite monitorear la calidad y clasificar fruta poscosecha tanto en modo off-line como in-line. Los nuevos prototipos desarrollados aportan claras ventajas respecto a los procesos tradicionales realizados a mano, como son la reducción del tiempo de inspección, la disminución de la cantidad de residuos generados y la posibilidad de inspeccionar toda la producción, obteniendo así un análisis más estandarizThe food industry, concretely the post-harvest sector, needs to innovate in their production processes, optimizing them to make their activities profitable, guaranteeing quality products capable of satisfying the needs of consumers.
The present doctoral thesis focuses on evaluating the potential of visible and near infrared spectroscopy (VIS-NIR) for the characterization and inspection of fruit quality both off-line and in real time in automated processes.
Firstly, the viability of the technique was studied at the laboratory level in a static mode (off-line), in order to know and optimise the measurement conditions. Subsequently, the internal and external quality of different types of fruits such as persimmon, nectarine and mango were evaluated. Secondly, an automation of the inspection processes was carried out through the development of new in-line prototypes. For this purpose, and with the aim of completing and corroborating the results obtained in a static mode, the integration of two VIS-NIR probes in a robotic gripper capable of manipulating mangoes was studied. Finally, the integration of a VIS-NIR probe to a conveyor belt was studied as an in-line monitoring tool on the inspection process of different apple varieties.
The results obtained in static mode have shown that VIS-NIR spectroscopy is a very promising non-destructive method to predict the astringency in persimmon. Likewise, it has demonstrated to be an adequate tool to classify 100% between nectarine varieties such as 'Big Top' and 'Diamond Ray' with very similar external and internal appearance, but with different organoleptic properties. Similarly, it was possible to classify 100% varieties such as 'Big Top' and 'Magique' with external appearance and similar composition but different pulp colour. An internal quality index (IQI) was developed to evaluate the quality of nectarines, which can be predicted through VIS-NIR spectroscopy. Regarding the off-line work carried out with mangoes of 'Osteen' variety, it was possible to predict its internal quality through the indexes of maturity (RPI) and quality (IQI) with a high performance. Moreover, the experimental tests carried out with these same mangoes under the non-destructive manipulation of a robotic gripper, showed that the best models were able to predict both the mechanical firmness, the soluble solids content, the brightness of the pulp, as well as the RPI index of the samples based on the information obtained by the accelerometers installed on the fingers of the robotic gripper.
Regarding the tests carried out in an in-line mode, the first developed prototype was based on the integration of two VIS-NIR probes in a robotic gripper fitted with two accelerometers. The developed system allowed reaching a good estimation of mango quality through the RPI index. In this way, it was demonstrated that it was possible to obtain a similar prediction working in-line as off-line mode for the prediction of the same quality index in mangoes. The second developed in-line prototype is based on the integration of a VIS-NIR probe in a conveyor belt for the identification of different varieties and origins of apples, achieving a success rate of 98% with the system. The developed prototype allowed to register classification results as good as those carried out off-line with, for example, nectarine.
In this way, it can be concluded that VIS-NIR spectroscopy allows monitoring the quality and classifying post-harvest fruit in both off-line and in-line mode, being a tool that allows improving and guaranteeing the correct quality and food safety. The new developed prototypes provide clear advantages over the traditional processes performed by hand, such as the reduction of inspection time, the reduction of the amount of waste generated by destructive quality analysis and the possibility of inspecting full production, obtaining a more standardised analysis of the quality of the products.La indústria alimentària, concretament el sector postcollita, necessita innovar en els seus processos productius, optimitzant els mateixos per a rendibilitzar les seues activitats, garantint productes de qualitat capaços de satisfer les necessitats dels consumidors.
La present tesi doctoral es centra en avaluar el potencial de l'espectroscòpia visible i infraroig pròxim (VIS-NIR) per a la caracterització i la inspecció de la qualitat de la fruita tant fora de línia com a temps real en processos automatitzats.
En un primer lloc, la viabilitat de la tècnica es va estudiar a nivell de laboratori en estat estàtic (off-line), a fi de conéixer i optimitzar les condicions de mesurament. Posteriorment, es va avaluar la qualitat interna i externa de diferents tipus de fruites com són caqui, nectarina i mango. En una segona etapa, es va dur a terme una automatització dels processos d'inspecció per mitjà del desenvolupament de nous prototips in-line. Per aquest propòsit, i amb l'objectiu de completar i corroborar els resultats obtinguts de manera estàtica, es va estudiar la integració de dos sondes VIS-NIR en una garra robòtica capaç de manipular. Finalment, es va estudiar la integració d'una sonda VIS-NIR a una cinta transportadora.
Els resultats obtinguts a nivell estàtic han demostrat que l'espectroscòpia VIS-NIR és un mètode no destructiu molt prometedor per a predir l'astringència en caqui. Així mateix, ha demostrat ser una adequada ferramenta per a classificar al 100% entre varietats de nectarines com "Big Top" i "Diamond Ray" amb una aparença externa i interna molt semblant, però amb diferents propietats organolèptiques. De manera semblant, va ser possible classificar al 100% varietats com "Big Top" i "Magique" d'aparença externa i composició semblant però distint color de polpa. Es va desenvolupar un índex de qualitat interna (IQI) per avaluar la qualitat de les nectarines. Pel que fa als treballs off-line realitzats amb mangos de la varietat "Osteen" va ser possible predir la seua qualitat interna mitjançant els índexs de maduresa (RPI) i de qualitat (IQI) amb un gran rendiment. Al mateix temps, els assajos experimentals efectuats amb estos mateixos mangos baix la manipulació no destructiva d'una garra robòtica, van demostrar que els millors models eren capaços de predir tant la fermesa mecánica, el contingut en sòlids solubles, la lluminositat de la polpa, així com l'índex RPI de les mostres basant-se en l'informació obtinguda pels acceleròmetres instal¿lats en els dits de la garra robòtica.
En quant als assajos realitzats de manera in-line, el primer prototip desenvolupat es va basar en la integració de dos sondes VIS-NIR en una garra robòtica disposada amb dos acceleròmetres. El sistema desenvolupat va permetre aconseguir una bona estimació de la qualitat del mango a través de l'índex RPI fusionant l'informació tant dels espectres VIS-NIR com de l'impacte no destructiu dels acceleròmetres. D'esta manera va quedar demostrat que era possible obtindre una predicció semblant treballant de forma in-line com off-line per a la predicció del mateix índex de qualitat en mangos. El segon prototip in-line desenvolupat es va basar en la integració d'una sonda VIS-NIR en una cinta transportadora per a l'identificació de distintes varietats i orígens de pomes. El prototip desenvolupat va permetre registrar resultats de classificació tan bons com els efectuats de manera off-line.
D'aquesta manera, es pot concloure que l'espectroscòpia VIS-NIR permet monitorar la qualitat i classificar fruita postcollita tant en mode off-line com in-line. Els nous prototips desenvolupats aporten clars avantatges respecte als processos tradicionals realitzats a mà, com són la reducció del temps d'inspecció, la disminució de la quantitat de residus generats pels anàlisis destructives de qualitat i la possibilitat d'inspeccionar tota la producció, obtenint així un anàlisi més estandarditzCortés López, V. (2018). Innovations in non-destructive techniques for fruit quality control applied to manipulation and inspection lines [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/110969TESISCompendi