التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء القريبة لتقييم سريع لنضارة البيض وتصنيف جودته

المؤلفون

DOI:

https://doi.org/10.35516/jjas.v21i1.2121

الكلمات المفتاحية:

تصنيف البيض، نضارة بيض الدجاج، التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء القريبة، الطريقة غير المدمرة، MSC، SNV، مشتق SG الأول، PLS-R، SVM-R، PLS-DA، SVM-C

الملخص

يتعرض البيض لتغييرات كبيرة أثناء التخزين، مما يؤدي إلى فقدان الجودة. لمراقبة نضارة البيض وجودته، من الضروري التنبؤ بهذه التغييرات. كان هدف هذه الدراسة تقييم استخدام التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء القريبة المرئية، وهي طريقة سريعة وغير مدمرة عبر الإنترنت لتقييم جودة البيض. خلال الدراسة، تم الحصول على ستمائة وستين بيضة طازجة كاملة بقشور بيضاء أنتجتها نفس مجموعة الدجاج التي تتغذى على علف نموذجي. تم وضعها في بيئات يتم التحكم في درجة حرارتها حيث كانت درجة الحرارة 20 درجة مئوية و30 درجة مئوية على التوالي وتم ملاحظة أطيافها لمدة 25 يومًا من التخزين. تم جمع أطياف 40 بيضة لمدة 0 و4 و7 و10 و14 و17 و19 و21 و25 يومًا ضمن النطاق الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة من 902 إلى 1810 نانومتر؛ ووجد أن بيانات طيف الامتصاص تم جمعها لكل فترة 4 نانومتر. تمت مقارنة البيانات الطيفية غير المدمرة بوحدات هاو (HU) لعينة البيض من حيث النضارة وكمية أيام التخزين من حيث الجودة. تستكشف هذه الدراسة إمكانات التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR) جنبًا إلى جنب مع التحليل الكيميائي لتقييم جودة البيض غير المدمرة، مع التركيز على التنبؤ بوحدات هاو (HU) ومدة التخزين. تضمن البحث جمع البيانات بشكل منهجي، والمعالجة المسبقة لأطياف الأشعة تحت الحمراء القريبة، وتطوير نماذج تنبؤية باستخدام الانحدار الجزئي للمربعات الصغرى (PLS). أظهرت النتائج دقة عالية في التنبؤ بقيم وحدات هاو ومدة التخزين، مع قيمة R² تبلغ 0.986 للمعايرة. احتفظت البيض المخزنة عند درجة حرارة 20 درجة مئوية بقيم HU أعلى من تلك المخزنة عند درجة حرارة 30 درجة مئوية، مما أثر بشكل كبير على تقييم النضارة. قلل تحليل المكونات الرئيسية (PCA) بشكل فعال من أبعاد البيانات، مما عزز دقة النموذج. أدى الجمع بين مناطق قياس القشرة وتقنيات المعالجة المسبقة إلى تحسين أداء نموذج PLS-DA، حيث حقق دقة تصل إلى 95.75٪ في تصنيف نضارة البيض. تسلط النتائج الضوء على التطبيق العملي لتحليل الطيف بالأشعة تحت الحمراء القريبة والتحليل الكيميائي في صناعة الأغذية لضمان جودة البيض ونضارته.

التنزيلات

بيانات التنزيل غير متوفرة بعد.

السير الشخصية للمؤلفين

Priti Prakash Patil، Savitribai Phule Pune University Pune, India.

Research Scholar, SVPM's College of Engineering Malegaon BK Baramati. Savitribai Phule Pune University Pune, India.

Vijay N. Patil، Savitribai Phule Pune University Pune,India

Research Guide, SVPM's College of Engineering Malegaon BK Baramati. Savitribai Phule Pune University Pune, India.

المراجع

Coronel-Reyes, J., Ramirez-Morales, I., Fernandez-Blanco, E., Rivero, D., Pazos, A. (2018). Determination of egg storage time at room temperature using a low-cost NIR spectrometer and machine learning techniques. Computers and Electronics in Agriculture, 145, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.compag.2017.12.030

Fu, D., et al. (2022). Assessment of integrated freshness index of different varieties of eggs using the visible and near-infrared spectroscopy. International Journal of Food Properties, 26(1), 155–166. https://doi.org/10.1080/10942912.2022.2158866

Zhang, J., et al. (2023). Nondestructive detection of egg freshness based on infrared thermal imaging. Sensors, 23(12), 5530. https://doi.org/10.3390/s23125530

Dong, X., Tang, X., et al. (2018). Nondestructive egg freshness assessment of air chamber diameter by Vis-NIR spectroscopy. Proceedings of the 2018 Detroit Conference, 29-31. https://doi.org/10.13031/aim.201801022

Puertas, G., & Vázquez, M. (2019). Fraud detection in hen housing system declared on the eggs' label: An accuracy method based on UV-Vis-NIR spectroscopy and chemometrics. Food Chemistry, 288, 8–14. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2019.02.106

Loffredi, E., et al. (2021). Spectroscopic approaches for non-destructive shell egg quality and freshness evaluation: Opportunities and challenges. Food Control, 129, 108255. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108255

Liu, C., et al. (2022). Origins classification of egg with different storage durations using FT-NIR: A characteristic wavelength selection approach based on information entropy. Biosystems Engineering, 222, 82–92. https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2022.07.016

Wang, T., et al. (2022). Smartphone imaging spectrometer for egg/meat freshness monitoring. Analytical Methods, 14(5), 508–517. https://doi.org/10.1039/d1ay01726h

Guo, H., et al. (2022). A novel NIR-based strategy for rapid freshness assessment of preserved eggs. Food Analytical Methods, 15(5), 1457–1469. https://doi.org/10.1007/s12161-021-02218-7

Dong, X., Zhang, B., et al. (2020). Egg freshness prediction using a comprehensive analysis based on visible near infrared spectroscopy. Spectroscopy Letters, 53(7), 512–522. https://doi.org/10.1080/00387010.2020.1787455

Dong, X., Dong, J., et al. (2019). Maintaining the predictive abilities of egg freshness models on new variety based on Vis-NIR spectroscopy technique. Computers and Electronics in Agriculture, 156, 669–676. https://doi.org/10.1016/j.compag.2018.12.012

Akowuah, T. O., et al. (2020). Rapid and nondestructive determination of egg freshness category and marked date of lay using spectral fingerprint. Journal of Spectroscopy, 2020, 1–11. https://doi.org/10.1155/2020/8838542

Wang, F., et al. (2021). Egg freshness evaluation using transmission and reflection of NIR spectroscopy coupled with multivariate analysis. Foods, 10(9), 2176. https://doi.org/10.3390/foods10092176

Brasil, Y. L., et al. (2022). Fast online estimation of quail eggs freshness using portable NIR spectrometer and machine learning. Food Control, 131, 108418. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108418

Cruz-Tirado, J. P., et al. (2021). On-line monitoring of egg freshness using a portable NIR spectrometer in tandem with machine learning. Journal of Food Engineering, 306, 110643. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2021.110643

Lin, H., et al. (2011). Freshness measurement of eggs using near infrared (NIR) spectroscopy and multivariate data analysis. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 12(2), 182–186. https://doi.org/10.1016/j.ifset.2011.01.008

Zhao, J., et al. (2010). Identification of egg’s freshness using NIR and support vector data description. Journal of Food Engineering, 98(4), 408–414. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2010.01.018

Yang, Q. H., Jia, M. M., Xun, Y., & Bao, G. J. (2018). Detection of egg stains based on local texture feature clustering. International Journal of Agricultural & Biological Engineering, 11(1), 199–205.

Wang, F., & Wen, Y. (2011). Detecting preserved eggshell cracks using machine vision. 2011 International Conference on Information Technology, Computer Engineering and Management Sciences, 3, 180-184. IEEE.

Holst, W. F., Almquist, H. J., & Lorenz, F. W. (1931). Study of shell texture of the hen's egg. Poultry Science, 10, 150–157.

Nachev, V., Damyanov, C., & Titova, T. (2012). Wavelet neural network for non-destructive egg freshness determination. Academic Journal of Science, 1(2), 95–103.

Soltani, M., et al. (2014). Egg quality prediction using dielectric and visual properties based on artificial neural network. Food Analytical Methods, 8(3), 710–717. https://doi.org/10.1007/s12161-014-9948-x

Mehdizadeh, S. A., Minaei, S., Hancock, N. H., & Karimi Torshizi, M. A. (2014). An intelligent system for egg quality classification based on visible-infrared transmittance spectroscopy. Information Processing in Agriculture, 1, 105–114.

Karoui, R., Kemps, B., Bamelis, F., De Ketelaere, B., Decuypere, E., & De Baerdemaeker, J. (2005). Methods to evaluate egg freshness in research and industry: A review. European Food Research and Technology, 222(6), 727–732.

Mota-Grajales, R., Torres-Peña, J. C., Camas-Anzueto, J. L., Pérez-Patricio, M., Grajales Coutiño, R., López-Estrada, F. R., Escobar-Gómez, E. N., Guerra-Crespo, H. (2018). Defect detection in eggshell using a vision system to ensure the incubation in poultry production. Measurement, 116, 503-511.

Abdel-Nour, N. (2008). Chicken egg quality assessment from visible/near infrared observations. [Master's thesis, Graduate and Postdoctoral Office]. https://www.uoguelph.ca

Lordelo, M., Fernandes, E., Bessa, R. J. B., & Alves, S. P. (2017). Quality of eggs from different laying hen production systems, from indigenous breeds and specialty eggs. Poultry Science, 96, 1485–1491.

Ketta, M., & Tůmová, E. (2016). Eggshell structure, measurements, and quality-affecting factors in laying hens: A review. Czech Journal of Animal Science, 61(7), 299–309.

Aboonajmi, M., Akram, A., Nishizu, T., Kondo, N., Setarehdan, S. K., & Rajabipour, A. (2010). An ultrasound-based technique for the determination of poultry egg quality. Research in Agricultural Engineering, 56(1), 26–32.

Sun, L., Yuan, L., Cai, J., Lin, H., & Zhao, J. (2015). Egg freshness on-line estimation using machine vision and dynamic weighing. Food Analytical Methods, 8, 922–928.

Ramírez-Gutiérrez, K. A., Medina-Santiago, A., Martínez-Cruz, A., Algredo-Badillo, I., & Peregrina-Barreto, H. (2019). Eggshell deformation detection applying computer vision. Computers and Electronics in Agriculture, 158, 133–139.

Monira, K. N., Salahuddin, M., & Miah, G. (2003). Effect of breed and holding period on egg quality characteristics of chicken. International Journal of Poultry Science, 2, 261–263.

Roberts, J. R. (2004). Factors affecting egg internal quality and eggshell quality in laying hen. Journal of Poultry Science, 41, 161–177.

Zhao, J., Lin, H., Chen, Q. H., Huang, X. Y., Sun, Z. B., & Zhou, F. (2010). Identification of egg’s freshness using NIR and support vector data description. Journal of Food Engineering, 98(4), 408–414. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2010.01.018

Jacob, J. P., Miles, R. D., & Mather, F. B. (2008). Egg quality. University of Florida IFAS Extension. https://edis.ifas.ufl.edu

Brake, J., Walsh, T. J., Benton, C. E. Jr., Petitte, J. N., Meijerhof, R., & Peñalva, G. (1997). Egg handling and storage. Poultry Science, 76, 144–151.

Akyurek, H., & Okur, A. A. (2009). Effect of storage time, temperature and hen age on egg quality in free-range layer hens. Journal of Animal and Veterinary Advances, 8(10), 1953–1958.

Tamiru, H., Duguma, M., Furgasa, W., & Yimer, L. (2019). Review on chicken egg quality determination, grading, and affecting factors. Asian Journal of Medical Science Research & Review, 1(1), 1–11.

Freni, F., Quattrocchi, A., Piccolo, S. A., & Montanini, R. (2019). Quantitative evaluation of eggs freshness using flash thermography. Quantitative InfraRed Thermography Journal, 17(2), 35–50.

Tůmová, E., Gous, R. M., & others (2014). Effect of hen age, environmental temperature, and oviposition time on eggshell quality and eggshell and serum mineral contents in laying and broiler breeder hens. Czech Journal of Animal Science, 59(9), 435–443.

Bao, G. J., Jia, M. M., Xun, Y., Cai, S. B., & Yang, Q. H. (2019). Cracked egg recognition based on machine vision. Computers and Electronics in Agriculture, 158, 159–166. https://doi.org/10.1016/j.compag.2019.01.002

Suktanarak, S., & Teerachaichayut, S. (2017). Non-destructive quality assessment of hens’ eggs using hyperspectral images. Journal of Food Engineering, 215, 97–103.

Hosen, S. Z., Swati, P., & Dibyajyoti, S. (2013). Artificial and fake eggs: Dance of death. Advances in Pharmacological Pharm, 1(1), 13–17.

Puertas, G., Cazón, P., & Vázquez, M. (2023). A quick method for fraud detection in egg labels based on egg centrifugation plasma. Food Chemistry, 402, 134507.

Zhang, W., Pan, L., Tu, S., Zhan, G., & Tu, K. (2015). Non-destructive internal quality assessment of eggs using a synthesis of hyperspectral imaging and multivariate analysis. Journal of Food Engineering, 157, 41–48.

Barker, M., & Rayens, W. (2003). Partial least squares for discrimination. Journal of Chemometrics, 17(3), 166–173. https://doi.org/10.1002/cem.809

التنزيلات

منشور

2025-03-01

كيفية الاقتباس

Patil, P. P., & Patil, V. N. (2025). التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء القريبة لتقييم سريع لنضارة البيض وتصنيف جودته. المجلة الأردنية في العلوم الزراعية, 21(1), 46–61. https://doi.org/10.35516/jjas.v21i1.2121

إصدار

القسم

Articles
##plugins.generic.dates.received## 2023-12-21
##plugins.generic.dates.accepted## 2024-08-19
##plugins.generic.dates.published## 2025-03-01