Тэмпература і канцэнтрацыя растворанага кіслароду ў алеях уплывае на энергію актывацыі і механізмы рэакцый акіслення пры захоўванні алею. Пагаршэнне якасці аліўкавага алею непазбежна і пачынаецца адразу пасля экстракцыі аліўкавага алею з-за акіслення ліпідаў, якое можа прывесці да з'ялчэння або гідралітычнай раскладанню.
Аліўкавы алей (VOO), як правіла, забяспечвае больш высокую ўстойлівасць да акіслення, чым алей, атрыманае пры награванні, пры нармальных умовах захоўвання (12-18 месяцаў), што прыводзіць да зменаў сэнсарных якасцяў. Высокая ўстойлівасць VOO да акіслення звязана як з яго характэрным складам тоўстых кіслот (больш высокая канцэнтрацыя алеінавай кіслаты), так і са значным утрыманнем прыроднага антыаксіданта.
Такім чынам, амаль усе даследаванні, звязаныя з акісляльнай стабільнасцю, звычайна праводзіліся падчас адносна высокатэмпературных паскораных спосабаў, каб палепшыць умовы апрацоўкі і захоўвання.
Метад афіцыйна рэкамендаваны і часцей за ўсё выкарыстоўваецца для ацэнкі акісляльнай стабільнасці харчовых алеяў і тлушчаў. Гэты метад можа вызначыць перыяд часу, вядомы як індэкс акісляльнай стабільнасці ( OSI), які патрабуецца для максімальнага змены ступені акіслення алею або тлушчу. OSI мае цесную карэляцыю са стабільнасцю, выяўленай пры розных умовах акіслення ліпідаў.
Некаторыя аналітычныя метады
таксама выкарыстоўваюцца для ацэнкі акісляльнай стабільнасці алеяў, такія як ультрафіялетавая спектрафатометры, храматаграфічныя метады, ядзерны магнітны рэзананс, вібрацыйныя метады, флуоресцентная спектраскапія, спектрафлуорыметрыя і дыферэнцыяльная сканавальная каларыметрыі. Асноўным недахопам такіх метадаў з'яўляецца тое, што яны працаёмкія і дарагія.
Дыэлектрычныя і каляровыя ўласцівасці харчовых прадуктаў і сельскагаспадарчых прадуктаў вядомыя як каштоўныя параметры ў харчовай тэхніцы і тэхналогіі. Такім чынам, дыэлектрычная спектраскапія і Тэхналогія камп'ютэрнага гледжання шырока выкарыстоўваліся ў апошнія гады для маніторынгу якасных характарыстык аліўкавага алею.
Аднак, да гэтага часу ў літаратуры не праводзілася даследаванняў па выкарыстанні метадаў дыэлектрычную і камп'ютэрнага гледжання для вызначэння акісляльнай стабільнасці аліўкавага алею.
Асноўная мэта складалася ў тым, каб ацаніць інтэграваную сістэму, заснаваную на дыэлектрычнай спектраскапіі і кампутарным зроку, як недарагі, просты, хуткі, неразбураючы метад для прагназавання акісляльнай стабільнасці VOO, які быў раней вызначаны.
Акісляльная стабільнасць
была прадказаная і параўнаная з дапамогай мадэляў, распрацаваных з выкарыстаннем штучнай нейронавай сеткі (ANN), машыны апорных вектараў (SVM) і множнай лінейнай рэгрэсіі (MLR).
Алею захоўвалі пры тэмпературы 8°С да часу выпрабаванні. Для правядзення вымярэнняў ва ўмовах паскоранага захоўвання ВОО разлівалі ў шкляныя бутэлькі і захоўвалі ў печы пры тэмпературы 60 ± 1 ° С. На працягу 24 дзён узоры вымалі з печы з 3-дзённымі інтэрваламі. Такім чынам, з дапамогай тэсту была праведзена 9 этапаў вымярэння ўстойлівасці да акіслення.
Гэтыя 9 крокаў складалі розныя ступені VOO, акісленыя ў гэтым даследаванні. Вымярэння былі зроблены з пяццю паўтарэння розных узораў для кожнага дня. Усе эксперыменты ў лабараторыі праводзіліся пры тэмпературы 22 ° С, і тэмпература падтрымлівалася пастаяннай з дакладнасцю ± 1 ° С. затым ацэньвалі здольнасць інтэграванай сістэмы ў прагназаванні акісляльнай стабільнасці.
Акісляльная стабільнасць была вымераная з дапамогай мадэлі ў якасці кантрольнага аналізу для ўсіх узораў аліўкавага алею. Павышэнне электраправоднасці вады бесперапынна кантралявалі, у той час як паветра (25 л/ч) барбаціравалі ў кожнае алей (5 г), нагрэтае да 110 ° C, і іх лятучыя прадукты акіслення збіралі ў вадзе. OSI выказвалі ў гадзінах, што неабходна для дасягнення максімальнага змены праводнасці, якое звычайна называюць індукцыйным перыядам.
Інтэграваная сістэма
заснаваная на дыэлектрычнай спектраскапіі і кампутарным зроку для ацэнкі якасці аліўкавага алею, ужо распрацавана. Асноўныя кампаненты гэтай інтэграванай сістэмы складаюцца з мікракантролера AVR (ATmega 16), ёмістага сэнсара з паралельнымі пласцінамі, блока генератара сігналаў, схемы фарміравання сігналу (CE 8302), паслядоўнага перадатчыка і порта прымача, лічбавай камеры (Canon, PowerShot SX220). HS), ВК-дысплея і персанальнага кампутара.
Датчык быў выкананы ў выглядзе прастакутнага куба з двума сценкамі з алюмініевага ліста, а дзве іншыя сценкі былі зробленыя са шкла, каб святло ад лямпы праходзіў праз алей унутры датчыка і дасягаў камеры з другога боку.
Для фатаграфавання ўзораў алею выкарыстоўвалася драўляная скрынка, якая была падзелена на дзве цёмныя і светлыя часткі. Дзве часткі былі падзеленыя пласцінай з адтулінай квадратнай формы ў сярэдзіне.
У цёмнай часткі быў убудаваны аб'ектыў камеры, а ў яркай - галагенная лямпа для асвятлення. Адна з шкляных бакоў сэнсара была прымацаваная да адтуліны, каб святло, які праходзіць праз алей, мог трапіць у камеру, размешчаную на цёмнай баку скрынкі.
Каб атрымаць больш аднастайнае асвятленне на ўзоры, мы выкарыстоўвалі безуважлівае асвятленне, змясціўшы тоўстую паперу перад колбай. Такім чынам, сцэна асвятлялася толькі безуважлівым святлом, адбіваецца ад бакавых сцен камеры. Выявы алею былі атрыманы ў каляровым прасторы RGB, каб атрымаць больш інфармацыі толькі ў гэтых месцах.
Значэння, якія апісваюць чырвоны, зялёны, сіні, адценне, насычанасць, інтэнсіўнасць, яркасць, а таксама храматычныя кампаненты, былі вызначаны на паверхні аліўкавага алею. Сярэдняе значэнне кожнага прыкметы выкарыстоўвалася для далейшага аналізу. Затым вынятыя значэння былі асераднёныя і захаваны для далейшага аналізу.
Метады машыннага навучання
паказалі прымальную прадукцыйнасць у прагназаванні OSI. Сярод прагнастычных мадэляў SVM паказала найвышэйшую прадукцыйнасць для выканання прагнозаў.
Такім чынам, мадэль апынулася карыснай для прагназавання змяненняў акісляльнай стабільнасці ўзораў VOO на аснове зліцця дыэлектрычнай спектраскапіі і камп'ютэрнага гледжання.
192 хвалі былі атрыманы ў дыяпазоне радыёчастот (40 кГц-20 МГц), а сумарныя 384 значэння напружання, якія адносяцца да сапраўднай і ўяўнай часткі комплекснай дыэлектрычнай пранікальнасці, былі вынятыя як дыэлектрычныя характарыстыкі кожнага ўзору. Акрамя таго, 9 каляровых кампанентаў былі вылучаныя ў трох розных прасторах у якасці каляровых асаблівасцяў кожнага ўзору.
Такім чынам, у агульнай складанасці 393 дадзеных былі выкарыстаны ў якасці ўваходных прыкмет для кожнай выбаркі, а найбольш эфектыўныя характарыстыкі былі абраныя метадам выбару прыкмет на аснове карэляцыі. Алгарытм выбірае адметныя асаблівасці і выключае непатрэбныя дадзеныя, і ён можа быць эфектыўны для павышэння надзейнасці і хуткадзейнасці сістэмы маніторынгу якасных характарыстык аліўкавага алею.
CFS абапіраецца на эўрыстыку для ацэнкі каштоўнасці або годнасці падмноства функцый. Гэтая эўрыстыка ўлічвае эфектыўнасць асобных функцый для прагназавання метак класаў, а таксама ўзровень узаемасувязі паміж імі. Гіпотэза ў гэтым алгарытме такая - добрыя падмноства аб'ектаў утрымліваюць функцыі, цесна звязаныя з класам, але не звязаныя адзін з адным.
Інтэграваная сістэма
заснаваная на дыэлектрычнай спектраскапіі і кампутарным зроку, апынулася ідэальна прыдатнай у якасці аналітычнага метаду для прагназавання акісляльнай стабільнасці аліўкавага алею. Прагноз акісляльнай стабільнасці паказаў вялікую згоду з атрыманымі вынікамі з дапамогай прыбора, які выкарыстоўваўся ў якасці эталоннага метаду.
Ацэнка эфектыўнасці паказала, што методыка з нармалізаванай паліномнай функцыяй ядра была лепшай мадэллю. Атрыманыя вынікі паказваюць, што гэтая сістэма зліцця можа быць выгадным альтэрнатыўным падыходам для ацэнкі акісляльнай стабільнасці аліўкавага алею.