Recently, the need for IoT-based intelligent systems is increasing in various fields. In this study, we implemented the system that automatically measures the sugar content of fruits without damage to fruit's marketability using near-infrared radiation and machine learning. The spectrums were measured several times by passing a broadband near-infrared light through a fruit, and the average value for them was used as the input raw data of the machine-learned DNN(Deep Neural Network). Using this system, he sugar content value of fruits could be predicted within 5 s, and the prediction accuracy was about 93.86%. The proposed non-destructive sugar content measurement system can predict a relatively accurate sugar content value within a short period of time, so it is considered to have sufficient potential for practical use.
Purpose: In near infrared spectroscopy, interactance configuration of a light source and a spectrometer probe can provide more information regarding fruit internal attributes, compared to reflectance and transmittance configuration. However, there is no through study on the parameters of interactance measurement setup. The objective of this study was to investigate the effect of the parameters on the estimation of soluble solids content (SSC) and firmness of muskmelons. Methods: Melon samples were taken from greenhouses at three different harvesting seasons. The prediction models were developed at three distances of 2, 5, and 8 cm between the light source and the spectrometer probe, three measurement points of 2, 3, and 6 evenly distributed on each sample, and different number of fruit samples for calibration models. The performance of the models was compared. Results: In the test at the three distances, the best results were found at a 5 cm distance. The coefficient of determination ($R_{cv}{^2}$) values of the cross-validation were 0.717 (standard error of prediction, SEP=$1.16^{\circ}Brix$) and 0.504 (SEP=4.31 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The minimum measurement point required to fully represent the spectral characteristics of each fruit sample was 3. The highest $R_{cv}{^2}$ values were 0.736 (SEP=$0.87^{\circ}Brix$) and 0.644 (SEP=4.16 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively. The performance of the models began to be saturated when 60 fruit samples were used for developing calibration models. The highest $R_{cv}{^2}$ of 0.713 (SEP=$0.88^{\circ}Brix$) and 0.750 (SEP=3.30 N) for the estimation of SSC and firmness, respectively, were achieved. Conclusions: The performance of the prediction models was quite different according to the condition of interactance measurement setup. In designing a fruit grading machine with interactance configuration, the parameters for interactance measurement setup should be chosen carefully.
Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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v.33
no.10
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pp.1685-1688
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2004
This study mechanically measured physical properties of jelly made by adding kappa carrageenan and agar-agar to the sipjeondaebo extract, varying the addition ratio. The sipjeondaebo extract used in the study showed 4.95 pH, 7.0 Brix$^{\circ}$, and high turbidity of more than 3.0 NTU. The sugar content was fixed at 25.2 Brix$^{\circ}$ when isomaltooligosaccharide was added in a 25-percent concentration. When the jelly was mechanically measured after it became hard in the refrigerator, the measurement results did not show any significant difference in cohesiveness between different addition ratios of agar-agar to kappa carrageenan. In the measurement of chewiness and gumminess, the jelly show a significantly decreasing tendency in both the two properties as the increase in the addition rate of agar-agar was made. Hardness was also measured lower as the more addition of agar-agar was made, and its the highest level was shown when there was the addition of kappa carrageenan only. Springiness was the highest when the ratio of kappa carrageenan to agar-agar was 0.7%:0.3%, while it was measured the lowest when agar-agar was added in a 1.0% concentration. In the measurement of the jelly's physical properties, the results showed the highest level of appearance when the ratio of kappa carrageenan to agar-agar was 0.7% but indicated that there was no significant difference in flavor. The overall Quality was evaluated to maintain the highest level at the kappa carrageenan to agar-agar ratio of 0.7%:0.3%, followed by a 0.5%:0.5% addition ratio.
Park, Sung-Hee;Kim, Soo-Hun;Hong, Guen-Pyo;Kwak, Hae-Soo;Min, Sang-Gi
Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
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2005.05a
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pp.297-302
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2005
Physicochemical properties were compared between freeze concentrated and vacuum evaporated milk through colour, brix, viscosity, freezing point and pH measurement. Brix and viscosity in each concentrated milk significantly increased due to solute concentration(p<0.05), and there was not much difference between freeze concentrated and evaporative one. Brix results were numerically modeled with the logarithmic regression: Y=-33.460+18.4513 ${\cdot}$ ln(X), $R^2=0.9798$ and this model was fairly fit to predict the solute concentration in the middle of freeze concentration process. Freezing point significantly decreased according to concentration increment(p<0.05) and there was not the significant difference between freeze concentrated and evaporated one. Whereas, in colour and pH value, there were some differences between freeze concentrated and evaporative milk. Vacuum evaporated milk expressed higher discoloration comparing to freeze concentrated one. In pH values, evaporated milk showed the significantly decreased results comparing to freeze concentrated sample, whereas the pH value of freeze concentrated sample expressed the similar value to the reference milk.
Three modes of VIS/NIR spectroscopic measurement (interactance and two modes of transmission) were compared for their ability to estimate soluble solids content (SSC) of 'Shingo' pear non-destructively. The two transmission modes are named as full- and semi-transmission, where full-transmission stands for passing of light through abdomen of pear and semi-transmission is for transit of light mainly through flesh of pear. For comparison of the modes, prediction models developed from the collected spectroscopic data by the three modes were developed and tested for comparison of their performance. Partial least square regression (PSLR) was used to develop the models and various pre-processing methods were applied to develop models of high accuracy. The experiment was repeated three times with pears produced in different regions. The experiments resulted that selection of pre-processing is very important to attain accurate models, and multiplicative scatter correction (MSC) was selected as a pre-processor of high accuracy for the three modes of spectroscopic measurement in every experiment. Except for MSC, different group of pre-processing methods were selected for the three modes of measurement in every experiment without any tendency to the tested modes of measurement and pears of different produced region. Root-mean-square error of prediction (RMSEP) of prediction models of the three modes of measurement using prepreocessor of MSC were compared for their ability to estimate SSC. The models resulted in ranges of $0.37{\sim}0.57^{\circ}Brix$, $0.65{\sim}0.72^{\circ}Brix$, $0.39{\sim}0.51^{\circ}Brix$ for interactance, full- and semi-transmission, respectively. As shown, modes of semi-transmission and interactance resulted about the same level of prediction accuracy and were noted as modes of high performance to predict SSC.
Citrus quality is generally determined by its sugar content and acidity. In particular, sugar content is a very important factor because it determines the taste of citrus. Currently, the most commonly used method of measuring citrus sugar content in farms is a portable juiced sugar meter and a non-destructive sugar meter. This method can be easily measured by individuals, but the accuracy of the sugar content is inferior to that of the citrus NongHyup official machine. In particular, there is an error difference of 0.5 Brix or more, which is still insufficient for use in the field. Therefore, in this paper, we propose an AI model that predicts the citrus sugar content of unmeasured days within the error range of 0.5 Brix or less based on the previously collected citrus sugar content and meteorological data (average temperature, humidity, rainfall, solar radiation, and average wind speed). In addition, it was confirmed that the prediction model proposed through performance evaluation had an mean absolute error of 0.1154 for Seongsan area and 0.1983 for the Hawon area in Jeju Island. Lastly, the proposed model supports an error difference of less than 0.5 Brix and is a technology that supports predictive measurement, so it is expected that its usability will be highly progressive.
A study proposes possibility of new IoT measuring system blended with a smart device. The research serves the best cultivation information for domestic fruit's enhancement of competitive power and also develops a glucose measuring system by which people manage fructose with the mobile device. The mobile glucose tester is designed with a form of accessory which has high portability and utility because the product connects an existing analogy refractometer to the smart phone. You can check the glucose rates data by commodity, region, and season then save measurement results with server in real time for an exclusive application. It's possible to serve the glucose map, graph, and data list through the web service. This is very useful to do collect, analyze, and process the glucose data.
This study examined the quality characteristics of jelly prepared with green grape juice (GJ). The pH, $^{\circ}Brix$ value, color, texture, and sensory evaluation of the jelly were measured. The pH of the jelly significantly decreased with increasing amount of GJ over the range of 3.25-5.27. The $^{\circ}Brix$ value of the jelly showed a significantly higher result as the amount of GJ increased (p<0.001). Lightness (L) and redness (a) decreased with increasing amount of GJ, and yellowness (b) increased. In the texture measurement, the GJ-100 sample group with a high substitute rate of GJ showed high hardness, gumminess, and chewiness (p<0.001). The results of principal component analysis (PCA) showed that the sample groups with high GJ content were classified as having relatively strong yellowness, sweet aroma, metallic aroma, grassy aroma, sweetness, sourness, green grape skin taste, and astringency. In the acceptance test, the GJ-50 sample group was evaluated to be high in flavor (p<0.001) and overall acceptance (p<0.01). However, sample groups consisting of 50% or more GJ were evaluated to be significantly strong in terms of astringency. Therefore, further study needs to be conducted about improving astringency in the future.
In this study, the quality characteristics of different drying methods of Aronia melanocarpa, which contains large amounts of bioactive substances, were investigated for the improvement of their practical use. During the drying period, the weight reduction was the highest with vacuum freeze drying (81.6%). The water content was reduced to the maximum level when vacuum freeze-drying was used. With regard to the color value measurement results, there were no significant differences in the $L^*$ value. Values of $a^*$ and $b^*$ were increased in vacuum freeze drying and cold air drying, but decreased in hot air drying. The hardness was increased dramatically after 36 hours of hot air drying, while with cold air drying, it increased slowly until 132 hr and increased rapidly after 132 hr. The dried yield was the highest with cold air drying (24.2%). As for the general component analysis results of Aronia melanocarpa, the moisture content was the lowest, and the crude protein and crude fat contents were the highest with vacuum freeze drying. No difference in pH value was shown among the dried Aronia melanocarpa obtained from the different drying methods, but the sugar content was the highest with vacuum freeze drying. The mineral content was the highest with cold air drying, and K, Ca, Mg, and Na were the major minerals. The free sugar content of dried Aronia melanocarpa was found to be 5.92~20.59 g/100 g, and the highest free sugar content was found with vaccum freeze drying.
In this study, to enhance the applicability of the black current as a natural pigment and functional material, a jelly was produced by adding 0 %, 3 %, 6 %, 9 %, and 12 % of the black current powder. The pH and moisture content of the black currant jelly decreased with the addition of the black currant powder, while the sweetness($^{\circ}brix%$) of the jelly increased with the addition of the black currant powder. The chromaticity of the jelly was reduced as the black current powder was added, as the L value and b value increased. Texture measurement score in terms of hardness, chewiness and brittleness of groups with 3% and 6% black currant powder were significantly higher when compared to the control group. The contents of total polyphenol, DPPH radical scavenging activity, and NSA radical scavenging activity of groups by the addition of black currant powder were higher than those of control group. The anthocyanin contents increased proportionally with increasing levels of black currant powder. The sensory evaluation scores in terms of after swallowing, appearance, odor, taste, texture, and overall preference of groups with 6% and 9% black currant powder. Also, the anti oxidative activity and anthocyanine pigment in black current powder are highly visible even after the heating process, so it may be helpful to enhance the functionality of jelly by using natural colors that are highly antioxidants in jelly manufacture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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