A decision support tool to analyze the properties of wheat, cocoa beans and mangoes from their NIR spectra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Near infrared spectroscopy (NIRS) is an analytical technique that offers a real advantage over laboratory analysis in the food industry due to its low operating costs, rapid analysis, and non‐destructive sampling technique. Numerous studies have shown the relevance of NIR spectra analysis for assessing certain food properties with the right calibration. This makes it useful in quality control and in the continuous monitoring of food processing. However, the NIR calibration process is difficult and time‐consuming. Analysis methods and techniques vary according to the configuration of the NIR instrument, the sample to be analyzed and the attribute that is to be predicted. This makes calibration a challenge for many manufacturers. This paper aims to provide a data‐driven methodology for developing a decision support tool based on the smart selection of NIRS wavelength to assess various food properties. The decision support tool based on the methodology has been evaluated on samples of cocoa beans, grains of wheat and mangoes. Promising results were obtained for each of the selected models for the moisture and fat content of cocoa beans (R 2 cv: 0.90, R 2 test: 0.93, RMSEP: 0.354%; R 2 cv: 0.73, R 2 test: 0.79, RMSEP: 0.913%), acidity and vitamin C content of mangoes (R 2 cv: 0.93, R 2 test: 0.97, RMSEP: 17.40%; R 2 cv: 0.66, R 2 test: 0.46, RMSEP: 0.848%), and protein content of wheat—DS2 (R 2 cv: 0.90, R 2 test:0.92, RMSEP: 0.490%) respectively. Moreover, the proposed approach allows results to be obtained that are better than benchmarks for the moisture and protein content of wheat—DS1 (R 2 cv: 0.90, R 2 test: 94, RMSEP: 0.337%; R 2 cv: 0.99, R 2 test: 0.99, RMSEP: 0.177%), respectively. Practical Application This research introduces a practical tool aimed at determining the quality of food by identifying specific light wavelengths. However, it is important to acknowledge potential challenges, such as overfitting. Before implementation, it is crucial for further research to address and mitigate the issues to ensure the reliability and accuracy of the solution. If successfully applied, this tool could significantly enhance the accuracy of near‐infrared spectroscopy in assessing food quality attributes. This advancement would provide invaluable support for decision‐making in industries involved in food production, ultimately leading to better overall product quality for consumers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».