Resumen

La detección rápida y precisa del contenido de humedad es de gran importancia para la evaluación de calidad y el proceso de extracción de aceite del núcleo de nuez. La espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) es un método ideal para medir el contenido de humedad en el núcleo de nuez. En este estudio, se desarrolló un modelo de regresión para el contenido de humedad en el núcleo de nuez basado en la espectroscopia de reflectancia difusa NIR utilizando métodos quimiométricos. Se adoptaron diferentes métodos de pretratamiento espectral para procesar los datos espectrales originales. La banda completa de espectros se dividió en 5 subbandas, 10 subbandas, 15 subbandas y 20 subbandas para seleccionar longitudes de onda específicas relevantes para el contenido de humedad del núcleo de nuez. Se utilizaron PLS (regresión de mínimos cuadrados parciales), MLR (regresión lineal multivariante), PCR (regresión de componentes principales) y SVR (regresión de vectores de soporte) para establecer el modelo de relación entre los datos espectrales y los valores de medición del contenido de humedad. En comparación, las condiciones de modelado optimizadas se determinaron de la siguiente manera: longitud de onda de detección 1349-1490 nm, método de preprocesamiento SNV-FD (transformación de variante normal estándar y primera derivada) y algoritmo PLS. Bajo estas condiciones, el coeficiente de correlación cuadrado () y el error cuadrático medio de predicción (RMSEP) del modelo de predicción fueron de 0,9865 y 0,0017, respectivamente. Los resultados de este estudio proporcionaron un método factible para la detección rápida del contenido de humedad en el núcleo de nuez. Para mejorar el rendimiento y la aplicabilidad del modelo, es necesario expandir continuamente el tamaño del conjunto de muestras.

• Materias:Fármacos Electroforesis Microespectral Raman Espectro ultravioleta Teledetección
• Subjects:Pharmaceuticals Electrophoresis Microspectral Raman Ultraviolet spectrum Remote sensing
• Palabras claves:Contenido de humedad; Nuez en grano; Espectroscopia NIR; Métodos quimiométricos; Modelo de regresión; Datos espectrales
• Keywords:Moisture content; Walnut kernel; NIR spectroscopy; Chemometric methods; Regression model; Spectral data