El potencial de la predicción no destructiva de la frescura de los huevos basada en las huellas espectrales del espectroscopio de infrarrojo cercano (NIR) sería beneficioso tanto para los oficiales de control de calidad como para los consumidores. En este estudio, se utilizó un espectrómetro NIR portátil en el rango de 740nm a 1070nm y quimiometría para determinar simultáneamente la frescura de los huevos en función de la fecha de puesta marcada para huevos almacenados en condiciones frías y ambientales. Las espectros adquiridos de los huevos se preprocesaron utilizando corrección de dispersión multiplicativa y análisis de componentes principales (MSC-PCA). Se utilizó el análisis discriminante lineal (LDA) para construir un modelo de identificación que predice la categoría de frescura, mientras que la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-R) se utilizó para determinar la fecha de puesta marcada. El rendimiento del modelo LDA fue superior al 95% de tasa de identificación tanto en el conjunto de calibración como en el de predicción para los huevos almacenados en condiciones ambientales y frías. Para los huevos almacenados en condiciones ambientales, LDA tuvo una tasa de identificación del 95.54% con 5 componentes principales, mientras que en almacenamiento frío, LDA tuvo una tasa de identificación del 100% con 5 componentes principales para determinar la fecha de puesta marcada, y la regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-R) dio =0.87 y RMSEI=2.57 para almacenamiento ambiental y =0.88 y RMSEI=2.66 para almacenamiento frío en el conjunto independiente, respectivamente. Los resultados muestran que el espectrómetro portátil y el análisis multivariante podrían utilizarse para la medición rápida y no destructiva de la frescura de los huevos. Esto proporciona una solución novedosa para la predicción de la integridad de los huevos a lo largo de la cadena de valor.
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