Development of calibration models for rapid determination of the quality in dried vegetables and fruits using Near-infrared spectroscopy (NIRS)

Abstract

Dried fruits and vegetables are one of the products that generate income for Thailand. Dried mangoes, dried longans, dried durians, osmotic dehydrated pineapples, dried bananas are the major exported products. One of Thailand's major export markets is Asia-Pacific Countries (APEC). Water activity (aw), moisture content (MC) and total soluble solids (TSS) are used as trading standard which are established in each country. In general, non-destructive methods were carried out for determining these qualities for example, hot air oven is used to determine moisture content. Therefore, this research aims to study the feasibility of using near-infrared spectroscopy (NIRS), a non-destructive technique, for developing common calibration model to monitor the quality of MC, aw and TSS in dried fruits and vegetables with different production processes. A portable vis/NIR spectrometer were chosen in this research because it is efficient, portable and cheaper than a benchtop NIR instrument due to a narrower wavelength range and covers the visible range. Natural dried fruits (Nat), osmotic dehydrated fruits (OD) and freeze-dried fruits and vegetables made from 11 different sources, i.e. mangoes, pineapples, bananas, longans, oranges, papayas, marian plums, sweet yellow marian plums, durians, coconuts and broccoli. A total of 232 samples were measured the absorbance spectrum in interactance mode using a portable vis/NIR spectrometer equipped with fiber optic probe at wavelength range 305-1140 nm with wavelength increments of 1 nm, wavelength accuracy of 0.3 nm, resolution of 10 nm, and integration time of 2300 ms. Calibration models from Nat, OD, Nat+OD, Nat+FD, OD+FD and Nat+OD+FD at wavelengths 400-1140 nm and 700-1140 nm were performed to determine the relationship between the absorbance data and the chemical data using Partial Least Square Regression (PLSR) method, The results show that models for MC prediction from Nat+FD model gave the best prediction results for both vis/NIR and NIR wavelength region with coefficient of determination (R2), the ratio of the standard deviation of validation set to standard error of prediction (RPD) and the standard error of prediction (SEP) at 0.94, 3.92 and 1.81% and 0.96, 4.73 and 1.49%, respectively. While the prediction equations for aw developed using spectra at wavelengths region of 400-1140 nm and 700-1140 nm gave R2, SECV and RPD values of 0.93, 0.05 and 3.71, respectively for the equations for the Nat+FD model and 0.96, 0.03 and 5.33, respectively for the equation from the OD+FD model. In addition, TSS models developed using spectra at wavelengths region of 400-1140 nm and 700-1140 nm provided R2, SECV and RPD at 0.95, 2.09 and 4.52 °Brix, respectively for the model from the OD samples and 0.92, 2.28 and 3.43 °Brix, respectively for the model from the Nat samples. Therefore, the NIR technique has the potential to be applied to predict the quality of dried fruits and vegetables of different production processes.

ผักและผลไม้อบแห้งเป็นผลิตภัณฑ์แปรรูปที่ได้รับความนิยมในผู้บริโภคและเป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ที่สร้างรายได้ให้กับประเทศไทย โดยผลไม้อบแห้งที่ประเทศไทยมีการส่งออกมากได้แก่ มะม่วงอบแห้ง ลำไยแห้ง ทุเรียนอบแห้ง สับปะรดแช่อิ่มอบอบแห้ง กล้วยตาก ฯ เป็นต้น โดยหนึ่งในตลาดส่งออกที่สำคัญของประเทศไทยคือกลุ่มประเทศเอเชีย-แปซิฟิก (APEC) ทั้งนี้มาตรฐานของผักและผลไม้อบแห้งอาศัยค่าดัชนีคุณภาพ ได้แก่ ค่าวอเตอร์แอคติวิตีหรือปริมาณน้ำอิสระ (Water activity, aw) ปริมาณความชื้น (Moisture content, MC) และปริมาณของแข็งที่ละลายน้ำได้ทั้งหมด (Total soluble solids, TSS) ที่มีกำหนดขึ้นในแต่ละประเทศเป็นมาตรฐานในการซื้อขาย โดยทั่วไปเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์ค่าคุณภาพเหล่านี้เป็นเทคนิคที่ต้องทำลายตัวอย่าง เช่น การใช้เครื่องอบลมร้อน ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการใช้เทคนิคสเปกโทรสโกปีอินฟราเรดย่านใกล้ (Near-infrared spectroscopy, NIRS) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ไม่ทำลายตัวอย่างในการสร้างสมการเทียบมาตรฐานทั่วไป (Common calibration model) เพื่อติดตามคุณภาพด้าน MC, aw และ TSS ในผักและผลไม้อบแห้งที่มีกระบวนการผลิตที่แตกต่างกัน โดยเลือกใช้เครื่อง Portable vis/NIR spectrometer ซึ่งเป็นอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพ พกพาได้ และมีราคาย่อมเยากว่าเครื่อง NIR แบบตั้งโต๊ะ เนื่องจากมีช่วงความยาวคลื่นในการวิเคราะห์ที่แคบกว่าและครอบคลุมช่วง visible ตัวอย่างผลไม้อบแห้งแบบธรรมชาติ (Natural dried fruits, Nat), ผลไม้แช่อิ่มอบแห้ง (Osmotic dehydrated fruits, OD) และ ผักและผลไม้อบแห้งแบบฟรีซดราย (Freeze-dried vegetables and fruits, FD) ทั้งหมด 11 ชนิด ได้แก่ มะม่วง สับปะรด กล้วย ลำไย ส้ม มะละกอ มะปราง มะยงชิด ทุเรียน มะพร้าว และบรอกโคลี จำนวนทั้งสิ้น 232 ตัวอย่าง ถูกนำไปวัดค่าการดูดกลืนแสงด้วยเครื่อง Portable vis/NIR spectrometer ที่ช่วงความยาวคลื่น 305-1140 นาโนเมตร ด้วยหัววัดใยแก้วนำแสง ในรูปแบบการวัดแบบอินเทอร์แอกแทนซ์ (Interactance mode) โดยเพิ่มความยาวคลื่นทีละ 1 นาโนเมตร มีค่า wavelength accuracy เท่ากับ 0.3 นาโนเมตร ค่า resolution เท่ากับ 10 นาโนเมตร และ integration time เท่ากับ 2300 ms แล้วสร้างสมการเทียบมาตรฐานจากกลุ่มตัวอย่างที่แตกต่างกัน 6 รูปแบบ ได้แก่ สมการ Nat, OD, Nat+OD, Nat+FD, OD+FD และ Nat+OD+FD ที่ช่วงความยาวคลื่น 400-1140 นาโนเมตร และ 700-1140 นาโนเมตร เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลการดูดกลืนกับค่าคุณภาพทางเคมีที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยวิธีมาตรฐาน โดยใช้วิธีการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (Partial Least Square Regression, PLSR) พบว่าการสร้างสมการทำนายค่า MC ทั้งสองช่วงความยาวคลื่นจากกลุ่มตัวอย่าง Nat+FD ให้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ (Coefficient of determination, R2) และค่าสัดส่วนระหว่างค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของค่าทางเคมีและค่าความผิดพลาดมาตรฐานในการทำนายของกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทวนสอบสมการ (The ratio of the standard deviation of validation set to standard error of prediction, RPD) ดีที่สุดเท่ากับ 0.94 และ 3.92 และ 0.96 และ 4.73 ตามลำดับ และมีค่าความผิดพลาดมาตรฐานในการทำนายของกลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการทวนสอบสมการ (Standard error of prediction, SEP) ต่ำเท่ากับ 1.81% และ 1.49% ตามลำดับ ขณะที่การสร้างสมการทำนายค่า aw ที่ช่วงความยาวคลื่น 400-1140 นาโนเมตร และ 700-1140 นาโนเมตร มีค่า R2, SECV และ RPD เท่ากับ 0.93, 0.05 และ 3.71 ตามลำดับ สำหรับสมการจากกลุ่มตัวอย่าง Nat+FD และ 0.96, 0.03 และ 5.33 ตามลำดับ สำหรับสมการจากกลุ่มตัวอย่าง OD+FD นอกจากนี้สมการการทำนายค่า TSS ที่ช่วงความยาวคลื่น 400-1140 นาโนเมตร และ 700-1140 นาโนเมตร มีค่า R2, SECV และ RPD เท่ากับ 0.95, 2.09 และ 4.52 °Brix ตามลำดับ สำหรับสมการจากกลุ่มตัวอย่าง OD และ 0.92, 2.28 และ 3.43 °Brix ตามลำดับ สำหรับสมการจากกลุ่มตัวอย่าง Nat ดังนั้นเทคนิค NIR มีความสามารถในการนำไปประยุกต์ใช้ในการทำนายคุณภาพของผักและผลไม้อบแห้งที่มีกระบวนการผลิตที่แตกต่างกันได้