Valutazione della qualità delle noci di macadamia mediante spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR)

Canneddu, Giovanna (a.a. 2015/2016) Valutazione della qualità delle noci di macadamia mediante spettroscopia nel vicino infrarosso (NIR). Tesi di Laurea in Sistemi agrari (LM-69), Università degli studi di Sassari, relatore Deiana Pietrino, pp. 48. [Tesi di Laurea magistrale]

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Abstract

La qualità delle noci di macadamia con e senza guscio è stata valutata mediante spettroscopia nel vicino infrarosso. Le noci di macadamia con guscio sono state classificate come 1. noci buone; 2. noci con danni da insetti provocati dall’Ecdytolopha aurantiana; 3. noci con danni da insetti provocati dalla Leucoptera coffeella; 4. noci spaccate a causa della germinazione del seme. Le noci sgusciate sono state classificate come 1. noci intatte; (<10% noci spaccate, recentemente raccolte); 2. mezze noci (raccolte a Marzo 2013); 3. mezze noci (raccolte a Novembre 2013); 4. noci macinate (recentemente raccolte). Le determinazioni del valore di perossido d’idrogeno (PV) e dell’indice di acidità (AI) sono state eseguite secondo i metodi ufficiali di analisi AOAC. Gli spettri FT-NIR sono stati raccolti entro la gamma di 1,000-2,500 nm con 64 scansioni e risoluzione spettrale di 2 nm. La PCA (Analisi delle Componenti Principali), la PCA-LDA (Analisi delle Componenti Principali e Analisi Discriminante Lineare) e la PLS-DA (Analisi Discriminante dei minimi quadrati parziali) sono state usate per classificare le noci con guscio e la PLS (Regressione dei minimi quadrati parziali) è stata usata per correlare il PV e l’AI con gli spettri FT-NIR. La migliore classificazione PCA-LDA ha portato al 93.2% delle classificazioni accurate usando spettri FT-NIR pre-processati con SNV seguita dalla derivata seconda di Savitsky-Golay. Il miglior modello PLS per la previsione di PV è stata ottenuta utilizzando i risultati di trasformazione MSC in un SEP (Square Error of Prediction, Errore Quadratico della Previsione) di 3.45 meq.kg-1, e un coefficiente di previsione (Rp2) di 0.72. Il risultato della previsione di AI è stato migliore con gli spettri FT-NIR senza nessun pretrattamento (SEP=0.14%, Rp2 = 0.80). Nonostante sia stato possibile ottenere un’adeguata classificazione (93,2% di precisione) impiegando la spettroscopia nel vicino infrarosso, le norme di qualità per le noci di macadamia impongono che si di debba raggiungere il 100% di precisione. Questi valori non sono raggiungibili quando nelle noci di macadamia con guscio sono contenuti insetti vivi. Dai risultati ottenuti la precisione dei modelli di classificazione non è stata soddisfacente. La spettroscopia FT-NIR può anche essere utilizzata con successo per classificare le noci di macadamia prive di guscio, basandosi sugli indici di ossidazione PV e AI.

Tipologia di tesi: Tesi di Laurea magistrale
Autore: Canneddu, Giovanna
Relatore: Deiana, Pietrino
Disciplina MIUR: Area 07 - Scienze agrarie e veterinarie > AGR/16 MICROBIOLOGIA AGRARIA
Struttura: Dipartimento di Agraria
Corsi di Laurea: Sistemi agrari (LM-69)
Anno Accademico: 2015/2016
Sessione: Autunnale
Parole Chiave: Macadamia integrifolia Maiden & Betche, ecdytolopha aurantiana, leucopteara coffeella, valore perossido (PV), indice di acidità (AI), PCA, PLS-DA, LDA, PLS
Codice ID dell'EPrint: 457
Data di Deposito: 04 Nov 2016 11:30
Tipo di tesi: Sperimentale
URI: http://unisslaurea.uniss.it/id/eprint/457

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