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Prediction of apple fruit firmness and soluble solids content using characteristics of multispectral scattering images / Peng, Yankun in Journal of food engineering, Vol. 82 N°2 (Septembre 2007) 

Public ISBD [article]  in Journal of food engineering > Vol. 82 N°2 (Septembre 2007) . - 142-152 p. Titre : Prediction of apple fruit firmness and soluble solids content using characteristics of multispectral scattering images Type de document : texte imprimé Auteurs : Peng, Yankun, Auteur ; Lu, Renfu, Auteur Article en page(s) : 142-152 p. Note générale : Génie Chimique Langues : Anglais (eng) Mots-clés : Fruit  Apples  Firmness  Soluble  solids  content  Multispectral  imaging  Scattering  Modified  Lorentzian  function  Modified  Gompertz  function  Fruit  Pommes  Fermeté  Solides  solubles  Imagerie  multispectrale  Dispersion  Modified  Lorentzian  function  Mis  à  jour  Gompertz  fonction Index. décimale : 664 Résumé : Multispectral scattering is a promising technique for non-destructive sensing of multiple quality attributes of apple fruit. This research developed new, improved methods for processing and analyzing multispectral scattering profiles in order to design and build a better multispectral imaging system for real-time measurement of apple fruit firmness and soluble solids content. Spectral scattering images were obtained from Golden Delicious apples at four selected wavebands (680, 800, 900 and 950 nm) using a common-aperture multispectral imaging system. The scattering intensity and distance were corrected by incorporating the effect of individual apples’ size. A new method of correcting scattering image profiles was proposed to minimize the effect of light source variation on the calculation of scattering function parameters. Modified Gompertz and Lorentzian functions with four parameters and their variants were evaluated and compared for predicting fruit firmness and soluble solids content using multi-linear regression and cross-validation methods. The modified Gompertz function had better prediction results with a correlation coefficient (r) of 0.896 and a standard error of prediction (SEP) of 6.50 N for firmness, and r = 0.816 and SEP = 0.92% for soluble solids content. This new function, coupled with the scattering profile correction methods, improved the multispectral scattering technique for measuring fruit quality. Multispectrale dispersion est prometteur pour la technique non destructive de détection de plusieurs attributs de qualité des pommes fruits. Cette recherche a mis au point de nouvelles méthodes améliorées pour le traitement et l'analyse des profils de dispersion multispectrales afin de concevoir et de construire un meilleur système d'imagerie multispectrale en temps réel pour la mesure de la fermeté et de la pomme de fruits solides solubles. Dispersion spectrale des images ont été obtenues à partir de pommes Golden Delicious, à quatre longueurs d'ondes (680, 800, 900 et 950 nm) à l'aide d'un commun ouverture système d'imagerie multispectrale. La dispersion d'intensité et de distance ont été corrigées par l'intégration de l'effet de chacune des pommes' taille. Une nouvelle méthode de correction des profils de diffusion d'image a été proposé de réduire au minimum l'effet de la variation de la source lumineuse sur le calcul des paramètres de la fonction de dispersion. Mis à jour Gompertz et Lorentzian fonctions avec quatre paramètres et leurs variantes ont été évaluées et comparées pour la prévision et la fermeté des fruits solides solubles utilisant plusieurs régression linéaire et les méthodes de validation croisée. La fonction a modifié Gompertz mieux prédire les résultats avec un coefficient de corrélation (r) de 0,896 et une erreur standard de prédiction (SEP) de 6,50 N pour la fermeté, et r = 0,816 et SEP = 0,92% pour les solides solubles. Cette nouvelle fonction, conjuguée à la dispersion profil méthodes de correction, l'amélioration de la dispersion multispectrale technique pour mesurer la qualité des fruits. DEWEY : 664 ISSN : 0260-8774 RAMEAU : Constance En ligne : http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleListURL&_method=list&_ArticleLis [...] [article] Prediction of apple fruit firmness and soluble solids content using characteristics of multispectral scattering images [texte imprimé] / Peng, Yankun, Auteur ; Lu, Renfu, Auteur . - 142-152 p. Génie Chimique Langues : Anglais (eng) in Journal of food engineering > Vol. 82 N°2 (Septembre 2007) . - 142-152 p. Mots-clés : Fruit  Apples  Firmness  Soluble  solids  content  Multispectral  imaging  Scattering  Modified  Lorentzian  function  Modified  Gompertz  function  Fruit  Pommes  Fermeté  Solides  solubles  Imagerie  multispectrale  Dispersion  Modified  Lorentzian  function  Mis  à  jour  Gompertz  fonction Index. décimale : 664 Résumé : Multispectral scattering is a promising technique for non-destructive sensing of multiple quality attributes of apple fruit. This research developed new, improved methods for processing and analyzing multispectral scattering profiles in order to design and build a better multispectral imaging system for real-time measurement of apple fruit firmness and soluble solids content. Spectral scattering images were obtained from Golden Delicious apples at four selected wavebands (680, 800, 900 and 950 nm) using a common-aperture multispectral imaging system. The scattering intensity and distance were corrected by incorporating the effect of individual apples’ size. A new method of correcting scattering image profiles was proposed to minimize the effect of light source variation on the calculation of scattering function parameters. Modified Gompertz and Lorentzian functions with four parameters and their variants were evaluated and compared for predicting fruit firmness and soluble solids content using multi-linear regression and cross-validation methods. The modified Gompertz function had better prediction results with a correlation coefficient (r) of 0.896 and a standard error of prediction (SEP) of 6.50 N for firmness, and r = 0.816 and SEP = 0.92% for soluble solids content. This new function, coupled with the scattering profile correction methods, improved the multispectral scattering technique for measuring fruit quality. Multispectrale dispersion est prometteur pour la technique non destructive de détection de plusieurs attributs de qualité des pommes fruits. Cette recherche a mis au point de nouvelles méthodes améliorées pour le traitement et l'analyse des profils de dispersion multispectrales afin de concevoir et de construire un meilleur système d'imagerie multispectrale en temps réel pour la mesure de la fermeté et de la pomme de fruits solides solubles. Dispersion spectrale des images ont été obtenues à partir de pommes Golden Delicious, à quatre longueurs d'ondes (680, 800, 900 et 950 nm) à l'aide d'un commun ouverture système d'imagerie multispectrale. La dispersion d'intensité et de distance ont été corrigées par l'intégration de l'effet de chacune des pommes' taille. Une nouvelle méthode de correction des profils de diffusion d'image a été proposé de réduire au minimum l'effet de la variation de la source lumineuse sur le calcul des paramètres de la fonction de dispersion. Mis à jour Gompertz et Lorentzian fonctions avec quatre paramètres et leurs variantes ont été évaluées et comparées pour la prévision et la fermeté des fruits solides solubles utilisant plusieurs régression linéaire et les méthodes de validation croisée. La fonction a modifié Gompertz mieux prédire les résultats avec un coefficient de corrélation (r) de 0,896 et une erreur standard de prédiction (SEP) de 6,50 N pour la fermeté, et r = 0,816 et SEP = 0,92% pour les solides solubles. Cette nouvelle fonction, conjuguée à la dispersion profil méthodes de correction, l'amélioration de la dispersion multispectrale technique pour mesurer la qualité des fruits. DEWEY : 664 ISSN : 0260-8774 RAMEAU : Constance En ligne : http://www.sciencedirect.com/science?_ob=ArticleListURL&_method=list&_ArticleLis [...]