Spectrophotométrie SWNIR et apprentissage automatique pour une évaluation précise du lycopène dans les tomates

Pour améliorer l'application pratique des modèles scientifiques dans la prévision de la qualité des fruits, les chercheurs ont utilisé avec succès des spectrophotomètres SWNIR (short-wave near-infrared/à ondes courtes et proche infrarouge) pour classer les tomates en fonction de leur teneur en lycopène. 

 

En exploitant des outils open source, notamment du matériel allant de 410 à 940 nanomètres et des logiciels sur la plateforme R, ils ont découvert que certaines longueurs d'onde présentaient des corrélations spécifiques avec les niveaux de lycopène : des corrélations négatives à 485, 560 et 585 nm, et une corrélation positive à 760 nm.

 

Pour construire le modèle de prédiction, ils ont sélectionné 14 longueurs d'onde spécifiques sur la base d'une analyse de variance. Ils ont utilisé diverses techniques d'apprentissage automatique, telles que l'analyse discriminante linéaire (LDA/Linear Discriminant Analysis), les réseaux de neurones artificiels (ANN/Artificial Neural Networks), la forêt d'arbres décisionnels (RF/Random Forest), la machine à vecteurs de support (SVM/Support Vector Machine) et la régression logistique. Ces modèles ont été affinés et testés en utilisant une répartition de 80-20 % des données de formation et de test, ce qui a permis d'améliorer leur fiabilité.

 

Parmi ceux-ci, les modèles ANN se sont démarqués avec un taux de précision impressionnant de 95 %, nettement supérieur aux modèles RF de régression logistique à 80 %, et aux modèles LDA et SVM avec une précision de 90 %.

 

Consultez les détails de la recherche et les conclusions grâce à cette video de presentation

 

Le F-750 Produce Quality Meter, développé par Felix Instruments, est un spectrophotomètre SWNIR, à ondes courtes proche infrarouge, qui offre une méthode rapide et non invasive pour mesurer les attributs de qualité essentiels des produits. Cet outil mesure avec précision les indicateurs de maturité tels que la teneur en matière sèche et les niveaux de degrés Brix, aidant ainsi à déterminer les meilleurs moments de récolte. De plus, il évalue les paramètres de qualité clés, notamment la matière sèche, le °Brix et l'acidité titrable, dans les lots de produits entrants et surveille ces paramètres dans les installations de stockage frigorifique et de maturation.

 

 

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