熱點

采用多光譜成像技術對阿拉比卡咖啡豆和羅布斯塔咖啡豆進行了鑒別。
外部驗證的判別模型實現了100%的正確分類。
回歸模型檢測到了阿拉比卡豆與羅布斯塔摻假。
多光譜成像可以用作快速篩查工具。

摘要
阿拉比卡咖啡豆的售價是羅布斯塔咖啡豆的兩倍或更高，因此容易受到出于經濟動機的替代摻假。需要快速、無損和高效的分析技術來監控供應鏈中阿拉比卡咖啡豆的真實性。在這項研究中，多光譜成像（MSI）被應用于鑒別烘焙的阿拉比卡咖啡豆和羅布斯塔咖啡豆，并對阿拉比卡咖啡豆與羅布斯塔的摻假進行定量預測。正交偏最小二乘鑒別分析（OPLS-DA）模型，使用從單個咖啡豆中選擇的光譜和形態特征建模，在測試數據集中實現了兩種咖啡品種100%的正確分類。OPLS回歸模型能夠成功預測阿拉比卡與羅布斯塔的摻假水平。MSI分析有可能成為一種快速篩選工具，用于檢測與阿拉比卡咖啡豆真偽相關的欺詐問題。

圖 1. 單個咖啡豆的 MSI 分析
A – 具有標記區域 (ROI) 的咖啡豆； B – 從培養皿中提取的單個阿拉比卡（頂部）和羅布斯塔（底部）咖啡豆。


圖2. 阿拉比卡 (n=105) 和羅布斯塔 (n=70) 咖啡豆樣品的平均原始反射光譜。
圖3
100%阿拉比卡豆（A）、100%羅布斯塔豆（B）和50%阿拉比卡豆（C，左）+50%羅布斯塔豆（C，右）的代表性MSI圖像，帶遮罩背景；以及相應的nCDA圖像（A1-C1）

關鍵詞
多光譜成像
阿拉比卡咖啡
羅布斯塔咖啡
真實性
摻假
替代

The use of multispectral imaging for the discrimination of Arabica and Robusta coffee beans 

Highlights
Multispectral imaging was used to discriminate Arabica and Robusta coffee beans.
Externally validated discriminative model achieved 100% correct classification.
Regression model allowed detection of Arabica bean adulteration with Robusta.
Multispectral imaging can be used as a rapid screening tool.

Abstract
Arabica coffee beans are sold at twice the price, or more, compared to Robusta beans and consequently are susceptible to economically motivated adulteration by substitution. There is a need for rapid, non-destructive, and efficient analytical techniques for monitoring the authenticity of Arabica coffee beans in the supply chain. In this study, multispectral imaging (MSI) was applied to discriminate roasted Arabica and Robusta coffee beans and perform quantitative prediction of Arabica coffee bean adulteration with Robusta.The Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis (OPLS-DA) model, built using selected spectral and morphological features from individual coffee beans, achieved 100% correct classification of the two coffee species in the test dataset. The OPLS regression model was able to successfully predict the level of adulteration of Arabica with Robusta. MSI analysis has potential as a rapid screening tool for the detection of fraud issues related to the authenticity of Arabica coffee beans. 

Keywords
multispectral imaging 
Arabica coffee
Robusta coffee
authenticity
adulteration
substitution
 

VideometerLab4 多光譜成像系統

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