SPECTROSCOPY, IMAGE ANALYSIS AND HYPERSPECTRAL IMAGING FOR FOOD SAFETY AND QUALITY: A CHEMOMETRIC APPROACH
Creators: name: MALEGORI, CRISTINA
Publisher: name: Universit� degli Studi di Milano
Year: 2015

description: Questo progetto di dottorato studia le differenti applicazioni delle tecniche ottiche non distruttive per la valutazione della qualit� e della shelf-life di prodotti vegetali cos� come l?identificazione precoce di sviluppi microbici su superfici industriali. La spettroscopia, l?analisi dell?immagine e l?analisi dell?immagine iperspettrale possono giocare un ruolo importante nella valutazione sia della qualit� che della sicurezza degli alimenti grazie alla rapidit� e sensibilit� della tecnica, specialmente quando si utilizzano strumenti semplificati portatili. Un approccio statistico multivariato (chemiometria) � richiesto al fine di estrarre informazioni dal segnale acquisito, riducendo la dimensionalit� dei dati e mantenendo le informazioni spettrali pi� utili. Lo scopo del primo studio presentato ? Testing of a Vis-NIR system for the monitoring of long-term apple storage ? � la valutazione dell?applicabilit� della spettroscopia nel visibile e vicino infrarosso (Vis-NIR) per il monitoraggio e la gestione delle mele durante lo stoccaggio a basse temperature. Per sette mesi � stata seguita l?evoluzione in termini di grado zuccherino e consistenza delle mele suddivise in classi di maturazione. I risultati hanno indicato che la spettroscopia � una tecnica non-distruttiva che consente una stima accurata dei parametri chimico-fisici per la classificazione delle mele in lotti omogenei. Il lavoro descritto nel secondo paragrafo - Wavelength selection with a view to a simplified handheld optical system to estimate grape ripeness ? � finalizzato all?identificazione delle tre lunghezze d?onda pi� importanti per il riconoscimento, direttamente in campo, dell?uva pronta per essere raccolta al fine della messa a punto di un sistema semplificato e a basso costo. I coefficienti di regressione standardizzati del modello PLS (Partial Least Square) sono stati utilizzati per selezionare le variabili pi� importanti, che racchiudono l?informazione pi� utile lungo l?intero spettro. La stessa procedura � stata condotta per determinare la freschezza delle foglie di Valerianella durante la shelf-life - Selection of optimal wavelengths for decay detection in fresh-cut Valerianella Locusta laterr (terzo paragrafo). Lo scopo del lavoro presentato nel quarto paragrafo del primo capitolo - Comparison between FT-NIR and Micro-NIR in the evaluation of Acerola fruit quality, using PLS and SVM regression algorithms ? � stimare l?acidit� titolabile e il contenuto di acido ascorbico all?interno del frutto acerola, utilizzando uno strumento compatto e a basso costo denominato Micro-NIR, che lavora nell?intervallo spettrale 950-1650 nm. I dati spettrali sono stati modellati mediante l?applicazione di due algoritmi PLS e SVM (Support Vector Machine). La capacit� predittiva dello strumento semplificato � risultata interessante per applicazioni di monitoraggio in campo, soprattutto modellizzando i dati in modo non lineare. Nel secondo capitolo, � presentata l?applicazione di immagini RGB per la valutazione delle superfici - Image texture analysis, a non-conventional technique for early detection of biofilm. La texture dell?immagine � definita come una differenza nella distribuzione spaziale, nella frequenza e nell?intensit� dei livelli di grigio in ogni pixel dell?immagine. Questo metodo � stato determinante per l?identificazione precoce dello sviluppo microbico su superfici normalmente impiegate nell?industria alimentare. L?approccio chemiometrico � stato cruciale in ogni fase del progetto di dottorato ed � definito come un approccio statistico multivariato che si applica ai dati chimici per estrarre informazione utile, ridurre il rumore di fondo e l?informazione ridondante. Il lavoro presentato all?inizio del terzo capitolo - Hyperspectral image analysis: a tutorial - propone una procedura standard per l?elaborazione di dati tridimensionali, presentando un esempio relativo alla predizione del raffermamento del pane in cassetta. Il secondo paragrafo del terzo capitolo, presenta una applicazione dell?immagine iperspettrale su acerola, focalizzata sul contenuto di vitamina C - HSI for quality evaluation of vitamin C content in Acerola fruit. In questo lavoro, � stata acquisita l?immagine di dieci acerola, raccolte in funzione del livello di maturazione, definito in base al colore della buccia (cinque acerola verdi e cinque rosse). Lo spettro della polvere di vitamina C pura � stato utilizzato come riferimento per l?applicazione di due algoritmi di correlazione (spectral angle mapping e correlation coefficient), consentendo la costruzione di mappe qualitative di distribuzione dell?acido ascorbico all?interno del frutto. Lo scopo dell?ultimo lavoro presentato � la valutazione della qualit� post raccolta dell?acerola - Selection of NIR wavelengths from hyperspectral imaging data for the quality evaluation of Acerola fruit. Le immagini iperspettrali di venti acerola sono state acquisite per cinque giorni consecutivi. La valutazione delle modificazioni spettrali durante il tempo ha consentito la selezione delle tre lunghezze d?onda caratterizzanti il processo di maturazione/degradazione del frutto. L?immagine in falsi colori, derivante dalla composizioni delle immagini alle tre lunghezze d?onda di interesse, consente l?identificazione precoce del processo degradativo in maniera rapida e non distruttiva. Le tre tecniche non distruttive impiegate in questo progetto di dottorato hanno dimostrato efficienza e applicabilit� per la valutazione della qualit� e della sicurezza degli alimenti, rispondendo alla necessit� dell?industria alimentare di tecniche accurate, veloci e obiettive per assicurare produzioni ottimali lungo l?intero processo produttivo.