การทำนายคุณภาพภายในของผลสับปะรดแบบไม่ทำลายโดยใช้เทคนิควิเคราะห์พหุตัวแปรจากคุณสมบัติทางไฟฟ้า

บทคัดย่อ

สับปะรดสายพันธุ์ปัตตาเวียเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญของประเทศที่สามารถส่งออกไปทั่วโลก อีกทั้งยังยังสามารถ แปรรูปออกมาเป็นผลิตภัณฑ์ได้อีกหลายชนิด แต่ในปัจจุบันพบว่ายังมีปัญหาในการคัดแยกคุณภาพและ มาตรฐานที่แน่นอน ซึ่งโดยทั่วไปมักอาศัยการพิจารณาคุณสมบัติภายนอกและทางเคมีเพื่อสร้างสมการทำนาย ค่าของแข็งทั้งหมดที่ละลายได้ (TSS) ค่าเปอร์เซ็นความเป็นกรด ค่าเปอร์เซ็นความชื้นในอาหาร อัตราส่วนของ ของแข็งทั้งหมดที่ละสายได้ต่อค่าเปอร์เซ็นความเป็นกรด 96Recovery และ Texture โดยพิจารณาจาก คุณสมบัติทางไฟฟ้าที่ความถี่ต่างๆ (0.012, 0.05, 0:1 ,0:5, 15 ,10 ,50, 100 และ 200 Hz) ได้แก่ capacitance, inductance, impedance, resistance, dissipation factor, quality factor wase aกgle และพิจารณาคุณสมบัติทางกายภาพ ได้แก่ ค่าความหนาแน่น ค่า chromna ค่า GMD และน้ำหนักของ สับปะรด เพื่อนำมาวิเคราะห์จากข้อมูลทางสถิติที่ได้ทำการทตลองในห้องปฏิบัติการ โดยใช้โปรแกรมวิเคราะห์ ทางสถิติสำเร็จรูป สร้างสมการถดถอดอยพดูดูแข็งเซ็งเส้น (multiple linear regression) ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้สับปะรตทั้งหมด 93 ผลใช้ทดสอบสมการทั้ง 93 ผลและใช้ในทวนสอบ 40 ผลโดย ใช้ตัวแปรอิสระทั้งหมด 84 ตัวโดยแบ่งตัวแปรอิสระออกเป็น 11 ชุดการทำนายคือ กลุ่มค่าทางไฟฟ้าและค่า ทางกายภาพ กลุ่มค่าทางไฟฟ้าที่ความถี่ต่างๆ กลุ่มค่าทางไฟฟ้าแต่ละตัวที่ค่าความถี่ต่างๆ และกลุ่มค่าทาง กายภาพ เพื่อสร้างสมการที่ทำนายผลดีที่สุดโดยพบว่าตัวแปรอิสระที่เหมาะสมที่สร้างสมการได้แม่นยำที่สุดคือ ค่าทางไฟฟ้าและค่าทางกายภาพ ซึ่งสามารถสร้างสมการทำนายค่าของแข็งทั้งหมดที่ละลายได้ (TSS) เมื่อพิจารณาจากค่า R* จาก validation สามารถทำนายตัวแปรได้ 0.94 และ RMSEV = 0.272 9Brix สร้าง สมการทำนายค่าเปอร์เซ็นความเป็นกรด เมื่อพิจารณาจากค่า R สูงสุดสามารถทำนายตัวแปรได้ 0.91และ RMSEV = 0.00496 สร้างสมการทำนายค่าเปอร์เซ็นความชื้นในอาหาร เมื่อพิจารณาจากค่า R" สูงสุดสามารถ ทำนายตัวแปรได้ 0.969 และ RMSEV = 0.533396 สร้างสมการทำนานายอัตราส่วนของของแข็งทั้งหมดที่ละลาย ได้ต่อค่าเปอร์เซ็นความเป็นกรด เมื่อพิจารณาจากค่า R สูงสุดสามารถทำนายตัวแปรได้ 0.963 และ RMSEV = 10.53 Brix/96TA สร้างสมการทำนาย 96Recovery เมื่อพิจารณาจากค่า R" สูงสุดสามารถทำนายตัวแปร ได้ 0.92 และ RMSEV = 1.605% สร้างสมการทำนาย Texture เมื่อพิจารณาจากค่า R สูงสุดสามารถทำนาย ตัวแปรได้ 0.974 และ RMSEV = 0.063 N แสดงว่าการวิเคราะห์คุณสมบัติของลับปะรดแบบไม่ทำลายควรพิจารณาจากค่าโดยคุณสมบัติทางไฟฟ้าที่ความถี่ต่างๆ (0:012, 0.05, 0.1, 05, 1, 5, 10, 50, 100 200 Hz) ได้แก่ capacitance, inductance, impedance, resistance, dissipation factor, quality factor และ phase angle และพิจารณาคุณสมบัติทางกายภาพ ได้แก่ ค่าความหนาแน่น ค่า chroma ค่า GMD และ น้ำหนักของสับปะรด ซึ่งสามารถนำสมการเหล่านี้ไปสร้างสมการหลายตัวแปร เพื่อใช้ทำนายคุณภาพของ สับปะรดแบบไม่ทำลายได้

คำสำคัญ