NIRS-Analyse des Brix-Grads ganzer Äpfel in Echtzeit

Die traditionelle Methode zur Analyse des Brix-Grads von Äpfeln, die in der Industrie verwendet wird, ist die Refraktometrie. Obwohl es sich um eine einfache und relativ kostengünstige Methode handelt, ist sie destruktiv, offline und basiert auf zufälligen und langsamen Stichproben, sodass es unmöglich ist, große Produktionsmengen zu analysieren.

• Zerstörungsfrei: Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden muss die Probe bei der NIRS nicht zerstört werden, sodass die Frucht in ihrer Gesamtheit analysiert werden kann und für die Vermarktung geeignet bleibt.
• Schnell: Die Analyse erfolgt sofort, mit Reaktionszeiten im Millisekundenbereich.
• Multiparametrisch: Eine einzige NIRS-Analyse kann Informationen zu mehreren Qualitätsparametern gleichzeitig liefern.
• Weniger Verschwendung: Durch die sofortige Identifizierung von Früchten minderer Qualität können diese aussortiert werden, bevor sie in den Verpackungsprozess gelangen, wodurch weniger Ressourcen verschwendet werden.
• Optimierung der Lagerung: Die NIRS-Technologie kann feststellen, welche Früchte das größte Lagerpotenzial haben, und hilft Unternehmen so, ihre Bestände besser zu verwalten.

Das folgende NIRS-Modell zur Analyse des Brix-Grads wurde mit 40 Proben und Referenzen der Apfelsorte Golden Delicious durchgeführt. Die Spektren und Referenzen wurden von 4 verschiedenen Punkten (Replikaten) jedes Apfels aus dem Kalibrierungssatz mit dem Visum NIR In-Line™ Prozessanalysator gewonnen. Schließlich wurde ein digitales Refraktometer verwendet, um den Satz von Referenzwerten zu erhalten.

^{Abbildung 1: Brix-Grad – Schlüsselzahlen des Merit Visum NIR In-Line™-Prozessanalysators}

^{Abbildung 2: Während des Modelltrainings verwendete Proben (grau) und automatisch aufgeteilte interne Validierungsproben (blau). Abbildung 3: Risiko} der ^{Überanpassung für das Brix-Modell für Golden Delicious-Äpfel.}

Für den Probenbereich des Kalibrierungssatzes (11,1–15,8 brix) wurde ein RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) von ±0,3 und ein Korrelationskoeffizient (R2) von 0,93 in Bezug auf die mit der Referenzmethode erzielten Ergebnisse ermittelt. Die Software Model Builder Visum Master™ führt außerdem automatisch eine Spektralqualitätsroutine durch, um spektrale Ausreißer zu eliminieren, d. h. Daten, die während der Trainingsphase außerhalb des Modellfeldes identifiziert werden, und schließlich einen Permutationstest, um das Risiko einer Überanpassung zu bestimmen, was als die Wahrscheinlichkeit verstanden werden kann, dass die durchgeführte Kalibrierung nicht angemessen auf zukünftige Proben reagiert (die nicht während der Kalibrierung verwendet werden). Bei diesem Modell betrug das Risiko einer Überanpassung nur 0,0015, was die Nützlichkeit und Genauigkeit des Visum NIR In-Line™-Prozessanalysators für die kontinuierliche Analyse an Apfelsortierlinien belegt.