Food adulteration is a serious consumer fraud and a potentially dangerous practice. Regulatory authorities and food processors require a rapid, non-destructive test to accurately confirm authenticity in a range of food products and raw materials. Olive oil is prime target for adulteration either on the basis of the processing treatments used for its extraction (extra virgin vs virgin vs ordinary oil) or its geographical origin (e.g. Greek vs Italian vs Spanish). As part of an investigation into this problem, some preliminary work focused on the ability of near infrared spectroscopy to discriminate between virgin olive oils from separate regions of the Mediterranean i. e. Crete and the Peloponese. A total of 46 oils were collected: 18 originated in Crete and 28 in the Peloponese. Oils were stored in a temperature-controlled room at 2$0^{\circ}C$ prior to spectral collection at room temperature (15-18$^{\circ}C$). Samples (approximately 0.5$m\ell$) were placed in the centre of the quartz window in a camlock reflectance cell; the gold-plated baking plate was then gently placed into the cell against the glass so as to minimize the formation of air bubbles. The rear of the camlock cell was then screwed into place producing a sample thickness of 0.5mm. Spectra were recorded between 400 and 2498nm at 2nm intervals on a NIR Systems 6500 scanning monochromator. Spectral collection took place over 2-3 days. Data were analysed using both WINISI and The Unscrambler software to investigate the possibility of discriminating between the oils from Crete and the Peloponese. A number of data pre-treatments were used and discriminant models were developed using discriminant PLS (WINISI & Unscrambler) and SIMCA (Unscrambler). Despite the small number of samples involved, a satisfactory discrimination between these two oil types was achieved. Graphical examination of principal component scores for each oil type also holds out the possibility of separating oils from either Crete and the Peloponese on the basis of districts within each region. These preliminary data suggest the potential of near infrared spectroscopy to act as a screening technique for the confirmation of geographic origin of extra virgin olive oils. The sample presentation strategy adopted uses only small volumes of material and produces high quality spectra.
본 연구는 국내산 사료용 벼를 수집하여 근적외선분광법을 이용한 신속한 품질평가를 위하여 2018년 조사료 품질분석 기관의뢰 된 시료 564점을 수집하여 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 각 성분별로 예측 정확성을 평가하기 위해 스펙트라를 측정한 값과 실험실 분석값 간의 상관관계를 이용한 다변량분석법을 이용하였다. 사료용 벼의 수분함량 평가에 대한 예측능력은 각각 SEC 1.66% (R2=0.99)와 SECV 1.81% (R2=0.98)로 나타나 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측 능력을 보였으며, CP 함량 각각 SEC 0.42% (R2=0.93)와 SECV 0.50% (R2=0.89)로 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 1.25% (R2=0.84), SECV 1.42% (R2=0.79) 및 SEC 1.61% (R2=0.90), SECV 1.79%(R2=0.86)로 나타났다. 사료용 벼의 품질 등급인 RFV의 예측 능력은 SEC 4.67% (R2=0.88), SECV 5.21% (R2=0.84)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내산 사료용 벼의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.
The objectives of this study were to develop models to predict the contents of moisture and protein of single kernel of brown rice based on visible/NIR (near-infrared) spectroscopic technique. The reflectance spectra of rice were obtained in the range of the wavelength 400 to 2,500 nm with 2 nm intervals. Multiple linear regression(MLR) and partial least squares (PLS) were used to develop the models. The MLR model using the first derivative spectra(10 nm of gap) with Standard Normal Variate and Detrending (SNV and Drt.) preprocessing showed the best results to predict moisture content of the sin린e kernel brown rice. To predict the protein content of a single kernel of brown ricer the PLS model used the raw spectra with multiplicative scatter correction(MSC) preprocessing over the wavelength of 1,100~1,500 nm.
대한약학회 2002년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2
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pp.405.1-405.1
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2002
The amount of water for the cultivation of citrus is different based on the growing period. The water content in the leaves of citrus can be a index for watering during cultivation. The purpose of this study is to determine non-destructively the water content of Citrus leaves by using near infrared spectroscopy (NIRS). Citrus leaves were prepared from satsuma mandarin leaves (Citrus unshiu Marc. var. okitsu) ranging from 62.20 to 69.98% of water content by loss on drying, NIR reflectance spectra of Citrus leaves were acquired by using a fiber optic probe. (omitted)
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.2-2
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pp.213.2-213.2
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2003
A simple analytical procedure using FT-NIR for the rapid determination of individual ingredients was evaluated. Direct measurements were made by reflection using a reflectance accessory, by transmittance using tablet accessory and turn table. FT-NIR spectral data were transformed to the first derivative. Partial Least Square Regression(PLSR) was applied to quantify near-infrared (NIR) spectra of 2 ingredients. These calibration models were cross-validated (leave-one-out approach). The prediction ability of the models was evaluated on ambroxol tablets and compared with the real values in manufacturing procedure. (omitted)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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