Questo lavoro è finalizzato a valutare l’applicabilità della spettroscopia nel vicino infrarosso (FTNIR), associata a un’elaborazione multivariata dei dati, come metodo per determinare l'origine geografica del caffè verde. E’ stato utilizzato un dataset di campioni di caffè verde,di cui vengono forniti il paese e la regione di provenienza. L’analisi dei dati spettrali è stata implementata con i software OPUS (V6.5, BrukerOptics, Germania), PARVUS (V-PARVUS 2008, UNIGE, Italy), Unscrambler (V9.7, Camo, Norvegia) e Matlab (V2010, The MathWorks, Inc.). Sono stati adottati due approcci di classificazione: in base al continente (Asia, Centro-Sud America e Africa) e al paese di origine (11 in totale). I campioni correttamente classificati in base al continente, utilizzando il metodo LDA (Linear Discriminant Analysis),sono il 94.29% per l’Asia, il 98.82% per il Centro-Sud America e il 100% per l’Africa. I modelli in base al paese hanno mostrato una predittività leggermente inferiore, tuttavia sono più robusti poiché validati con un set di dati esterno rispetto a quelli utilizzati per la calibrazione.

DETERMINAZIONE RAPIDA E NON DISTRUTTIVA DELL’ORIGINE GEOGRAFICA DEL CAFFÈ MEDIANTE SPETTROSCOPIA FT-NIR ASSOCIATA ALL’ELABORAZIONE MULTIVARIATA / Giraudo, Alessandro; Bertone, Elisa; Venturello, Alberto; Ernestina, Casiraghi; Geobaldo, Francesco. - ELETTRONICO. - (2014), pp. 130-135. ((Intervento presentato al convegno NIR ITALIA 2014, 6°Simposio Italiano di spettroscopia NIR tenutosi a Modena, Italia nel 28-30 Maggio 2014.

DETERMINAZIONE RAPIDA E NON DISTRUTTIVA DELL’ORIGINE GEOGRAFICA DEL CAFFÈ MEDIANTE SPETTROSCOPIA FT-NIR ASSOCIATA ALL’ELABORAZIONE MULTIVARIATA

GIRAUDO, ALESSANDRO;BERTONE, ELISA;VENTURELLO, ALBERTO;GEOBALDO, FRANCESCO
2014

Abstract

Questo lavoro è finalizzato a valutare l’applicabilità della spettroscopia nel vicino infrarosso (FTNIR), associata a un’elaborazione multivariata dei dati, come metodo per determinare l'origine geografica del caffè verde. E’ stato utilizzato un dataset di campioni di caffè verde,di cui vengono forniti il paese e la regione di provenienza. L’analisi dei dati spettrali è stata implementata con i software OPUS (V6.5, BrukerOptics, Germania), PARVUS (V-PARVUS 2008, UNIGE, Italy), Unscrambler (V9.7, Camo, Norvegia) e Matlab (V2010, The MathWorks, Inc.). Sono stati adottati due approcci di classificazione: in base al continente (Asia, Centro-Sud America e Africa) e al paese di origine (11 in totale). I campioni correttamente classificati in base al continente, utilizzando il metodo LDA (Linear Discriminant Analysis),sono il 94.29% per l’Asia, il 98.82% per il Centro-Sud America e il 100% per l’Africa. I modelli in base al paese hanno mostrato una predittività leggermente inferiore, tuttavia sono più robusti poiché validati con un set di dati esterno rispetto a quelli utilizzati per la calibrazione.
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