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La vie d’une huile d’olive extra vierge est maintenant prédit grâce à l’ordinateur

Caractéristiques diélectriques et chromatiques à la base de nouveaux modèles prédictifs de la qualité de l’huile d’olive extra vierge lors du stockage. Les techniques d’apprentissage automatique ont montré une bonne capacité à déterminer la durée de conservation.

La durée de vie de l’huile d’olive extra vierge pendant le stockage doit être surveillée en permanence, afin de garantir que les paramètres restent dans les limites légales.

Tout cela a des coûts élevés.

Une recherche iranienne propose une nouvelle approche basée sur la fusion de la spectroscopie diélectrique et vision par ordinateur pour la caractérisation des indices de qualité d’huile d’olive au cours du stockage afin de réduire le temps d’analyse, la consommation des réactifs, du travail et équipement coûteux.

Les caractéristiques chromatiques ont été extraites et les caractéristiques diélectriques ont été extraites dans la gamme de fréquences de 40 kHz à 20 MHz pour chaque échantillon d’huile d’olive extra vierge.

Après le prétraitement des données, des modèles de classification et de prédiction ont été développés et comparés.

Plusieurs techniques d’apprentissage automatique ont été étudiés pour la classification du stockage et la prévision du temps des indices de qualité, y compris le réseau de neurones artificiels (ANN), support machine à vecteur (SVM), réseau bayésien (BN) et la régression linéaire multiple ( MLR).

Le meilleur résultat dans la classification des huiles d’olive, prenant en compte le mélange de tous les paramètres cihimo-physiques, a été obtenu avec la technique du réseau bayésien avec une précision de 100%.

Parmi les modèles prédictifs, la machine de support vectoriel a obtenu les meilleurs résultats pour la prédiction de l’indice de peroxyde, l’absorbance UV à 232 nm (K232) et la teneur en chlorophylle.

Le réseau neuronal artificiel a donné le meilleur résultat pour prédire l’acidité libre.

Les résultats de cette recherche peuvent être utilisés pour développer un système efficace et fiable pour évaluer et contrôler la qualité de l’huile d’olive pendant le stockage.

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