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この研究の目的は、パプリカ粉末の色の測定とスーダンI.の可能性のある姦淫を検出するための非破壊的な方法を開発することでした。初めて。多項式を各スペクトルに適合させることにより、蛍光のバックグラウンドを推定し、減算しました。スペクトルを前処理した後、いくつかのピークは、パプリカに存在する顔料の特徴として明確に識別されました。前処理されたラマンスペクトルは、部分的な最小二乗回帰(PLSR)によってパプリカのASTA色の値と相関していました。25のパプリカサンプルは、異なるレベルでスーダンIで姦淫され、PLSRモデルも取得されました。測定係数(R2)は、ASTAおよびスーダンI濃度でそれぞれ0.945および0.982であり、予測の根平均平方根誤差(RMSEP)はそれぞれ8.8 ASTA値と0.91mg/gでした。最後に、異なるアプローチを適用して、姦淫サンプルと非肥料のサンプルを区別しました。部分的な最小二乗 - 判別分析(PLS -DA)について最良の結果が得られ、スーダンIとの姦淫Iが0.5%を超えた場合、良好な識別が可能になりました。
この研究の目的は、パプリカ粉末の色の測定とスーダンI.の可能性のある姦淫を検出するための非破壊的な方法を開発することでした。初めて。多項式を各スペクトルに適合させることにより、蛍光のバックグラウンドを推定し、減算しました。スペクトルを前処理した後、いくつかのピークは、パプリカに存在する顔料の特徴として明確に識別されました。前処理されたラマンスペクトルは、部分的な最小二乗回帰(PLSR)によってパプリカのASTA色の値と相関していました。25のパプリカサンプルは、異なるレベルでスーダンIで姦淫され、PLSRモデルも取得されました。測定係数(R2)は、ASTAおよびスーダンI濃度でそれぞれ0.945および0.982であり、予測の根平均平方根誤差(RMSEP)はそれぞれ8.8 ASTA値と0.91mg/gでした。最後に、異なるアプローチを適用して、姦淫サンプルと非肥料のサンプルを区別しました。部分的な最小二乗 - 判別分析(PLS -DA)について最良の結果が得られ、スーダンIとの姦淫Iが0.5%を超えた場合、良好な識別が可能になりました。
The aim of this study was developing a non-destructive method for the determination of color in paprika powder as well as for detecting possible adulteration with Sudan I. Non-destructive Raman spectroscopy was applied directly to paprika powder employing a laser excitation of 785 nm for the first time. The fluorescence background was estimated, by fitting a polynomial to each spectrum, and then subtracted. After preprocessing the spectra, some peaks were clearly identified as characteristic from pigments present in paprika. The preprocessed Raman spectra were correlated with the ASTA color values of paprika by partial least squares regression (PLSR). Twenty-five paprika samples were adulterated with Sudan I at different levels and the PLSR model was also obtained. The coefficients of determination (R2) were 0.945 and 0.982 for ASTA and Sudan I concentration, respectively, and the root mean square errors of prediction (RMSEP) were 8.8 ASTA values and 0.91 mg/g, respectively. Finally, different approaches were applied to discriminate between adulterated and non-adulterated samples. Best results were obtained for partial least squares - discriminant analysis (PLS-DA), allowing a good discrimination when the adulteration with Sudan I was higher than 0.5%.
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