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2024년 9월 18일 수요일
2021년 4월 12일 월요일
2021년 3월 12일 금요일
귤에 자외선을 쪼이는 것으로...
컨베이어에 귤을 올려 장치 안에서 몇 초간 자외선을 쪼이는 것으로 항균물질 스코파론을 늘린다.스코파론은 산화방지 효과가 있는 폴리페놀의 일종으로 귤이 자외선 등 외부 스트레스를 받으면 과실을 보호하기 위해 껍질에서 만들어지는 물질이다.
연구소는 2017년, 같은 귤 산지인 시즈오카 현 등과 협력해 공동 개발에 착수.전국 각지의 귤 약 3만 5천개를 사용해, 조사하는 자외선의 파장이나 시간, 강도등의 조건을 바꾸어 반복해, 시험 제작기를 완성했다.
조사한 귤과 조사하지 않는 귤을 같은 조건으로 약 1개월 보존한 결과, 미조사의 부패율은 42%, 조사의 부패율은 19%로, 효과를 실증할 수 있었다.담당자는 「자외선을 너무 쬐면 피부가 변색하기 때문에, 조사 후에도 표면의 신선도를 유지하는 고생을 거듭했다」라고 밝힌다.
참가한 귤 농가, 사와자키 요시키씨(44)는 「상처가 난 귤을 출하하지 않게 항상 눈을 빛내고 있지만, 작은 상처를 간과하고 상자에 채워 버려, 푸른 곰팡이가 퍼지는 케이스도 있다.약간의 상처가 있어도 잘 썩지 않게 하는 장치가 있으면 편리하다」라고 말해, 실용화에 기대를 담는다.
2020년 9월 9일 수요일
2020년 9월 7일 월요일
2020년 2월 3일 월요일
2020년 2월 2일 일요일
2019년 12월 16일 월요일
2019년 9월 19일 목요일
선별 후 남는 비급 귤 처리를 이렇게.
瀬戸内海 지방에서
イノシシみかん 멧돼지와 미캉의 발단.
먹이를 찾아 '바다를 헤엄쳐 건너온' 멧돼지 떼거리에 농사를 망치게 되어
사냥꾼을 불러다 잡은 뒤 고기를 팔게 됨.
이게 대박을 쳐서 지금은 귤 매상보다 멧돼지 고기 매상이 더 나와서
아예 근처 레스토랑에도 귤먹은 멧돼지 고기를 공급한다고 함
냄새만 잡으면 굉장히 맛있는 고기라고....
(이부분은 확인이 필요해)
귤을 먹어서 그런지 향이 독특하다고 함
사냥꾼을 불러다 잡은 뒤 고기를 팔게 됨.
이게 대박을 쳐서 지금은 귤 매상보다 멧돼지 고기 매상이 더 나와서
아예 근처 레스토랑에도 귤먹은 멧돼지 고기를 공급한다고 함
냄새만 잡으면 굉장히 맛있는 고기라고....
(이부분은 확인이 필요해)
귤을 먹어서 그런지 향이 독특하다고 함
2018년 7월 30일 월요일
딸기의 품질 평가
Strawberry fruit (Fragariaxananassa Duch.) is an economically important fruit which is more popularly consumed fresh, as well as used for garnishing cakes and pastries, flavored for juices and milk products, and processed into jams and other products. Therefore, together with the recent attention for food quality and safety,technologies for estimating the fresh quality of strawberry fruit are being sought [1]. At present, fruit are sorted manually or automatically on the basis of their external quality features. However, internal quality attributes such as firmness, sweetness, acidity and flavor are very important in the quality evaluation industries. In addition, since the strawberry is a non-climacteric fruit, in order to achieve good quality, it is essential to harvest at the optimum stage of ripening [2]. Currently, many objective criteria for judging maturity of strawberry have been used, for example, firmness, total soluble solids, titrable acidity, and determination of total anthocyanins. However, standard methods for these quality measurements are mostly destructive, slow, and prone to operational error. In order to overcome these disadvantages 딸기는 신선하게 더 많이 섭취되고 주스 및 유제품에 맛을 내고 잼 및 기타 제품으로 가공되는 케이크 및 패스트리를 장식하는 데 사용되는 경제적으로 중요한 과일입니다. 따라서 식품의 품질과 안전성에 대한 최근 관심과 함께 딸기 과일의 신선 품질을 평가하는 기술이 연구되고있다 [1]. 현재 과일은 외부 품질 특성에 따라 수동 또는 자동으로 분류됩니다. 그러나 견고성, 단맛, 신맛 및 향과 같은 내부 품질 속성은 품질 평가 산업에서 매우 중요합니다. 또한, 딸기가 비회수 과일이기 때문에 좋은 품질을 얻기 위해서는 숙성의 최적 단계에서 수확하는 것이 필수적입니다 [2]. 현재 딸기의 성숙도를 판단하기위한 많은 객관적인 기준이 사용되었습니다. 예를 들어 견고성, 총 가용성 고형물, 적정 산도 및 총 안토시아닌의 결정이 그 예입니다. 그러나 이러한 품질 측정을위한 표준 방법은 대부분 파괴적이며 느리며 작동 오류가 발생하기 쉽습니다. (Application of Multispectral Imaging to Determine Quality Attributes and Ripeness Stage in Strawberry
Fruit, 2014, PLOS One )
...
all of above predictions of quality attributes in strawberry fruit based on spectral imaging technique have been made using PLS analysis or MLR analysis. New regression methods such as support vector machine (SVM) and back propagation neural network (BPNN) appear promising in that they enable the non-linearity of data to be modeled using local or specific equations which could improve
prediction models. Therefore, the main objective of this study was to assess the application of multispectral imaging for predicting the major quality attributes and ripeness stage in strawberry fruit, and comparing the performance of prediction models obtained using PLS, SVM and BPNN.
스펙트럼 이미징 기술에 기반한 딸기 과일의 품질 속성에 대한 위의 모든 예측은 PLS 분석 또는 MLR 분석을 사용하여 이루어졌습니다. SVM (Support Vector Machine) 및 BPNN (Back propagation neural network)과 같은 새로운 회귀 분석 방법은 데이터의 비선형 성을 개선 할 수있는 지역 또는 특정 방정식을 사용하여 모델링 할 수 있다는 점에서 유망한 것으로 나타났습니다 따라서 본 연구의 목적은 PLS, SVM 및 BPNN을 사용하여 얻은 예측 모델의 성능을 비교하고 딸기 과일의 주요 품질 특성 및 숙성 단계를 예측하기위한 다중 스펙트럼 이미징의 적용을 평가하는 것이었다.
Fruit, 2014, PLOS One )
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all of above predictions of quality attributes in strawberry fruit based on spectral imaging technique have been made using PLS analysis or MLR analysis. New regression methods such as support vector machine (SVM) and back propagation neural network (BPNN) appear promising in that they enable the non-linearity of data to be modeled using local or specific equations which could improve
prediction models. Therefore, the main objective of this study was to assess the application of multispectral imaging for predicting the major quality attributes and ripeness stage in strawberry fruit, and comparing the performance of prediction models obtained using PLS, SVM and BPNN.
스펙트럼 이미징 기술에 기반한 딸기 과일의 품질 속성에 대한 위의 모든 예측은 PLS 분석 또는 MLR 분석을 사용하여 이루어졌습니다. SVM (Support Vector Machine) 및 BPNN (Back propagation neural network)과 같은 새로운 회귀 분석 방법은 데이터의 비선형 성을 개선 할 수있는 지역 또는 특정 방정식을 사용하여 모델링 할 수 있다는 점에서 유망한 것으로 나타났습니다 따라서 본 연구의 목적은 PLS, SVM 및 BPNN을 사용하여 얻은 예측 모델의 성능을 비교하고 딸기 과일의 주요 품질 특성 및 숙성 단계를 예측하기위한 다중 스펙트럼 이미징의 적용을 평가하는 것이었다.
2018년 7월 2일 월요일
2018년 1월 3일 수요일
2017년 8월 16일 수요일
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