| dc.description.abstract | Abstract: The purpose of this study was to study and develop NIR spectroscopy for the prediction of
dry matter content in intact unpeeled potato tubers. The techniques ability to measure dry
matter content was also tested under different conditions, i.e. in contact with the NIR
instrument, non-contact and while the samples were moving.
Today the industry use the specific gravity to determine the dry matter content in a small
sample set of potato tubers, and it is assumed that this measurement is representative for the
entire potato batch. Potatoes are highly heterogeneous and can show significant variation in
the constituents, not only between tubers, but also within one tuber. Creating a tool to
measure dry matter content quantitative, on-line and non-destructive would be of tremendous
help for the industry. This would make it possible for producers of potato products to acquire
potato tubers with dry matter content suited for their purposes.
The selection of potato varieties were based on their use in the industry, and variation of skin
and flesh color. They were provided by Bama, Maarud and Buer. Data from NIR
measurements of the potato tubers were connected with corresponding dry matter data. This
data set was combined with a data set from an earlier study (Helgerud et al. 2012), and a
regression model was created using PLSR. The explained variance was R
2
= 0,92 with an
RMSECV = 1,15 % and the model used 6 PLS factors. Using the PLSR model, prediction of
dry matter was done on 1194 potato tubers of the variety Sava and Rafaela was done
successfully.
Comparing the PLSR models for measurements done with contact, non-contact and in
movement, there was relatively little difference when looking at the R
2
, RMSECV and the
amount of factors used. This confirms that it is possible to use NIR spectroscopy as a fast and
reliable way to predict the dry matter content in potato tubers. Sammendrag (Norwegian Abstract):
Formålet med oppgaven var å utvikle en modell, ved bruk av NIR spektroskopi, som kunne
predikere tørrstoffinnholdet i poteter. Dette ble også testet under forskjellige forhold, dvs. i
kontakt med NIR instrumentet, ikke-kontakt og måling ved bevegelig potet.
I dag benytter potet industrien seg av egenvekten til poteter for å bestemme mengden tørrstoff
i et lite uttak av poteter. Dette antar de at gjelder for resten av partiet. Poteter er svært
heterogene, og kan variere mye, ikke bare i mellom poteter, men også innad en potet. Å
utvikle et verktøy for å måle tørrstoff raskt, ikke destruktivt og i store kvanta ville være til stor
hjelp for industrien. Dette ville muliggjøre for produsenter av potetprodukter å kunne kjøpe
poteter som har tørrstoff som er egnet til deres produkter.
Valget av potetsortene var basert på deres alminnelige bruk i industrien, og pga. variasjonen
av skall og kjøtt. Potetene ble levert av Bama, Maarud og Buer. Data fra NIR målingene av
potene, ble koblet med respektive tørrstoffmålinger. Data settet ble kombinert med et data sett
fra et tidligere forsøk (Helgerud et al. 2012), og en regresjons modell ble lagd ved hjelp av
PLSR. Variansen for modellen var R
2
= 0,92 med en RMSECV = 1,15 % og modellen brukte
6 PLS faktorer. Modellen ble brukt, vellykket, for å predikere mengden tørrstoff i 1194 poter,
av sorten Sava og Rafaela.
Sammenligning av PLSR modellen av målingen gjort i kontakt, ikke-kontakt og ved
bevegelse, viste liten forskjell når det ble sett på R
2
, RMSEVC og antall faktorer brukt. Dette
bekrefter at det er mulig å bruke NIR spektroskopi som en rask og pålitelig metode for å måle
tørrstoff i poteter. | no_NO |
