Menu
Skrót klawiszowy: /
Skrót klawiszowy: /

Detection of fungal infections in strawberry fruit by VNIR/SWIR hyperspectral imaging.

Opis bibliograficzny

Detection of fungal infections in strawberry fruit by VNIR/SWIR hyperspectral imaging. [AUT. KORESP.] ANNA SIEDLISKA, [AUT.] PIOTR BARANOWSKI, PIOTR ZUBIK, WOJCIECH MAZUREK, BOŻENA SOSNOWSKA. Postharvest Biol. Technol. (Print) 2018 Vol. 139 s. 115-126, il., bibliogr., sum. DOI: 10.1016/j.postharvbio.2018.01.018
Kliknij opis aby skopiować do schowka

Szczegóły publikacji

Źródło:
POSTHARVEST BIOLOGY AND TECHNOLOGY 2018 Vol. 139, s. 115-126
Rok: 2018
Język: Angielski
Charakter formalny: Artykuł w czasopismie
Typ MNiSW/MEiN: praca oryginalna

Streszczenia

Early stages of fungal infections in strawberry fruit are difficult to detect by the majority of commonly used manual and automatic sorting methods In this study, hyperspectral imaging was applied for detection of fungal infections causing fruit spoilage. Fruit of two cultivars: ‘Senga Sengana’ and ‘Honeoye’, were individually inoculated with pathogenic fungi of Botrytis cinerea and Collatotrichum acutatum, while non-inoculated fruit were used as a control. The reflectance spectra of fruit were acquired during four days after inoculation. Based on the second derivative of the original spectra, 19 wavelengths were selected as the most appropriate for discrimination of infections in strawberries and were used to construct supervised classification models. Among all the studied classifiers, the best prediction accuracies for discriminating fungi species were obtained by using the backpropagation neural network (BNN) model. The accuracy of distinguishing between inoculated and control fruit was higher than 97%. The method presented in this study also allowed early detection of fungal infection, starting 24 h from inoculation when the symptoms of fungal infection are invisible. Multiple linear regression was used to create total anthocyanin content (AC), soluble solid content (SSC) and total phenolic content (TPC) models. Two wavelengths (681 and 1292 nm) were selected to create the AC model and four wavelengths (705, 842, 1162 and 2239 nm) were indicated as the most suitable for the SSC model. The coefficients of determination of the created models were R2 = 0.65 and R2 = 0.85 for AC and SSC, respectively. The results demonstrated that hyperspectral imaging technique has potential for rapid and non-invasive detection of fungal infection and for predicting and visualizing AC and SSC in strawberry fruit during storage.

Identyfikatory

BPP ID: (46, 43430) wydawnictwo ciągłe #43430

Metryki

40,00
Punkty MNiSW/MEiN
3,927
Impact Factor

Eksport cytowania

Wsparcie dla menedżerów bibliografii:
Ta strona wspiera automatyczny import do Zotero, Mendeley i EndNote. Użytkownicy z zainstalowanym rozszerzeniem przeglądarki mogą zapisać tę publikację jednym kliknięciem - ikona pojawi się automatycznie w pasku narzędzi przeglądarki.

Informacje dodatkowe

Rekord utworzony:23 lutego 2018 15:11
Ostatnia aktualizacja:17 sierpnia 2021 13:59

Informacja o ciasteczkach (tych internetowych, nie tych słodkich i chrupiących...)

Ta strona wykorzystuje pliki cookie do poprawy funkcjonalności i analizy ruchu. Możesz zaakceptować wszystkie pliki cookie lub zarządzać swoimi preferencjami prywatności. Nawet, jeżeli nie zgodzisz się na używanie plików cookie na tej stronie, to informację o tym musimy zapamiętać w formie... pliku cookie, zatem jeżeli chcesz zadbać o swoją prywatność w pełni, zapoznaj się z informacjami, jak zupełnie wyłączyć możliwości śledzenia Ciebie w internecie.

✓ Zgadzam się ✗ Nie zgadzam się