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Control of quality and silo storage of sunflower seeds using near infrared technology

Opened Access Control of quality and silo storage of sunflower seeds using near infrared technology

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Autor: González Martín, Inmaculada
Villaescusa García, Virginia
López González, F
Oiz Jiménez, C.
Lobos Ortega, Iris A.
Gordillo Arrobas, Belén
Hernández Hierro, José Miguel
Departamento: Universidad de Sevilla. Departamento de Nutrición y Bromatología, Toxicología y Medicina Legal
Fecha: 2013
Publicado en: Grasas y Aceites, 64 (1), 30-35
Tipo de documento: Artículo
Resumen: En este trabajo se evalúa la espectroscopía de infrarrojo cercano para su uso en el control de calidad y almacenamiento de semillas de girasol. Los resultados indican que el método analítico empleado puede utilizarse como método de determinación rápida de humedad, grasa y contenidos altos/bajos de ácido oleico. Los rangos de aplicación son comparables con los valores que se han determinado mediante métodos clásicos de análisis, encontrándose entre 4.6-21.4% la humedad, 38.4-49.6% la grasa y 60.0- 93.1% de ácido oleico del total de los ácidos grasos. Además se ha utilizado un análisis discriminarte lineal por pasos determinando las longitudes de onda más adecuadas para la clasificación de semillas de girasol en los grupos alto/bajo oleico. El modelo generado permitió la clasificación de semillas de girasol en los grupos alto y bajo oleico con unos porcentajes de muestras correctamente clasificadas de un 90.5% en validación interna y de un 89.4% en validación cruzada This work assesses the application of near infrared spectroscopy technology for the quality control of sunflower seeds direct from farmers and from a storage silo. The results show that the analytical method employing near infrared spectroscopy can be used as a rapid and non-destructive tool for the determination of moisture, fat and high/low oleic acid contents in samples of sunflower seeds. The ranges obtained were comparable to those reported for classic chemical methods, and were between 4.6-21.4% for moisture; 38.4-49.6% for fat, and 60.0-93.1% for oleic acid expressed as percentage of total fatty acids. A stepwise discriminant analysis was performed to determine the most useful wavelengths for classifying sunflower seeds in terms of their (high/low) oleic acid composition. The discriminant model allows the classification of sunflower seeds with high or low oleicacid contents, with a prediction rate of 90.5% for internal validation and of 89.4% for cross-validation
Tamaño: 369.4Kb
Formato: PDF

URI: http://hdl.handle.net/11441/41046

DOI: http://dx.doi.org/10.3989/gya.096312

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