PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Potato Research· 2026Q2

Yakın Kızılötesi Spektroskopisi ile Patates Cipslerindeki Akrilamid Seviyelerinin Ayırt Edilmesi

Discrimination of Acrylamide Levels in Potato Chips Using Near-Infrared Spectroscopy

Carlos Miguel Peraza-Alemán, Davide Ballabio, Silvia Arazuri, Ainara López-Maestresalas ve diğerleri

Kısa özet

Makine öğrenmesi ile desteklenen yakın kızılötesi spektroskopisi (NIRS), patates cipsi örneklerini harici doğrulama ile %88 doğrulukla düşük veya yüksek akrilamid içeriğine göre doğru bir şekilde sınıflandırmıştır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Patates cipslerindeki akrilamid seviyelerini analiz etmek için yakın kızılötesi spektroskopisi (NIRS) kullanılmıştır.
  • Temel bileşen analizi (PCA), çeşit ve hasat yılının spektral verileri önemli ölçüde etkilediğini göstermiştir.
  • Destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırması, örneklerin akrilamid içeriğinin (%88) düşük/yüksek olarak doğru bir şekilde tanımlanmasını sağlamıştır.
  • Harici doğrulama 0.131'lik bir tahmin hatası ile sonuçlanmıştır.
  • Yağ içeriğinin NIR spektral yanıtı etkilediği gözlemlenmiştir.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Controlling acrylamide formation in potato chips remains a major challenge for the food industry due to its carcinogenic potential. Its formation is influenced by multiple factors, including the composition of the raw material and the processing conditions. Therefore, the development of rapid and efficient monitoring methods is essential to ensure consumer safety. In this study, two potato chip varieties ( Agria and Jaerla ) from two harvest years (2022 and 2023) were analysed using near-infrared spectroscopy (NIRS) to classify samples according to their acrylamide content, following the criteria established in European Regulation 2017/2158. Principal component analysis (PCA) revealed that both variety and harvest year had a significant influence on the spectral data. Subsequently, support vector machine (SVM) was applied to classify samples as having either low or high acrylamide content. Up to 88% of samples were correctly classified with an error of 0.131 in external validation. Finally, it was observed that oil content exerted a marked influence on the NIR spectral response, potentially affecting the identification of wavelengths relevant for acrylamide prediction.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Potato Research, 2026 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Gıda Bilimi

Food ScienceAgricultural and Biological Sciences