文献类型： 中文期刊

作者： 李泽林 ¹ ; 高子琪 ¹ ; 杨芳 ¹ ; 胡一凡 ¹ ; 严静 ¹ ; 牛之瑞 ² ; 王冬钰 ³ ; 刘秀嶶 ¹ ; 田浩 ¹ ;

作者机构： 1.云南省农业科学院农产品加工研究所

2.云南省产品质量监督检验研究院国家热带农副产品监督检验中心

3.云南农业职业技术学院云安产业学院

关键词： 初加工;咖啡生豆;傅里叶变换近红外光谱;可溶性固形物;化学计量学;预测

期刊名称： 食品工业科技

ISSN： 1002-0306

年卷期： 2025 年 46 卷 018 期

页码： 56-66

收录情况： 北大核心 ; CSCD

摘要： 为探究不同初加工小粒咖啡生豆判别方法及预测其可溶性固形物(Soluble solids content,SSC)含量,利用手持式折光仪和傅里叶红外光谱仪(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)对水洗、日晒及蜜处理三种不同初加工小粒咖啡生豆进行检测,并建立了判别方法和SSC回归预测模型.结果表明,蜜处理咖啡豆SSC含量最高,为4.86%.二维相关光谱(Two-dimensional correlation spectroscopy,2D-COS)能准确识别不同样品间的光谱特征的差异.采用多元统计分析处理SG平滑(Savitzky-Golay smoothing,SG)、均值归一化(Normalization method,NM)、去趋势化(De-trend,DT)、多元散射校正(Multiple scattering correction,MSC)4 种预处理方式FT-IR光谱数据可以实现对不同初加工样本的准确判别.进一步使用主成分回归(Principal component regression,PCR)、偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PL SR)、支持向量机回归(Support vector regression,SVR)3种机器学习模型实现了对三种不同初加工咖啡生豆SSC的预测,其中原始数据-PCR模型组合预测效果最好R2c为0.67,R2p为0.64.本研究为不同初加工方式咖啡豆品质评价、优选、提升及完善咖啡产业体系提供了前期基础.