Mengukur Kemanisan Tanpa Memotong Buah: Teknologi Inframerah Dekat

Bagaimana kilang pembungkusan buah memastikan setiap mangga atau nanas yang dihantar cukup manis tanpa memotong setiap biji buah? Jawapannya semakin bergantung kepada teknologi spektroskopi, khususnya spektroskopi cahaya nampak dan inframerah dekat (Vis/NIR). Artikel ini menerangkan bagaimana teknologi ini berfungsi dan apa yang ditunjukkan oleh kajian, termasuk untuk buah tropika.

Masalah Kaedah Tradisional

Kaedah tradisional untuk mengukur kandungan pepejal larut (Brix) ialah menggunakan refraktometer. Satu ulasan menyatakan kaedah ini mempunyai kelemahan kerana ia merosakkan buah, memerlukan tenaga kerja yang banyak dan kurang cekap [1]. Kajian mangga turut menyatakan kaedah biasa untuk menentukan kemanisan mangga mempunyai kelemahan ketara kerana memakan masa, memerlukan tenaga kerja dan merosakkan buah [2].

Bagaimana NIR Berfungsi?

Teknologi Vis/NIR memancarkan cahaya ke atas buah dan mengukur cahaya yang dipantulkan atau ditembusi. Molekul seperti gula dan air menyerap cahaya pada panjang gelombang tertentu. Dengan menggunakan model statistik, corak cahaya ini boleh digunakan untuk meramal kandungan pepejal larut.

Kajian epal mendapati ramalan pepejal larut berdasarkan teknologi optik Vis-NIR mungkin berkaitan dengan korelasi tinggi antara sifat penyerapan dan penyerakan cahaya dengan kandungan sukrosa [3].

Bukti untuk Buah Tropika

Mangga

Kajian 120 sampel mangga menggunakan spektroskopi inframerah dekat gelombang pendek (900–1650 nm) [2]. Model terbaik memperoleh pekali korelasi ramalan 0.78 dengan ralat piawai ramalan 0.67 %Brix [2]. Pengkaji menyimpulkan kaedah ini boleh menilai kemanisan mangga tanpa memusnahkan buah [2].

Kajian puri mangga dan manggis pula mendapati model NIR memberi pekali penentuan 0.955 untuk jumlah pepejal larut dalam puri mangga [4].

Nanas

Kajian nanas menggunakan sistem Vis-NIR dalam talian yang mengukur cahaya melalui buah di atas tali sawat yang bergerak pada kelajuan 100 mm/s [5]. Model kandungan pepejal larut mencapai pekali korelasi 0.88, dan pengkaji menyatakan kaedah ini berpotensi untuk pemantauan kualiti masa nyata pada skala pengeluaran besar-besaran [5].

Pisang, ciku dan buah lain

Satu kajian menguji Vis-NIR (400–1000 nm) pada buah dengan ketebalan kulit berbeza [6]:

Pengkaji menyatakan, selain ketebalan kulit, struktur dalaman dan bilangan biji turut mempengaruhi model ramalan [6].

Had Teknologi NIR

Ulasan tentang pengukuran spektrum bukan pemusnah untuk buah tropika mendapati NIR mempunyai kedalaman penembusan terhad bagi buah berkulit tebal seperti avokado, nanas dan pisang [7]. Pemilihan geometri optik dan julat panjang gelombang NIR yang sesuai boleh membantu meningkatkan ketepatan [7].

Kajian tembikai susu (melon) mendapati hujung stil (bahagian bunga) buah ialah lokasi yang sesuai untuk menilai pepejal larut, disebabkan struktur fisiologinya [8].

Ulasan lain membincangkan faktor dalaman dan luaran yang mengganggu prestasi model dalam senario aplikasi yang kompleks, serta cabaran dalam pengumpulan data besar, keterwakilan sampel dan pengesahan model [1].

Teknologi Kos Rendah

Satu sistem yang dibangunkan menggunakan LED komersial dan pengesan foto, berbanding spektrometer berketepatan tinggi yang mahal [9]. Sistem ini mencapai ralat purata mutlak ternormal 8%, yang menurut pengkaji tidak dapat dikesan oleh pengguna sebagai perbezaan kemanisan, dan kekal stabil di bawah keadaan cahaya dan suhu yang berbeza [9].

Manfaat untuk Industri

1. Penggredan automatik. Buah boleh disusun mengikut tahap kemanisan.

2. Kurang pembaziran. Tiada buah perlu dipotong untuk ujian.

3. Ketekalan kualiti. Pengguna lebih yakin dengan kualiti buah.

4. Penentuan masa tuai. Kemanisan boleh dipantau semasa buah masih di pokok.

Panduan Praktikal

Bagi pengusaha ladang dan pembungkus:

1. Pertimbangkan alat NIR mudah alih jika menjual buah premium berdasarkan kemanisan.

2. Kalibrasi alat untuk kultivar dan keadaan tempatan, kerana model yang dibangunkan untuk satu buah atau kultivar mungkin tidak tepat untuk yang lain.

3. Gabungkan dengan amalan ladang yang baik. Gunakan hanya racun perosak berdaftar dengan Lembaga Racun Makhluk Perosak dan ikut arahan label. Dapatkan nasihat Jabatan Pertanian dan MARDI tentang piawaian penggredan buah.

Bagi pengguna:

Label “Brix” atau “manis terjamin” mungkin hasil daripada teknologi ini, tetapi ingat bahawa Brix tidak selalu sama dengan rasa manis yang dirasai, seperti yang dibincangkan dalam artikel lain dalam siri ini.

Bagaimana Model Dibina?

Ketepatan teknologi NIR bergantung kepada model statistik yang dibina. Kajian kandungan pepejal larut dalam tembikai susu menggunakan 360 sampel untuk membangunkan model kalibrasi, dan 195 sampel lain untuk ramalan luaran, dengan pekali penentuan 0.83 dan ralat 0.73 °Brix [8]. Ulasan tentang Vis/NIR dan pengimejan hiperspektral menyatakan langkah penting seperti pemerolehan data, prapemprosesan spektrum dan pemilihan ciri perlu dilakukan dengan teliti, dan pengesahan serta penambahbaikan model merupakan cabaran yang perlu diberi tumpuan dalam penyelidikan akan datang [1].

Kesimpulan

Teknologi spektroskopi Vis/NIR membolehkan kemanisan buah dianggarkan dengan cepat tanpa merosakkan buah. Kajian menunjukkan prestasi yang baik untuk buah seperti ciku, pisang, mangga dan nanas, tetapi ketepatan berkurang bagi buah berkulit tebal seperti buah naga. Kalibrasi yang betul dan pemilihan kaedah pengukuran yang sesuai penting untuk memastikan keputusan yang boleh dipercayai.

Penafian: Artikel ini untuk pengetahuan umum sahaja dan bukan nasihat teknikal atau pelaburan peralatan.

Rujukan

[1] Yiying Zhao et al. (2024). Visible/near-infrared Spectroscopy and Hyperspectral Imaging Facilitate the Rapid Determination of Soluble Solids Content in Fruits. Food Engineering Reviews. DOI: 10.1007/s12393-024-09374-6.

[2] Most. Sapna Khatun et al. (2024). Short Wave-Near Infrared Spectroscopy for Predicting Soluble Solid Content in Intact Mango with Variable Selection Algorithms and Chemometric Model. Journal of Food Composition and Analysis. DOI: 10.1016/j.jfca.2024.106745.

[3] Kang-Li Wei et al. (2020). Relationship between optical properties and soluble sugar contents of apple flesh during storage. Postharvest Biology and Technology. DOI: 10.1016/j.postharvbio.2019.111021.

[4] P. Pornchaloempong et al. (2022). Non-Destructive Quality Evaluation of Tropical Fruit (Mango and Mangosteen) Purée Using Near-Infrared Spectroscopy Combined with Partial Least Squares Regression. Agriculture. DOI: 10.3390/agriculture12122060.

[5] Dennis Semyalo et al. (2024). Nondestructive online measurement of pineapple maturity and soluble solids content using visible and near-infrared spectral analysis. Postharvest Biology and Technology. DOI: 10.1016/j.postharvbio.2023.112706.

[6] E. Z. D. Pratiwi et al. (2023). Non-destructive evaluation of soluble solid content in fruits with various skin thicknesses using visible–shortwave near-infrared spectroscopy. Open Agriculture. DOI: 10.1515/opag-2022-0183.

[7] Umuhoza Aline et al. (2023). Advancement of non-destructive spectral measurements for the quality of major tropical fruits and vegetables: a review. Frontiers in Plant Science. DOI: 10.3389/fpls.2023.1240361.

[8] Ming Li et al. (2019). Non-destructive measurement of soluble solids content of three melon cultivars using portable visible/near infrared spectroscopy. Biosystems Engineering. DOI: 10.1016/j.biosystemseng.2019.10.003.

[9] Lu Wang et al. (2026). VNiScan-Fruit: A Non-Invasive Visible-Near Infrared Sensing System for Soluble Solids Content Estimation in Fruits. IEEE Transactions on Mobile Computing. DOI: 10.1109/tmc.2026.3667385.