본 연구에서는 포도의 비파괴 당도판정기술을 개발하기 위하여 수행하였으며, 포도의 당도판정에 최적인 시스템을 설계하기 위하여 요인을 구명하였고, 포도의 비파괴 당도판정 시험을 수행하였다. 포도의 당도판정을 위한 근적외선 스캔 면적 결정을 위하여 포도송이 전체의 평균당도와 부위별 평균당도 분포특성을 조사하였다. 한 송이 전체의 평균당도에 가장 근접한 부위별 평균당도는 『상+중』 부위 이었으며, 이때의 상관관계는 결정게수($R^2$)가 0.9474이었다. 따라서 포도송이 전체의 평균당도에 근접하는 샘플링 개수를 선정하기 위하여 『상+중』부위의 포도 알을 각각 10 알과 20 알을 채취하여 이때의 평균당도와 한 송이 전체의 평균당도와의 관계를 조사하였다. 10 알(각각 5 알씩)을 채취하여 측정한 평균당도와 한 송이 전체의 평균당도와의 관계는 결정계수($R^2$) 값이 0.7214로 나타났으나, 20 알(각각 10 알씩)을 채취하여 측정한 평균당도와의 관계는 결정계수($R^2$) 값이 0.9038로 나타나 한 송이 전체의 평균 당도에 근접하는 것으로 나타났다. 따라서 근적외선 분광법에 의해 포도의 비파괴 당도측정을 위해서는 상부 및 중앙부의 스펙트럼을 획득하여 판정모델을 작성하면 포도송이를 대표할 수 있는 당도의 측정이 가능할 것으로 판단되었다. 당도판정 모델은 PLS 회귀법을 이용하였다. 하우스에서 재배된 캠벨얼리 포도를 대상으로 당도판정 시험결과 교정오차(SEC)는 0.40 brix이었으며, 당도 예측정밀도(SEP)는 0.48 brix로 나타났다. 노지에서 재배된 캠벨얼리 포도의 당도판정 시험결과 교정오차(SEC)는 0.51 brix 이었으며, 예측정밀도(SEP)는 0.62 brix로서 하우스 포도에 비해 다소 높게 나타났다. 그러나 포도의 특성상 부위별 각 낟알들의 당도편차가 다소 큰 것을 고려하면 실용성이 있을 것으로 판단되었다. 한편, 측정된 당도데이터의 재현성을 조사하기 위하여 동일 시료를 3반복 측정 후 첫 번째로 측정된 당도 데이터에 대한 두 번재 및 세 번째의 당도 데이터와의 상관관계를 조사하였다. 결정계수가 각각 0.8685, 0.8457로서 반복간 오차가 크지 않은 것으로 나타났으며, 평균 표준편차는 0.21 brix, 최대 표준편차는 0.76 brix, 최소 표준편차는 2.4×$10^{-7}$으로서 반복간 오차는 양호한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 포도의 비파괴 당도판정기술을 개발하기 위하여 수행하였으며, 포도의 당도판정에 최적인 시스템을 설계하기 위하여 요인을 구명하였고, 포도의 비파괴 당도판정 시험을 수행하였다. 포도의 당도판정을 위한 근적외선 스캔 면적 결정을 위하여 포도송이 전체의 평균당도와 부위별 평균당도 분포특성을 조사하였다. 한 송이 전체의 평균당도에 가장 근접한 부위별 평균당도는 『상+중』 부위 이었으며, 이때의 상관관계는 결정게수($R^2$)가 0.9474이었다. 따라서 포도송이 전체의 평균당도에 근접하는 샘플링 개수를 선정하기 위하여 『상+중』부위의 포도 알을 각각 10 알과 20 알을 채취하여 이때의 평균당도와 한 송이 전체의 평균당도와의 관계를 조사하였다. 10 알(각각 5 알씩)을 채취하여 측정한 평균당도와 한 송이 전체의 평균당도와의 관계는 결정계수($R^2$) 값이 0.7214로 나타났으나, 20 알(각각 10 알씩)을 채취하여 측정한 평균당도와의 관계는 결정계수($R^2$) 값이 0.9038로 나타나 한 송이 전체의 평균 당도에 근접하는 것으로 나타났다. 따라서 근적외선 분광법에 의해 포도의 비파괴 당도측정을 위해서는 상부 및 중앙부의 스펙트럼을 획득하여 판정모델을 작성하면 포도송이를 대표할 수 있는 당도의 측정이 가능할 것으로 판단되었다. 당도판정 모델은 PLS 회귀법을 이용하였다. 하우스에서 재배된 캠벨얼리 포도를 대상으로 당도판정 시험결과 교정오차(SEC)는 0.40 brix이었으며, 당도 예측정밀도(SEP)는 0.48 brix로 나타났다. 노지에서 재배된 캠벨얼리 포도의 당도판정 시험결과 교정오차(SEC)는 0.51 brix 이었으며, 예측정밀도(SEP)는 0.62 brix로서 하우스 포도에 비해 다소 높게 나타났다. 그러나 포도의 특성상 부위별 각 낟알들의 당도편차가 다소 큰 것을 고려하면 실용성이 있을 것으로 판단되었다. 한편, 측정된 당도데이터의 재현성을 조사하기 위하여 동일 시료를 3반복 측정 후 첫 번째로 측정된 당도 데이터에 대한 두 번재 및 세 번째의 당도 데이터와의 상관관계를 조사하였다. 결정계수가 각각 0.8685, 0.8457로서 반복간 오차가 크지 않은 것으로 나타났으며, 평균 표준편차는 0.21 brix, 최대 표준편차는 0.76 brix, 최소 표준편차는 2.4×$10^{-7}$으로서 반복간 오차는 양호한 것으로 나타났다.
The mean sugar content of a whole bunch of grapes and the mean sugar content distribution pattern by parts were investigated in order to determine the NIR scanning area for evaluating grape sugar content. The coefficient of determination between the mean sugar content of 20 berries (10 berries from ...
The mean sugar content of a whole bunch of grapes and the mean sugar content distribution pattern by parts were investigated in order to determine the NIR scanning area for evaluating grape sugar content. The coefficient of determination between the mean sugar content of 20 berries (10 berries from the upper part and 10 berries from the middle part) and the mean sugar content of the whole bunch of grapes was 0.9038 and, the mean sugar content of 20 berries was close to that of the whole bunch of grapes. Thus, if prediction model is made for the non-destructive grape sugar content by the NIR spectroscopy by acquiring each spectrum of the upper part and the middle part. this sugar content representing the that of whole bunch of grapes. The sugar content evaluation model was made by using the PLS regression. As a result of conducting the sugar content evaluation test on campbell early grapes grown in a vinyl house. the standard error of calibration(SEC) was 0.40 brix, and the sugar content predictive accuracy (SEP) was 0.48 brix. As a result of conducting the sugar content evaluation test on campbell early grapes grown in outdoors, the SEC was 0.51 brix, and the sugar content predictive accuracy (SEP) was 0.62 brix, which was a little higher than the grapes grown in the vinyl house. Meanwhile, in order to investigate the reproducibility of the measured sugar content data, the sugar content of the same sample was repeatedly measured 3 times. As a result, the coefficient of determination was 0.8685 and 0.8457, showing that the repetitive error was small. The mean standard deviation was 0.21 brix.
The mean sugar content of a whole bunch of grapes and the mean sugar content distribution pattern by parts were investigated in order to determine the NIR scanning area for evaluating grape sugar content. The coefficient of determination between the mean sugar content of 20 berries (10 berries from the upper part and 10 berries from the middle part) and the mean sugar content of the whole bunch of grapes was 0.9038 and, the mean sugar content of 20 berries was close to that of the whole bunch of grapes. Thus, if prediction model is made for the non-destructive grape sugar content by the NIR spectroscopy by acquiring each spectrum of the upper part and the middle part. this sugar content representing the that of whole bunch of grapes. The sugar content evaluation model was made by using the PLS regression. As a result of conducting the sugar content evaluation test on campbell early grapes grown in a vinyl house. the standard error of calibration(SEC) was 0.40 brix, and the sugar content predictive accuracy (SEP) was 0.48 brix. As a result of conducting the sugar content evaluation test on campbell early grapes grown in outdoors, the SEC was 0.51 brix, and the sugar content predictive accuracy (SEP) was 0.62 brix, which was a little higher than the grapes grown in the vinyl house. Meanwhile, in order to investigate the reproducibility of the measured sugar content data, the sugar content of the same sample was repeatedly measured 3 times. As a result, the coefficient of determination was 0.8685 and 0.8457, showing that the repetitive error was small. The mean standard deviation was 0.21 brix.
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