使用近红外光谱技术评估稻米中稻米象数量的可能性研究

"这篇论文探讨了使用近红外光谱技术估计稻米中稻米象数量的可能性。泰国香米因其出色的口感、浓郁的香气和细腻的质地受到全球消费者的喜爱，其中泰国茉莉香米尤为受欢迎。优质大米的分类要求几乎所有的稻谷颗粒都是完整的，只含有少量的外来粒子。在稻米中发现的所有外来粒子中，稻米象对稻米的质量和数量造成的破坏最为严重，使优质等级的大米变为低等级大米。众所周知，为了控制稻米象的滋生和繁殖，稻米加工商通常采取过量熏蒸的做法，但这不可避免地导致了农药残留问题。" 文章深入研究了利用近红外光谱技术来评估稻米储存中稻米象数量的可行性。近红外光谱技术是一种非破坏性的分析方法，它可以快速、无损地获取物质的化学信息，因此在农业、食品科学和质量控制等领域有广泛应用。在这项研究中，研究人员Puttinun Jarruwat和Prasan Choomjaihan来自泰国曼谷的King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang的农业工程学院。 他们指出，稻米象是稻米储存中的主要害虫之一，它们会降低稻米的质量，影响其市场价值。传统的控制方法，如过量熏蒸，虽然能有效杀死害虫，但可能导致农药残留，这对消费者健康和环境都存在潜在风险。因此，寻找一种既能准确检测害虫数量又能减少化学干预的方法至关重要。 近红外光谱技术通过分析稻米吸收特定波长的近红外光来获取其内部成分信息，这可能包括害虫存在的生物标志物。通过对大量样品的光谱数据进行建模和机器学习算法的训练，研究人员可能能够建立一个模型，预测稻米中的稻米象数量，从而帮助稻米加工者更精确地管理害虫控制策略，同时减少对化学杀虫剂的依赖。 这项研究的成果对于优化稻米储存和处理过程具有重要意义，可以促进食品安全、提高大米品质，并减少对环境的影响。未来的研究可能会进一步完善这一技术，使其在实际操作中更加可靠和实用，为全球的稻米产业提供更可持续的解决方案。