สืบค้นงานวิจัย
การวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสารด้วยเทคนิค
อารีรัตน์ อิ่มศิลป์ - มหาวิทยาลัยสวนดุสิต
ชื่อเรื่อง: การวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสารด้วยเทคนิค
ชื่อเรื่อง (EN): Apparent Amylose Content of Milled Rice by Near Infrared
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ: อารีรัตน์ อิ่มศิลป์
บทคัดย่อ: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสาร โดยใช้เทคนิคย่านไกล้อินฟราเรด (Near Infrared Rrflectance Spectroscopy) โดยนำข้าวสารจำนวน 42 พันธุ์ซึ่งประกอบด้วยข้าวสารในกลุ่มข้าวเหนียว ข้าวอะมิโลสต่ำ ข้าวอะมิโลสปานกลาง และข้าวอะมิโลสสูง มาวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสด้วยวิธีทางเคมี และวิเคราะห์ด้วยเทคนิคย่านไกล้อินฟราเรด ที่ช่วงความยาวเคลื่อน 400-2,500 นาโนเมตร โดยค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์ ของการทำการปรับเทียบ เท่ากับ 0.35 ทำให้ไม่สามารถนำสมการจากค่าความสัมพันธ์ดังกล่าวมาใช้ทำนายผลปริมาณอะมิโลสได้ จึงปรับกลุ่มตัวอย่าง โดยนำเฉพาะข้าวที่มีปริมาณอะมิโลสสูงมาทำการวิเคราะห์ แล้วนำข้อมูลที่ได้มาหาสมการที่เหมาะสมด้วยใช้ วิธี partial least square พบว่าได้สมการที่เหมาะสม โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์เท่ากับ 0.07889 ค่า Standard error calibration (SEC) เท่ากับ 1.1782 และ Standard error validation (SEV) เท่ากับ 1.1553 แต่สมการนี้สามารถใช้ได้กับข้าวในกลุ่มพันธ์ที่มีปริมาณอะมิโลสสูงเท่านั้น This reserch focuses on using the Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) method for the detection of amylose. There are 42 groups of rice samples, which are used to test number of wavelength. Samples consist of sticky rice, low amylose rice, medium amylose rice and high amylose rice. Amylose is found in wavelength from 400-2500 Nm. Results of all relationship represent as a tool in order to predict among of amylose in rice. Simultaneously, the chemical analysis method is utilized to confirm result with NIRS method. The correlation coefficient of calibration equation for predicting amylose is 0.42 in NIRS method and 0.35 in chemical analysis method. Thus, equation from both methods is under qualify for prediction. Then, the only amylose group is concerned for the second test and the second time is analysis by using Partial Least Square (PLS) method. The suitable equation is found. Correlation coefficient is 0.7889, Standard error calibration (SEC) number is 1.1782 and Standard Error Validation (SEV) number is 1.1553. Consequently, attempts to predict among of amylose in rice can apply only high amylose rice group.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): th
เอกสารแนบ: http://dcms.thailis.or.th/dcms/dccheck.php?Int_code=28&RecId=215&obj_id=2633
เผยแพร่โดย: มหาวิทยาลัยสวนดุสิต
คำสำคัญ: ข้าว
เจ้าของลิขสิทธิ์: มหาวิทยาลัยราชภัฏสวนดุสิต
รายละเอียด: งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสาร โดยใช้เทคนิคย่านไกล้อินฟราเรด (Near Infrared Rrflectance Spectroscopy) โดยนำข้าวสารจำนวน 42 พันธุ์ซึ่งประกอบด้วยข้าวสารในกลุ่มข้าวเหนียว ข้าวอะมิโลสต่ำ ข้าวอะมิโลสปานกลาง และข้าวอะมิโลสสูง มาวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสด้วยวิธีทางเคมี และวิเคราะห์ด้วยเทคนิคย่านไกล้อินฟราเรด ที่ช่วงความยาวเคลื่อน 400-2,500 นาโนเมตร โดยค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์ ของการทำการปรับเทียบ เท่ากับ 0.35 ทำให้ไม่สามารถนำสมการจากค่าความสัมพันธ์ดังกล่าวมาใช้ทำนายผลปริมาณอะมิโลสได้ จึงปรับกลุ่มตัวอย่าง โดยนำเฉพาะข้าวที่มีปริมาณอะมิโลสสูงมาทำการวิเคราะห์ แล้วนำข้อมูลที่ได้มาหาสมการที่เหมาะสมด้วยใช้ วิธี partial least square พบว่าได้สมการที่เหมาะสม โดยมีค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์เท่ากับ 0.07889 ค่า Standard error calibration (SEC) เท่ากับ 1.1782 และ Standard error validation (SEV) เท่ากับ 1.1553 แต่สมการนี้สามารถใช้ได้กับข้าวในกลุ่มพันธ์ที่มีปริมาณอะมิโลสสูงเท่านั้น This reserch focuses on using the Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) method for the detection of amylose. There are 42 groups of rice samples, which are used to test number of wavelength. Samples consist of sticky rice, low amylose rice, medium amylose rice and high amylose rice. Amylose is found in wavelength from 400-2500 Nm. Results of all relationship represent as a tool in order to predict among of amylose in rice. Simultaneously, the chemical analysis method is utilized to confirm result with NIRS method. The correlation coefficient of calibration equation for predicting amylose is 0.42 in NIRS method and 0.35 in chemical analysis method. Thus, equation from both methods is under qualify for prediction. Then, the only amylose group is concerned for the second test and the second time is analysis by using Partial Least Square (PLS) method. The suitable equation is found. Correlation coefficient is 0.7889, Standard error calibration (SEC) number is 1.1782 and Standard Error Validation (SEV) number is 1.1553. Consequently, attempts to predict among of amylose in rice can apply only high amylose rice group.
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

อารีรัตน์ อิ่มศิลป์. "การวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสารด้วยเทคนิคApparent Amylose Content of Milled Rice by Near Infrared". มหาวิทยาลัยสวนดุสิต. 2549

อารีรัตน์ อิ่มศิลป์. "การวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสารด้วยเทคนิคApparent Amylose Content of Milled Rice by Near Infrared". มหาวิทยาลัยสวนดุสิต. 2549. Print.



TARR Wordcloud:
การวิเคราะห์หาปริมาณอะมิโลสของข้าวสารด้วยเทคนิค
อารีรัตน์ อิ่มศิลป์
มหาวิทยาลัยสวนดุสิต
14 มิถุนายน 2549
การพัฒนาเครื่องปิดผนึกสุญญากาศข้าวสารถุง การออกแบบและพัฒนาเครื่องคัดแยกมอดในข้าวสารเพื่อใช้ในอุตสาหกรรมขนาดเล็ก การวิเคราะห์ปริมาณธาตุที่สำคัญในข้าวกล้องและข้าวขาว จาก ศูนย์วิจัยข้าวจังหวัดปทุมธานี ด้วยเทคนิครังสีเอกซ์เรย์ฟลูออเรสเซนซ์ แบบกระจายพลังงาน (EDXRF) การตรวจหาเอนไซม์ไคติเนสจากข้าวเหนียวไทย การวิเคราะห์หาปริมาณคาร์บอนไดออกไซด์อิสระในน้ำแม่น้ำเลย ภาษาไทย การวิเคราะห์คุณค่าทางโภชนาการของข้าวพันธุ์พื้นเมืองจังหวัดเลย รายงานการวิจัยการเพิ่มปริมาณแป้งต้านทานการย่อยในผลิตภัณฑ์พาสต้าข้าวเจ้า การอบแห้งข้าวเปลือกให้กับโรงสีข้าวชุมชนด้วยเทคนิคหมุน วนในถังไซโคลน การวิเคราะห์ความเข้มของสีใบข้าวด้วยซัพพอร์ตเวกเตอร์สำหรับการถดถอยเพื่อลดต้นทุนในการผลิต การทำลายพิษอะฟลาท๊อกซินในข้าวโพดเพื่อใช้เป็นหาอารเป็ดเนื้อ
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก
พัฒนาระบบโดยศูนย์ความรู้เฉพาะด้านวิศวกรรมความรู้และวิศวกรรมภาษาDeveloped by Center of Excellence for Unified Knowledge and Language Engineering
สนับสนุนโดยสำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)Supported by the Agricultural Research Development Agency (Public Organization)
แบบสำรวจความพึงพอใจQuestionair