สืบค้นงานวิจัย
การประยุกต์ใช้เทคนิคจมูกอิเล็กโทรนิคในการประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์กะทิไทย
ธงชัย สุวรรณสิชณน์ - มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
ชื่อเรื่อง: การประยุกต์ใช้เทคนิคจมูกอิเล็กโทรนิคในการประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์กะทิไทย
ชื่อเรื่อง (EN): Application of electronic nose for determination of Thai coconut milk
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ: ธงชัย สุวรรณสิชณน์
บทคัดย่อ: การควบคุมคุณภาพด้านกลิ่น รสของของผลิตภัณฑ์อาหารในปัจจุบันนิยมใช้ การประเมินทางประสาทสัมผัส ร่วมกับการใช้เครื่องมือทางอิเล็คโทรนิค เช่น GC-MS , HPLC , GC-Oแต่ปัญหาที่เกิดขึ้นคือ ข้อจำกัดในด้านของเครื่องมือและสารมาตรฐานที่ใช้ที่มีราคาแพงและต้องใช้ผู้มีประสบการณ์สูงในการวิเคราะห์จึงทำได้เฉพาะในโรงงานขนาดใหญ่เท่านั้น ส่วนในด้านผู้ประเมินทางประสาทสัมผัสนั้นต้องใช้ผู้ประเมินที่ผ่านการฝึกฝนและมีประสบการณ์ ซึ่งหาได้ยาก และในบางครั้งอาจเกิด bias จาก ผู้ประเมินทำให้ผลที่ได้มีความถูกต้องลดลง ดังนั้นถ้าสามารถหาวิธีที่ช่วยแก้ปัญหาข้างต้นได้ ย่อมเป็นการเพิ่มโอกาสให้ผู้ผลิตในด้านการลดต้นทุน การประกันคุณภาพสินค้า และการแข่งขันในระดับสากล โดยเทคนิคหนึ่งที่น่าสนใจ คือ เทคนิค E-nose Electronic nose หรือ E-nose เป็นเครื่องมือที่พัฒนาขึ้นเพื่อวัดกลิ่นและนำไปใช้ในอุตสาหกรรมกลิ่นและน้ำหอม โดย E-nose จะประสานการทำงานระหว่าง การวิเคราะห์ทางเคมี (analytical chemistry) และ การวิเคราะห์ด้านความรู้สึก(sensory analysis) ที่มาจากการทำงานร่วมกันของจมูกและสมอง เครื่อง E-nose ไฟล์แนบ ProposalObjective-Statusโครงการวิจัยเสร็จสิ้นExpected Benefit
บทคัดย่อ (EN): One of the most important coconut milk qualities is odor which was highly related to consumer acceptance. Determination of odors coconut milk can be investigated by chemical and sensory analysis. The objectives of study were to determine odor characteristics of Thai coconut milk using descriptive sensory analysis and instrumental electronic nose (E-nose) analysis and to develop predictive models of sensorial odor from E-nose analysis. Eighteen coconut milk samples consisted of two fresh, four pasteurized, four UHT, four sterilized and four spray dried products were collected for this study. Result of descriptive sensory analysis by eight highly trained KUSCR (Kasetsart University Sensory and Consumer Research unit) panelists showed that there were twelve attributes which contributed to overall coconut milk, overall sweet, freshness, coconut oil, cooked, nutty, condensate soya milk, vegetable oil, synthetic, metallic and rancid odors. All of these sensory attributes were significantly different among samples (p<0.05). Multivariate techniques, which were the hierarchical cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA) were also applied to analyzed sensory data. Results demonstrated that PCA reduced twelve aromatic sensory attributes into two independent principal components (PCs), which were accounted for 78.62% of total explained variance. These two PCs with cluster analysis could be classified eighteen samples into 5 groups related to their raw materials and tempering processes. For E-nose analysis results shoef that intensity of the ratio of conductivity from the twelve metal oxide sensors were significantly different among samples (p<0.05). PCA and HCA were also applied to analyzed E-nose data. Results demonstrated that PCA reduced twelve sensor data into two independent principal components (PCs), which accounted for 91.15% of total explained variance. These two PCs with HCA could be also classified samples into 5 groups with the same agreement of sensory results. The partial least squares regression (PLSR) were applied to Developing the predictive model of sensorial odors. Results showed that the PLSR models provided good correlation coefficient (R) values (0.76-0.97). Especially, the PLSR modes for predicting overall sweet and freshness had high values of correlation coefficient (R) values which were 0.97 and 0.92, respectively. According to these results, For quality assurance, there is a possibility to apply E -nose technique detecting odors properties of coconut milk samples. One of the most important coconut milk qualities is odor which was highly related to consumer acceptance. Determination of odors coconut milk can be investigated by chemical and sensory analysis. The objectives of study were to determine odor characteristics of Thai coconut milk using descriptive sensory analysis and instrumental electronic nose (E-nose) analysis and to develop predictive models of sensorial odor from E-nose analysis. Eighteen coconut milk samples consisted of two fresh, four pasteurized, four UHT, four sterilized and four spray dried products were collected for this study. Result of descriptive sensory analysis by eight highly trained KUSCR (Kasetsart University Sensory and Consumer Research unit) panelists showed that there were twelve attributes which contributed to overall coconut milk, overall sweet, freshness, coconut oil, cooked, nutty, condensate soya milk, vegetable oil, synthetic, metallic and rancid odors. All of these sensory attributes were significantly different among samples (p<0.05). Multivariate techniques, which were the hierarchical cluster analysis (HCA) and principal component analysis (PCA) were also applied to analyzed sensory data. Results demonstrated that PCA reduced twelve aromatic sensory attributes into two independent principal components (PCs), which were accounted for 78.62% of total explained variance. These two PCs with cluster analysis could be classified eighteen samples into 5 groups related to their raw materials and tempering processes. For E-nose analysis results shoef that intensity of the ratio of conductivity from the twelve metal oxide sensors were significantly different among samples (p<0.05). PCA and HCA were also applied to analyzed E-nose data. Results demonstrated that PCA reduced twelve sensor data into two independent principal components (PCs), which accounted for 91.15% of total explained variance. These two PCs with HCA could be also classified samples into 5 groups with the same agreement of sensory results. The partial least squares regression (PLSR) were applied to Developing the predictive model of sensorial odors. Results showed that the PLSR models provided good correlation coefficient (R) values (0.76-0.97). Especially, the PLSR modes for predicting overall sweet and freshness had high values of correlation coefficient (R) values which were 0.97 and 0.92, respectively. According to these results, For quality assurance, there is a possibility to apply E -nose technique detecting odors properties of coconut milk samples.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): th
เผยแพร่โดย: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
คำสำคัญ: การประเมินคุณภาพทางประสาทสัมผัส
เจ้าของลิขสิทธิ์: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง

ธงชัย สุวรรณสิชณน์. "การประยุกต์ใช้เทคนิคจมูกอิเล็กโทรนิคในการประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์กะทิไทยApplication of electronic nose for determination of Thai coconut milk". มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. 2553

ธงชัย สุวรรณสิชณน์. "การประยุกต์ใช้เทคนิคจมูกอิเล็กโทรนิคในการประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์กะทิไทยApplication of electronic nose for determination of Thai coconut milk". มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. 2553. Print.



TARR Wordcloud:
การประยุกต์ใช้เทคนิคจมูกอิเล็กโทรนิคในการประเมินคุณภาพผลิตภัณฑ์กะทิไทย
ธงชัย สุวรรณสิชณน์
มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
2553
การทำนายปริมาณและองค์ประกอบของไขมันกะทิอย่างรวดเร็วและไม่ทำลายตัวอย่างด้วยเทคนิคสเปกโตรสโคปีย่านใกล้อินฟาเรด การพัฒนาคุณภาพผลชมพู่ม่าเหมี่ยว การเพิ่มคุณภาพผลแก้วมังกรโดยใช้สารควบคุมพืช การสร้างและพัฒนาผลิตภัณฑ์มูลค่าสูงจากเส้นใยไหมป่า การเพาะเลี้ยงเนื้อเยื่ออโกลนีมา (Aglaonema) โดยใช้เทคนิค Temporary Immersion การผลิตฟักทองญี่ปุ่นพร้อมปรุงในภาชนะบรรจุสำหรับการจำหน่ายปลีก : คุณภาพระหว่างการเก็บรักษา การประเมินลักษณะและคุณภาพของผลิตภัณฑ์ปุ๋ยชีวภาพและปุ๋ยอินทรีย์ที่จำหน่ายในประเทศไทย โครงการวิจัยการประเมินคุณภาพผลผลิตและผลิตภัณฑ์โดยใช้เทคนิคการไม่ทำลายตัวอย่าง การประเมินคุณภาพการสีของข้าวโดยใช้เทคนิค NIR การประกันคุณภาพและมาตรฐานของผลิตภัณฑ์อาหารหนึ่งตำบล หนึ่งผลิตภัณฑ์ ภายใต้ความร่วมมือ มก.-ธ.ก.ส.
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