- Код статьи
- 10.31857/S0044450224110014-1
- DOI
- 10.31857/S0044450224110014
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том 79 / Номер выпуска 11
- Страницы
- 1147-1153
- Аннотация
- Предложен бесконтактный способ определения массовой доли молочного жира в бутилированном молоке по диффузному отражению излучения от светодиодов с длинами волн излучения 365, 390, 850 и 880 нм с использованием смартфона и специального устройства. Для регистрации аналитического сигнала применяли смартфон OnePlus 10 Pro, iPhone 14 с установленными приложениями PhotoMetrix PRO®, ColorGrab, RGBer и ИК-спектрометр с преобразованием Фурье для ближней ИК-области (4000–10 000 см–1). Экспериментальные данные обрабатывали с помощью специализированных программ TQ Analyst, The Unscrambler X, XLSTAT. Установлено, что одновременное участие в исследовании всех светодиодов с разными длинами волн способствует получению результатов с наименьшим относительным отклонением по сравнению с использованием отдельно взятых светодиодов. Выявлено незначительное изменение диффузного отражения от молока через упаковку на основе полиэтилентерефталата, что делает возможным проведение анализа бесконтактным способом, не вскрывая упаковки. Содержание молочного жира в анализируемых пробах молока оценивали, используя алгоритм многомерной градуировки данных – частичную регрессию наименьших квадратов. Относительное стандартное отклонение результатов анализа не превышало 0.08. Равноточность полученных в ходе анализа результатов подтверждена использованием метода ИК-спектроскопии с преобразованием Фурье в ближней области спектра
- Ключевые слова
- молоко молочный жир бесконтактный анализ цифровая цветометрия ИК-спектроскопия хемометрика смартфон
- Дата публикации
- 14.09.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 14
Библиография
- 1. Karoui R., Baerdemaeker J. D. A review of the analytical methods coupled with chemometric tools for the determination of the quality and identity of dairy products // Food Chem. 2007. V. 102. P. 621. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2006.05.042
- 2. Karoui R., Mazerolles G., Dufour E. Spectroscopic techniques coupled with chemometric tools for structure and texture determinations in dairy products: A review// Int. Dairy J. 2003. V. 13. P. 607. https://doi.org/10.1016/S0958-6946 (03)00076-1
- 3. Zhu X., Guo W., Liu D., Kang F. Determining the fat concentration of fresh raw cow milk using dielectric spectroscopy combined with chemometrics // Food Anal. Methods. 2018. V. 11. P. 1528. https://doi.org/10.1007/S12161-017-1140-7
- 4. Soulat J., Andueza D., Graulet B., Girard C.L., Labonne C., Aït-Kaddour A., et al. Comparison of the potential abilities of three spectroscopy methods: Near-infrared, mid-infrared, and molecular fluorescence, to predict carotenoid, vitamin and fatty acid contents in cow milk // Foods. 2020. V. 9. P. 592. https://doi.org/10.3390/foods9050592
- 5. Risoluti R., Gullifa G., Materazi S. Аssessing the quality of milk using a multicomponent analytical platform microNIR/chemometric // Front. Chem. 2020. V. 8. Аrticle 614718. https://doi.org/10.3389/fchem.2020.614718
- 6. Bogomolov A., Dietrich S., Boldrini B., W. Kessler R. Quantitative determination of fat and total protein in milk based on visible light scatter // Food Chem. 2012. V. 134. P. 412. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2012.02.077
- 7. Galyanin V., Surkova A., Bogomolov A. Selecting optimal wavelength intervals for an optical sensor: A case study of milk fat and total protein analysis in the region 400–1100 nm / Sens. Actuators B. 2015. V. 218. P. 97. https://doi.org/10.1016/j.snb.2015.03.101
- 8. Kucheryavskiy S., Melenteva A., Bogomolov A. Determination of fat and total protein content in milk using conventional digital imaging // Talanta. 2014. V. 121. P. 144. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2013.12.055
- 9. Амелин В.Г., Шаока З.А.Ч., Третьяков А.В. Анализ молочной продукции: определение массовой доли молочного жира и выявление фальсификации смартфоном с приложением Photometrix PRO® // Журн. аналит. химии. 2024. Т. 79. № 1. С. 105. (Amelin V.G., Shogah Z.A.Ch., Tretyakov A.V. Аnalyzing dairy products: measuring milk fat mass fractionand detecting adulteration using the Photometrix PRO® smartphone app // J. Anal. Chem. 2024. V. 79. № 1. P. 50. https://doi.org/10.1134/S1061934824010039)
- 10. Böck F.C., Helfer G.A., da Costa A.B., Dessuy M.B., Ferrao M.F. PhotoMetrix and colorimetric image analysis using smartphones // J. Chemom. 2020. V. 34. Article 12. https://doi.org/10.1002/cem.3251
- 11. Helfer G.A., Magnus V.S., Böck F.C., Teichmann A., Ferrãoa M.F., da Costa A.B. PhotoMetrix: An application for univariate calibration and principal components analysis using colorimetry on mobile devices // J. Braz. Chem. Soc. 2017. V. 28. № 2. P. 328. https://doi.org/10.5935/0103-5053.20160182
- 12. Rateni G., Dario P., Cavallo F. Smartphone-based food diagnostic technologies: A review // Sensors. 2017. V. 17. P. 1453. https://doi.org/10.3390/s17061453
