Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ đánh giá chất lượng một số loại thực phẩm tươi sống

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA LÊ NGUYỄN NGỌC TUYẾT NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG KỸ THUẬT HÌNH ẢNH ĐA PHỔ ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG MỘT SỐ LOẠI THỰC PHẨM TƯƠI SỐNG Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số: 8520401 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2023 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG-HCM Cán hướng dẫn khoa học: PGS.TS Huỳnh Quang Linh Cán chấm nhận xét 1: TS Nguyễn Thế Thường Cán chấm nhận xét 2: TS Nguyễn Trung Hậu Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 11 tháng 02 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: TS Lý Anh Tú - Chủ tịch hội đồng TS Nguyễn Xuân Thanh Trâm - Thư ký TS Nguyễn Thế Thường - Phản biện TS Nguyễn Trung Hậu - Phản biện TS Lưu Gia Thiện - Ủy viên Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TS Lý Anh Tú TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Lê Nguyễn Ngọc Tuyết MSHV: 2070277 Ngày, tháng, năm sinh: 30/10/1996 Nơi sinh: Hồ Chí Minh Chuyên ngành: Vật lý kỹ thuật Mã số: 8520401 I TÊN ĐỀ TÀI: Nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật hình ảnh đa phổ đánh giá chất lượng số loại thực phẩm tươi sống Study on the application of multi-spectral imaging techniques to evaluate the quality of some kinds of fresh food NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu số cơng nghệ đánh giá chất lượng không xâm lấn - Khảo sát tổng quan chế tương tác ánh sáng với mô sinh học - Khảo sát hệ thống thông số quang học liên quan tương tác với mô - Ứng dụng phương pháp Monte Carlo mô tương tác ánh sáng VIS với mơ hình thịt, cà chua táo - Thực nghiệm đánh giá chất lượng thực phẩm hình ảnh với mẫu lựa chọn II NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 14/02/2022 III NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 05/12/2022 IV.CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: PGS TS Huỳnh Quang Linh i Tp.HCM, ngày tháng năm 2023 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) (Họ tên chữ ký) PGS TS Huỳnh Quang Linh TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC ỨNG DỤNG (Họ tên chữ ký) ii LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến Thầy PGS.TS Huỳnh Quang Linh, thầy trực tiếp hướng dẫn, dạy tận tình kiến thức kinh nghiệm, khơng chun mơn mà cịn kiến thức thực tế mà em áp dụng vào thực tiễn Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Thầy Cô khoa Khoa học ứng dụng tận tình dạy kiến thức tảng để hồn thành đề tài nghiên cứu Con xin cảm ơn Ba, Mẹ gia đình ln chỗ dựa vững để có ngày hôm Xin chân thành cảm ơn! Học viên thực Lê Nguyễn Ngọc Tuyết iii TÓM TẮT NỘI DUNG An toàn thực phẩm mối quan tâm hàng đầu giới Nhằm kiểm soát chất lượng thực phẩm, nhiều kỹ thuật nghiên cứu ứng dụng thành cơng; phương pháp hình ảnh đa phổ phân tích dựa vào thơng tin hình ảnh trực quan lẫn quang phổ Đó kỹ thuật tiềm khơng xâm lấn, nhánh chóng, an tồn hiệu Hai nhiệm vụ luận văn bao gồm phân tích lan truyền ánh sáng dựa vào chương trình mơ MCML mẫu thịt bò, cà chua táo; tiến hành thực nghiệm thu nhận hình ảnh mẫu vật qua camera tiến hành xử lý phân tích Kết cho thấy mẫu thịt đáp ứng tốt phân tích vùng quang phổ ánh sáng đỏ, mẫu táo cà chua cho phép dự đốn dự tính thay đổi hàm lượng chất chống oxy hóa đánh giá vùng quang phổ đỏ; quang phổ xanh lục cho thấy tiềm đánh giá thay đổi hàm lượng diệp lục tố vỏ cà chua qua giai đoạn chín Ngồi ra, quang phổ xanh lam tìm thấy có khả sử dụng việc đánh giá hàm lượng đường thịt Các kết nghiên cứu ban đầu luận văn mang tính định tính, cịn mang tính thăm dị điều kiện tối ưu để thực phép đo thực tiễn Nghiên cứu tạo tiềm cho nghiên cứu sau, phát triển thành mơ hình đa phổ đơn giản phù hợp để đánh giá thực phẩm không xâm lấn cho mục đích sử dụng rộng rãi cộng đồng iv ABSTRACT Food safety is one of primary concerns around the world In order to monitor food quality, many techniques have been successfully researched and implemented, in which the multispectral imaging method can be used based on both visual and spectral image information It is a potentially non-invasive, rapid, safe and effective technique The two main tasks of the thesis are firstly analyzing the propagation of light in meet, tomato and apple samples based on MCML simulation program; and secondly conducting pilot experiments to acquire through the camera image samples, which were thus processed and analyzed The results showed that the image of meat samples has a good response in the range of redlight spectrum region, the apple and tomato samples could allow predictable capability of the change in antioxidant content when evaluated in the red spectral region; green spectroscopy shows potential change of chlorophyll content in tomato skins across ripening stages In addition, the blue spectrum was found to be useful in assessing the sugar content of fruit pulp The initial research results of the thesis are only qualitative and exploratory for the optimal conditions to make practical measurements The study offers the potential for further research to develop a simple multispectral method suitable for non-invasive food evaluation and for general public use v LỜI CAM ĐOAN Tôi, Lê Nguyễn Ngọc Tuyết xin cam đoan kết luận văn xuất phát từ trình thực luận văn này, thông tin tham khảo tơi đầu dẫn nguồn trích dẫn đầy đủ Nếu phát có kết tơi chép từ nguồn khác thông tin tham khảo không dẫn nguồn, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm chịu hình thức xử lý nhà trường mà khơng liên quan đến người hướng dẫn Tác giả Lê Nguyễn Ngọc Tuyết vi MỤC LỤC NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ i LỜI CẢM ƠN iii TÓM TẮT NỘI DUNG iv LỜI CAM ĐOAN vi DANH MỤC HÌNH ẢNH vii DANH MỤC BẢNG BIỂU .xi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xiii GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Hiện trạng đánh giá chất lượng thực phẩm nước ta 1.2 Tương tác ánh sáng với mẫu thực phẩm Phản xạ - Khúc xạ [11] Hấp thụ [12] Tán xạ [12] 10 1.3 Các phương pháp đánh giá chất lượng thực phẩm không xâm lấn 11 1.4 Phương pháp đa phổ phương pháp siêu phổ 16 Phương pháp siêu phổ (Hyperspectral imaging– HSI) 17 Khái quát phương pháp siêu phổ [1] 17 Ưu nhược điểm hình ảnh siêu phổ 17 Chế độ thu nhận hình ảnh siêu phổ chế độ cảm biến hình ảnh [17] 18 Nguyên lý hoạt động thành phần cấu tạo 21 Hình ảnh liệu siêu phổ 22 Phương pháp đa phổ (Multispectral image – MSI) 22 Nguyên lý hình ảnh đa phổ 22 Ứng dụng phương pháp đa phổ kiểm soát an toàn thực phẩm 1.5 24 Tổng quan tình hình nghiên cứu giới 25 Tổng quan tình hình nghiên cứu 25 Các nghiên cứu mẫu rau, củ, trái 25 Các nghiên cứu mẫu thịt – Thịt bò 30 Bảng tổng hợp số ứng dụng HSI/MSI đánh giá chất lượng thực phẩm 31 Các thiết bị ứng dụng phương pháp đa phổ tầm sốt an tồn thực phẩm 38 Thiết bị thương mại thị trường 38 Mơ hình thiết kế phần cứng Hệ thống Hình ảnh Đa phổ: 38 1.6 Kết luận 39 CHƯƠNG 2.1 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 41 Phương pháp Monte Carlo 41 Mô tả vận chuyển photon môi trường đục 41 Mô MCML 44 Thông số quang học 46 Táo 46 Cà chua 52 Thịt bò 55 108 Ở phổ xanh táo GS cho thấy tỉ lệ chiếm cao điều giải thích hàm lượng diệp lục tố xuất vỏ cao khảo sát mơ thịt có sụt giảm Nhưng xét táo Fuji lại cho thấy vùng phổ xanh khơng có thay đổi đáng kể GRANNY SMITH FUJI 50.00 45.00 40.00 35.00 30.00 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 0.00 50.00 45.00 40.00 35.00 30.00 25.00 20.00 15.00 10.00 5.00 0.00 %Red %Green SKIN %Blue FLESH %Red %Green SKIN %Blue FLESH Hình 4.26 Đồ thị mơ tả thay đổi %RGB vỏ thịt táo Với phổ đỏ, luận văn trọng khảo sát hàm lượng chất dịnh dưỡng, cụ thể hàm lượng chất chống oxy hóa quan sát thấy có sụt giảm mô thịt táo GS táo Fuji cho thấy phân tích kênh màu đỏ tiềm để đánh giá hàm lượng chất oxy hóa táo Với phổ màu xanh dương, ghi nhận thay đổi rõ rệt táo vỏ phần thịt, tỉ lệ % Blue cao phần thịt Theo nghiên cứu Wei cộng năm 2020 [58], hàm lượng chất rắn hòa tan đường táo có phổ hấp thụ vùng phổ 550 – 1050nm thông tin tán xạ cao vùng trước dãy 550 nm, cho thấy việc sử dụng kênh màu xanh dương có tiềm đánh giá thay đổi hàm lượng đường, hay chất hịa tan táo Ngồi ra, Tang cộng năm 2018 [26] có khảo sát hàm lượng đường táo Fuji kết hợp bước sóng, có bước sóng 461 nm, 469 nm liên quan đến quang phổ màu xanh lam Nhận xét Sự phù hợp phương pháp mô kết thực nghiệm cho thấy rằng: 109 • Lựa chọn bước sóng để khảo sát diệp lục tố dựa vào đặc tính hấp thụ tán xạ táo vỏ xanh Granny Smith Chất diệp lục thể màu xanh tồn màu vỏ táo Bước sóng đại diện quang phổ xanh có tiềm việc đánh giá thay đổi diệp lục táo GS • Lựa chọn bước sóng 675nm -750nm cho ứng dụng khảo sát thay đổi flavonoid, carotenoid hay chất chống oxy hóa phù hợp với đặc tính phản xạ hấp thụ khảo sát liệu mơ phỏng, độ hấp thụ loại táo có vỏ màu đỏ, vàng, cam; tăng đột biến phổ tán xạ cho tìm đánh giá thay đổi chất chống oxy hóa táo cịn vỏ Vỏ táo tập trung nhiều chất chống oxy đưa nghiên cứu [59] [60] Tiềm cho đánh giá chất lượng không xâm lấn Sự khác hai nguồn sáng, dù phát dãy phổ bước sóng khả kiến nhiên cấu thành khác nhau, cường độ phổ loại nguồn sáng yếu tố gây nên khác thu lại liệu hình ảnh Nguồn sáng từ Led thương mại có tăng cường vùng ánh sáng xanh, với ánh sáng từ Flash điện thoại có tăng cường vùng sáng đỏ Tuy nhiên thử nghiệm cho thấy tương đồng xu hướng dự đoán yếu tố liên quan đến màu sắc táo vỏ Thịt táo khảo sát thêm sử dụng vùng quang phổ cho vỏ táo ghi nhận giảm hàm lượng chất oxy hóa táo cịn vỏ, có nghiên cứu hàm lượng chất chống oxy hóa giữa thịt [61] Cho thấy việc chọn lựa ăn táo vỏ, thể hấp thụ nhiều dưỡng chất Khi tiến hành đánh giá thơng tin táo cịn vỏ thịt táo ghi nhận tiềm sử dụng quang phổ xanh lam để đánh giá hàm lượng đường thay đổi trình bảo quản 110 CHƯƠNG 5.1 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Kết luận Kết luận văn hoàn thành mục tiêu đề đề tài sau: - Tổng quan phương pháp kiểm tra chất lượng thực phẩm, đặc biệt phương pháp quang học trình bày hệ thống chi tiết Qua đó, thấy nghiên cứu hình ảnh đa phổ đơn giản, giải yêu cầu cần hệ thống phân tích trực tuyến giảm chi phí, cho thấy tiềm thương mại hóa kiểm tra chất lượng thực phẩm mà cịn khắc phục nhược điểm phương pháp truyền thống Mục đích luận văn đánh giá tiềm sử dụng hình ảnh để đánh giá chất lượng bên bên thực phẩm, cụ thể luận văn tập trung nghiên cứu mẫu thịt – đại diện mẫu thịt bị, loại nơng sản – đại diện cà chua, trái táo lựa chọn để khảo sát luận văn Để xác định sở tiến hành thực nghiệm Việc thống kê, đánh giá nghiên cứu nhà khoa học khắp giới để tìm sở cho việc thiết kế thiết lập mơ hình thử nghiệm tiêu chuẩn cho việc đánh giá chất lượng - Mơ hình nghiên cứu kết hợp mơ khảo sát tương quan phổ hấp thụ tán xạ mẫu thử nghiệm, với mơ hình thực nghiệm để đánh giá Mơ hình thiết lập hai loại nguồn sáng, nguồn sáng trắng có tính chất quang học khác với mục đích vừa so sánh vừa đối chiếu kết thu nhận - Kết thu trình thực nghiệm loại mẫu sau: • Với mẫu thịt, ánh sáng đỏ có giá trị ứng dụng thực tiễn để đánh giá thay đổi màu sắc thịt định myoglobin bảo quản nhiệt độ thường (Đây điều kiện mà thịt bày bán khu chợ.) • Với mẫu cà chua, ánh sáng xanh đỏ có giá trị đánh giá chín thơng qua thay đổi sắc tố vỏ quả, với diệp lục tố 111 định màu xanh lycopene định màu đỏ vỏ Ngồi ra, ánh sáng đỏ cịn sử dụng để phân tích hàm lượng lycopene tương đương giai đoạn chín • Với mẫu táo, ánh sáng đỏ lựa chọn đánh giá hàm lượng chất chống oxy hóa vỏ thịt quả; hàm lượng chất thường tập trung nhiều vỏ Tuy nhiên dựa vào ánh sáng đỏ để đánh giá hàm lượng chất chống oxy hóa loại táo nhiều chưa đủ sở Ngồi cịn phát ánh sáng xanh lam có tiềm cho việc đánh giá hàm lượng đường thịt trình bảo quản Những kết nêu khảo sát định tính khả ứng dụng với việc xác lập điều kiện thực nghiệm cho nghiên cứu ứng dụng thực dụng tương lai gần; đã cho thấy, hình ảnh đa phổ tiềm ứng dụng đánh giá thực phẩm tương lai 5.2 Hạn chế Trong luận văn có phần tổng hợp thông tin quang học mẫu, bảng thông số quang học có bước sóng từ khoảng 500 nm đến khoảng 1000 nm, nhiều vùng khác chưa có, đặc biệt vùng thuộc ánh sáng xanh lam vùng khác tử ngoại, hồng ngoại xa, Số liệu thu từ nghiên cứu công bố điều kiện thực nghiệm khác nhau, có số trích xuất từ đồ thị, nên có sai số định q trình xử lý liệu Ngồi ra, khơng có điều kiện phịng thí nghiệm phù hợp, nhóm nghiên cứu chưa thể kiểm chứng độ mức độ xác số liệu Về thực nghiệm, cần thiết lập mơ hình với nguồn sáng có bước sóng phù hợp, đặc biệt vùng hồng ngoại gần, vùng xạ xem làm tiềm đánh giá chất lượng mẫu thực phẩm động vật thực vật Điều đòi hỏi thiết kế chi tiết mơ hình hồn chỉnh có khả định lượng lượng lẫn liều lượng cách ổn định 112 Ngoài để thực nghiệm mang tính xác cần phải có q trình kiểm tra chất lượng phương pháp xâm lân chiết tách, định lượng hàm lượng chất cần phân tích mẫu vật Thử nghiệm thực dừng lại mức định tính để đánh giá chất lượng sản phẩm thơng qua hình ảnh 5.3 Hướng phát triển Đề tài hướng đến phát triển mơ hình thiết bị thu hình ảnh đa phổ thực phẩm, kết hợp với phần mềm để đánh giá chất lượng thực phẩm thời gian thực khảo sát đa dạng mẫu thử cho đánh giá hàm lượng chất mẫu thử Trong tương lai, phát triển hệ thống kiểm tra chất lượng thực phẩm đa phổ tự động hứa hẹn hiệu chi phí khơng gây nhiễm khơng xâm lấn, tảng quan trọng giúp cho người hoạt động ngành cơng nghiệp thực phẩm sản xuất sản phẩm cao cấp kiểm sốt tối ưu hóa chất lượng quy mơ lớn mà cịn lãng phí thực phẩm 113 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Y Fen and D Sun, "Application of Hyperspectral Imaging in Food Safety Inspection and Control: A Review," Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol 52, no 3, pp 1039-1058, November, 2012 [2] "Food safety," World Health Organization, 30/ 4/ 2020 [Online] Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/food- safety [Accessed 20/ 12/ 2021] [3] W Su and D Sun, "Multispectral Imaging for Plant Food Quality Analysis and Visualization," Comprehensive Reviews in Food Scienceand Food Safety, vol 17, pp 220-239, 2018 [4] "Trang thiết bị kiểm nghiệm," Viện kiểm nghiệm an toàn vệ sinh thực phẩm quốc gia, [Online] Available: http://nifc.gov.vn/index.php/vi/kiemnghiem/trangtb/lvhh [Accessed 20/ 12/ 2021] [5] T Thảo, "Sáng chế máy rửa, đánh bóng cà chua 20 ngày," Zing news, 19 2016 [Online] Available: https://zingnews.vn/sang-che-mayrua-danh-bong-ca-chua-trong-20-ngay-post649164.html [Accessed 11 11 2022] [6] K Hồn, "Hội chợ giống nơng nghiệp CNC 2019: giải pháp phân loại rau củ sau thu hoạch," Trung tâm Thông tin Thống kê Khoa học Công nghệ TP.HCM, 2019 [Online] Available: http://techport.vn/44/hoicho-giong-va-nong-nghiep-cnc-2019-giai-phap-phan-loai-rau-cu-quasau-thu-hoach-80876.html [Accessed 11 2022] 114 [7] "Tầm quan trọng đo pH thịt," Công ty TNHH Hanna Instruments Việt Nam - Máy Đo pH/Nhiệt Độ Trong Thịt HI99163, [Online] Available: https://www.hannavietnam.com/detail-product/may-do- phnhiet-do-trong-thit-108 [Accessed 11 11 2022] [8] H Ngân, "Ngành thịt Việt Nam: “Cuộc đua” thương hiệu," 25 03 2021 [Online] Available: http://nhachannuoi.vn/nganh-thit-viet-nam-cuoc- dua-thuong-hieu/ [Accessed 17 11 2022] [9] G ElMasry and D W Sun, "Principles of Hyperspectral Imaging Technology," in Hyperspectral Imaging for Food Quality Analysis and Control, Elsevier Inc., 2010, pp 3-43 [10] V V Tuchin, Lasers and Fiber Optics in Biomedical Science, vol 2, Moscow, 2010 [11] V V Tuchin, "Tissue Optics and Photonics: Light-Tissue Interaction," Journal of Biomedical Photonics & Engineering, vol 1, no 2, pp 98-134, 2015 [12] Guo, D Xie and Wenchuan, "Measurement and Calculation Methods on Absorption and Scattering Properties of Turbid Food in Vis/NIR Range," Food and Bioprocess Technology, vol 13, pp 229-244, 2019 [13] W H Su, H J He and D W Sun, "Non-destructive and Rapid Evaluation of Staple Foods Quality by Using Spectroscopic Technique: A review," Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol 57, no 5, pp 10391051, 2015 115 [14] Q Jianwei, C Kuanglin and M S Kim, "Raman Scattering for Food Quality and Safety Assessment," in Light Scattering Technology for Food Property, Quality and Safety Assessment, CRC Press, 2016, pp 387 - 428 [15] Q Chen et al., "Recent advances in emerging imaging techniques for nondestructive detection of food quality and safety," Trends in Analytical Chemistry, vol 52, p 261–274, 2013 [16] R Khodabakhshian et al., "Development of a multispectral imaging system for online quality assessment of pomegranate fruit," International Journal of Food Properties, vol 20, pp 107-118, 2017 [17] D Wu and D.W Sun, "Advanced applications of hyperspectral imaging technology for food quality and safety analysis and assessment: A review - Part I: Fundamentals," Innovative Food Science and Emerging Technologies, vol 19, pp 1-14, 2013 [18] Ang Li et al., "Beef cut classification using Multispectral imaging and machine learning method," Frontiers in Nutrition, vol 8, 2021 [19] V R Herath et al., Design of a Multispectral Imaging System for Industrial Applications, 2019 [20] G Nixon and M Burns, "Application of multispectral imaging (MSI) to food and feed sampling and analysis," Final report, LGC, 2017 [21] Huang et al., "Development of a multispectral imaging system for online detection of bruises," Journal of Food Engineering, vol 146, pp 62-71, 2014 116 [22] El-Mesery et al., "Applications of Non-destructive Technologies for Agricultural and Food Products Quality Inspection," Sensors, vol 19, no 846, pp 1-23, 2019 [23] H Peng et al., "Optical Property Mapping of Apples and the Relationship With Quality Properties," Frontiers in Plant Science, vol 13, pp 1-10, 2022 [24] R Lu, "Multispectral imaging for predicting firmness and soluble solids content of apple fruit," Postharvest Biology and Technology, vol 31, pp 147-157, 2004 [25] Peng and Lu, "Prediction of apple fruit firmness and soluble solids content using characteristics of multispectral scattering images," Journal of Food Engineering, vol 82, no 2, pp 142-152, 2007 [26] C Tang et al., "Multispectral imaging for predicting sugar content of ‘Fuji’ apples," Optics and Laser Technology, vol 106, pp 280-285, 2018 [27] C Liu et al., "Feasibility in multispectral imaging for predicting the content of bioactive compounds in intact tomato fruit," Food Chemistry, vol 173, pp 482-488, 2015 [28] K Mollazade et al., "Data mining-based wavelength selection for monitoring quality of tomato fruit by backscattering and multispectral imaging," International Journal of Food Properties, vol 18, pp 880-896, 2014 [29] G Elmasry et al., "Meat Quality Evaluation by Hyperspectral Imaging Technique: An Overview," Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol 52, pp 689-711, 2012 117 [30] J Liu et al., "Rapid and non-destructive identification of water-injected beef samples using multispectral imaging analysis," Food Chemistry, no 2016, p 938–943, 2015 [31] J Qin, "Hyperspectral and multispectral imaging in the food and beverage industries," in Hyperspectral and multispectral imaging, Woodhead Publishing, 2012, pp 27-63 [32] G Elmasry et al., "Principles and Applications of Hyperspectral Imaging in Quality Evaluation of Agro-Food Products A Review," Critical Reviews in Food Science and Nutrition, vol 52, pp 999-1023, 2012 [33] C Yang et al., "Development of multispectral imaging algorithm for detection of frass on mature red tomatoes," Postharvest Biology and Technology, vol 93, pp 1-8, 2014 [34] P Tsakanikas et al., "Exploiting multispectral imaging for non-invasive contamination assessment and mapping of meat samples," Talanta, vol 161, pp 606-614, 2016 [35] H Pu, M Kamruzzaman and D W Sun, "Selection of feature wavelengths for developing multispectral imaging system for quality, safety and authenticity of muscle foods - a review," Food Science & Technology, vol 45, pp 86-104, 2015 [36] A.I Ropodi et al., "Multispectral image analysis approach to detect adulteration of beef and pork in raw meats," Food Research International, vol 67, pp 12-18, 2015 118 [37] L Wang, S Jacques and L Zheng, "Monte Carlo modeling of photon transport in multi-layered tissues," Methods Programs Biomed., vol 47, pp 131-146, 1995 [38] A J Welch et al., Optical-Thermal Respond of Laser-Irradiated Tissue, New York: Springer , 2011 [39] B C Wilson and G Adam, "A Monte Carlo model for the absorption and flux distributions of light in tissue," Med Phys., vol 10, pp 824-830, 1983 [40] S Prahl, S Jacques and A Welch, "A Monte Carlo model of light propagation in tissue," SPIE Series, vol IS 5, pp 102-111, 1989 [41] H Cen et al., "Relationship of the optical absorption and scattering properties with mechanical and structural properties of apple tissue," Postharvest Biology and Technology, vol 85, pp 30-38, 2013 [42] J.Boyer and R H.Liu, "Apple phytochemicals and their health benefits," Nutrition Journal, vol 3, 2004 [43] Q Zhu et al., "Ripeness evaluation of ‘Sun Bright’ tomato using optical absorption and scattering properties," Postharvest Biology and Technology, vol 103, pp 27 - 34, 2015 [44] L Guidi, M Tattini and M Landi, "How Does Chloroplast Protect Chlorophyll Against Excessive Light," in Chlorophyll, Intech, 14 June 2017, pp 22-36 119 [45] J.J Xia et al., "Characterizing beef muscles with optical scattering and absorption coefficients in VIS-NIR region," Meat Science, vol 75, pp 78 - 83, 2007 [46] R V Beers et al., "Evolution of the bulk optical properties of bovine muscles during wet aging," Meat Science, vol 136, pp 50-58, 2018 [47] M Peyvasteh et al., "Meat freshness revealed by visible to near-infrared spectroscopy and principal component analysis," Journal of Physics Communications, vol 4, pp 1-11, 2020 [48] R.A Mancini and M.C Hunt, "Current research in meat color," Meat Science, vol 71, pp 100 - 121, 2005 [49] D Loe, "Light, colour and human response," in Colour Design, Woodhead Publishing Series in Textiles, 2017, pp 349 - 369 [50] V Chernov, J Alander and V Bochko, "Interger-based accurate conversion between RGB and HSV color spaces," Computer and Electrical Engineering, vol 45, pp 328-337, 2015 [51] N A Ibraheem et al., "Understanding Color Models: A review," ARPN Journal of Science and Technology, vol 2, pp 265 - 275, 2012 [52] H Q Tan and D T T Nguyen, "Nghiên cứu ứng dụng hình ảnh quang học đánh giá chất lượng thịt heo," Luận văn tốt nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Quốc Gia Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam, 2022 [53] P Skolik et al., "Determination of developmental and ripening stages of whole tomato fruit using portable infrared spectroscopy Chemometrics," BMC Plant Biology, vol 19, pp 1-15, 2019 and 120 [54] S Martin, C Marjeta and Potokar, "Pork color measurement as affected by bloom time pork color measurement as affected by bloom time," Journal of muscle foods, vol 18, pp 78 -87, 2007 [55] T Yulianti et al., "Meat Quality Classification Based on Color Intensity Measurement Method," in International Symposium on Electronics and Smart Devices (ISESD), IATA, 2016 [56] T Lovdal et al., "Valorization of Tomato Surplus and Waste Fractions: A Case Study Using Norway, Belgium, Poland, and Turkey as Examples," Foods, vol 8, pp 1-21, 2019 [57] W.Saeys et al., "Optical properties of apple skin and flesh in the wavelength range from 350 to 2200 nm," Applied Optics, vol 47, pp 908919, 2008 [58] K Weia et al., "Relationship between optical properties and soluble sugar contents of apple flesh during storage," Postharvest Biology and Technology, vol 159, pp 1-9, 2020 [59] G.M Huber and H.P.V Rupasinghe, "Phenolic Profiles and Antioxidant Properties of Apple Skin Extracts," Food Chemistry, vol 74, pp 693-700, 2009 [60] S.Guo et al., "Diversity of polyphenols in the peel of apple (Malus sp.) germplasm from different countries of origin," International Journal of Food Science and Technology, vol 51, pp 222-230, 2016 [61] X.Wang et al., "Phenolic compounds and antioxidant activity in redfleshed apples," journal of functional foods, vol 18, pp 1086-1094, 2015 121 [62] P P Vachali et al., "Protein-Flavonoid Interaction Studies by a Taylor Dispersion Surface Plasmon Resonance (SPR) Technique: A Novel Method to Assess Biomolecular Interactions," Biosensors, vol 6, pp 1-9, 2016 122 PHẦN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ Tên: LÊ NGUYỄN NGỌC TUYẾT Điện thoại: 0396078443 Ngày, tháng, năm sinh: 30/10/1996 Nơi sinh: Tp HCM Địa liên lạc: 158a Tân Kỳ Tân Quý, phường Sơn Kỳ, quận Tân Phú, Tp.HCM QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO - 2015 - 2019: Học tập tốt nghiệp chuyên ngành Vật lý Kỹ thuật Y sinh, trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc Gia Tp.HCM - 2020 – nay: Học cao học chuyên nghành Vật Lý Kỹ Thuật Y Sinh, trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc Gia Tp.HCM Q TRÌNH CƠNG TÁC - 2019-2021: Nhân viên sản phẩm Công ty TNHH Công nghệ quốc tế Phú Mỹ - 2021-2022: Chuyên viên sản phẩm Công ty Cổ phẩn TBYT Vimec - 2022- nay: Chuyên viên sản phẩm Công ty TNHH TBYT Phương Đông