ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
LUҰ19Ă1THҤ&6Ƭ
TP HӖ CHÍ MINH, tháng 1 QăP20
Trang 2&Ð1*75Î1+ĈѬӦC HOÀN THÀNH TҤ,75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA ± ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM
Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc : PGS TS Lê NguyӉQĈRDQ'X\
Cán bӝ chҩm nhұn xét 1 : TS Lê Minh Hùng
Cán bӝ chҩm nhұn xét 2 : PGS TS NguyӉn Thӏ Lan Phi
LuұQ YăQ WKҥF Vƭ ÿѭӧc bҧo vӋ tҥi Trѭӡng Ĉҥi hӑc Bách Khoa, ĈHQG Tp HCM, ngày 10 tháng 1 QăP2020 Thành phҫn Hӝi ÿӗQJÿiQKJLiOXұn văn thҥFVƭJӗm: 1 *676Ĉӕng Thӏ $QKĈjR
2 TS Lê Minh Hùng
3 PGS TS NguyӉn Thӏ Lan Phi
4 PGS TS Lê Trung Thiên
5 TS Trҫn Thӏ Ngӑc Yên
Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch Hӝi ÿӗQJ ÿiQK JLi /9 Yj 7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұn văn ÿã ÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)
Trang 3ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM
75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA Ĉӝc lұp ± Tӵ do ± Hҥnh phúc
NHIӊM VӨ LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ
Hӑ tên hӑc viên: Võ Thӏ Thҧo Ly MSHV: 1770582 1Jj\WKiQJQăPVLQK 1ѫLVLQK /kPĈӗng Chuyên ngành: Công nghӋ thӵc phҭm Mã sӕ : 60540101
,7Ç1Ĉӄ TÀI
Sӱ dөng quang phә hӗng ngoҥi trong xác thӵc nhanh và phát hiӋn giҧ mҥo nguyên liӋu gҥo
II NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG
NhiӋm vө: Sӱ dөng quang phә hӗng ngoҥi trong xác thӵc nhanh và phát hiӋn giҧ mҥo nguyên liӋu gҥo
Nӝi dung:
í Phân tích các tích chҩt vұt lý, hoá lý và hoá hӑc cӫa các mүu gҥo nguyên và mүu gҥo phӕi trӝn theo tӍ lӋ 1-5%6DXÿyVӱ dөng SIMCA xky dӵng m{ hunh phkn biӋt gҥo.
í Thu thұp phә cұn hӗng ngoҥi bҵng thiӃt bӏ ÿRSKә cұn hӗng ngoҥi cҫm tay SCiO cӫa các mүu gҥo nguyên và mүu gҥo phӕi trӝn ӣ tӍ lӋ 1-5% Sӱ dөng phҫn mӅm SIMCA xky dӵng m{ hunh phkn biӋt gҥo.
í KiӇm ÿӏnh hiӋu quҧ phân biӋt cӫa các mô hình phân biӋt gҥo.
III NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: 19/08/2019
IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: 8/12/2019 V CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN:
Trang 4LӠI CҦ0Ѫ1
Quá trình thӵc hiӋQ ÿӅ tài nghiên cӭu giúp tôi vұn dөQJÿѭӧc nhӳng lý thuyӃWÿmhӑc, tiӃp cұn và hӑc hӓi SKѭѫQJSKiSYj nhiӅu kiӃn thӭc mӟLOƭQKYӵc mӟi, ÿӗng thӡi giúp nâng cao nhӳng kӻ QăQJNKLOjPYLӋc trong phòng thí nghiӋm
ĈӇ KRjQWKjQKÿѭӧc tҩt cҧ tôi xin chân thành cҧm sӵ hӛ trӧ YjJL~Sÿӥ nhiӋt tình cӫa Thҫy Lê NguyӉQĈRDQ'X\FQJJLDÿuQKYjEҥn bè
Vì thӡi gian thӵc hiӋn luұQYăQFzQJLӟi hҥn và quá trình thӵc hiӋQWURQJO~FÿLOjPnên không khӓi tránh khӓi nhӳng thiӃu sót Tôi rҩt mong sӵ sӱa chӳa, góp ý tӯ quý thҫ\F{ÿӇ bài luұQÿѭӧc hoàn chӍQKKѫQ7{L[LQFKkQWKjQKFҧPѫQ
Nghiên cӭX ÿѭӧc tài trӧ bӣL Ĉҥi hӑc Quӕc gia thành phӕ Hӗ &Kt 0LQK HCM) trong khuôn khә ĈӅ tài mã sӕ C2019-20-23
TP HCM, ngày 30 tháng 12 QăP Hӑc viên thӵc hiӋn
Võ Thӏ Thҧo Ly
Trang 5TÓM TҲT LUҰ19ĂN
ViӋW1DPOjQѭӟc xuҩt khҭu gҥo thӭ ba trên thӃ giӟLQKѭQJviӋc xuҩt khҭu gҥo cӫa ViӋt Nam vүn còn nhiӅu tӗn tҥLQKѭNhӕLOѭӧng xuҩt khҭu nhiӅXQKѭQJJLiWUӏ thu ÿѭӧc không cao; sҧn phҭP FKѭD Fy WKѭѫQJ KLӋX FKѭD ÿiS ӭQJ ÿѭӧc nhu cҫX ÿDdҥng cӫa thӏ WUѭӡng Thӏ WUѭӡQJWURQJQѭӟc tình trҥng mù mӡ vӅ nguӗn gӕc xuҩt xӭ, khi có mӝt loҥi gҥRQjRÿѭӧFÿiQKJLiFDROұp tӭc có tình trҥng giҧ mҥo nguyên liӋu gҥo giá trӏ cao bҵng loҥi nguyên liӋu gҥo có giá trӏ thҩSKѫQ7URQJQghiên cӭu này tұp trung xky dӵng m{ hunh phkn biӋt gҥo giá trӏ cao vj giá trӏ thҩp tӯ dӳ liӋu phә WKXÿѭӧc bҵng thiӃt bӏ phkn ttch cұn hӗng ngoҥi cҫm tay, tӯ ÿysӱ dөQJP{KuQKÿӇ phkn biӋWÿѭӧc cic mүu gҥo giá trӏ cao bӏ trӝn lүn gҥo giá trӏ thҩp Nhӳng nӝi dung nghiên cӭu ÿѭӧc thӵc hiӋn trong luұQYăQEDRJӗm:
Phân tích các tích chҩt vұt lý, hoá lý và hoá hӑc cӫa các mүu gҥRĈjL7KѫPOM5451, OM6976, IR50404, ST24 Ĉӗng thӡi phân tích tính chҩt hoá hӑc cӫa mүu gҥo giá trӏ cao trӝn gҥo giá trӏ thҩp ӣ các tӍ lӋ tӯ 1-5% 6DXÿyVӱ dөng PCA trong phҫn mӅm SIMCA xky dӵng m{ hunh phkn biӋt gҥo giá trӏ cao vj gҥo giá trӏ thҩp bҵng dӳ liӋu phkn ttch cӫa các mүu gҥo nguyên; sӱ dөQJP{KuQKÿӇ phân biӋt trӝn lүn nguyên liӋu gҥo, ngѭӥng phit hiӋn khi gҥo giá trӏ thҩp trӝn vӟi tӍ lӋ 5% vjo gҥo giá trӏ cao.
Thu thұp phә cұn hӗng ngoҥi bҵng thiӃt bӏ ÿR SKә cұn hӗng ngoҥi cҫm tay SCiO cӫa các mүu gҥo nguyên và mүu gҥo giá trӏ cao ĈjL7KѫP Yj67 bӏ phӕi trӝn gҥo giá trӏ trung bình (OM5451, OM6976) và gҥo giá trӏ thҩp (IR50404) ӣ các tӍ lӋ 1- 5% Sӱ dөng PCA trong phҫn mӅm SIMCA xky dӵng m{ hunh phkn biӋt gҥo giá trӏ cao vj gҥo giá trӏ thҩp bҵng dӳ liӋu phә hӗng ngoҥLWKXÿѭӧc Ngѭӥng phit hiӋn khi gҥo giá trӏ thҩp KѫQtrӝn vӟi tӍ lӋ 5% vjo gҥo giá trӏ cao.
Nghiên cӭu còn phân biӋt phә hӗng ngoҥi ba giӕng gҥo ST là ST21, ST24 và ST25 1Jѭӥng phát hiӋn khi gҥo ST21 và ST24 phӕi trӝn tӍ lӋ 1% vào ST25
Trang 6ABTRACTS
Vietnam is the third rice exporter in the world, but our country still has many problems of high volume but low profit in return; our product has no trademark brand and does not meet the diverse needs of the market In the domestic market, the origins are usually unknown and when there is a kind of rice that is considered as high quality, the problem of rice fraud immediately appears by falsifies the high-value rice material with the lower-value rice material In this study focuses on developing a model to distinguish high-value and low-value rice from spectral data obtained by handheld near-infrared analyzer, thereby using the model to distinguish rice samples High value is mixed low value rice The contents of the research performed in the thesis include:
í Analysis of physical, chemical and chemical properties of Dai Thom 08, OM5451, OM6976, IR50404 rice samples of Dong Thap, Kien Giang and Can Tho provinces along with ST24, OM5451, OM6976, IR50404 from Long An At the same time, analyzing the chemical properties of high value rice samples mixed with low value rice at the rate of 1-5% Then, using PCA in SIMCA software to build a model to distinguish between high value rice and low value rice by analysis data of raw rice samples; using the model to distinguish mixed rice materials, the threshold to detect when low value rice mixed is at a rate of 5% on high value rice
í Collecting near-infrared spectrum by Scio handheld infrared near-spectrometers of pure high value rice and high value rice samples mixed with low value rice at the ratio of 1%, 2%, 3%, 4%, 5% Using PCA in SIMCA software to build a model to distinguish high value rice and low value rice from infrared data obtained The threshold to detect when low value rice mixed is at a rate of 5% on high value rice í Research also distinguish infrared spectrum of 3 kinds of ST rice: ST21, ST24, ST25 Limit of detection when mixing ST21 and ST24 at a ratio of 1% into ST25
Trang 7LӠI &$0Ĉ2$1
Luұn YăQQj\OjF{QJWUuQKQJhiên cӭu cӫa tôi, ÿѭӧc thӵc hiӋQGѭӟi sӵ Kѭӟng dүn khoa hӑc cӫa PGS.TS Lê NguyӉQĈRDQ'X\&iFVӕ liӋu, kӃt quҧ nghiên cӭXÿѭӧc trình bày trong luұQYăQQj\KRjQWRjQWUXQJWKӵc
Tôi xin chӏu hoàn toàn trách nhiӋm vӅ lӡLFDPÿRDQQj\
Hӑc Viên
Võ Thӏ Thҧo Ly
Trang 82.1 Giӟi thiӋu vӅ quang phә hӗng ngoҥi 3
3KѭѫQJ SKiS TXDQJ SKә hӗng ngoҥi kӃt hӧp vӟi kӻ thuұW ÿD ELӃn Chemometrics 4
3KѭѫQJSKiSSKkQWtFKFұn hӗng ngoҥi 4
Các yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn tín hiӋXÿRSKә hӗng ngoҥi 7
&iFSKѭѫQJSKiSWLӅn xӱ lý phә hӗng ngoҥi kӃt hӧp vӟi Chemometrics 8
Ӭng dөQJSKѭѫQJSKiSTXDQJ phә hӗng ngoҥi vào viӋc xác thӵc và phát hiӋn sӵ giҧ mҥo thӵc phҭm 11
2.3 Giӟi thiӋu vӅ nguyên liӋu lúa gҥo 15
Cҩu tҥo hҥt lúa 15
Trang 9Các giӕng gҥo sӱ dөng trong nghiên cӭu 17
ChҩWOѭӧng cӫa gҥo 19
2.4 Tình hình sҧn xuҩt và tiêu thө lúa gҥo 23
ChҩWOѭӧng gҥo trên các thӏ WUѭӡng Quӕc tӃ 23
Thӵc trҥng chҩWOѭӧng gҥo ӣ ViӋt Nam 23
3.3 Nӝi dung nghiên cӭu 30
3KkQWtFKFiFÿһFWUѭQJYұt lý, hóa lý, hóa hӑc cӫa các mүu gҥo 32
Thu nhұp phә cұn hӗng ngoҥi cӫa gҥo bҵng thiӃt bӏ quang phә cұn hӗng ngoҥi cҫm tay 34
Xây dӵng mô hình phân biӋt gҥo giá trӏ cao và giá trӏ thҩp bҵng PCA 34
KiӇPÿӏnh mô hình phân biӋt vӯDWKXÿѭӧFYjVRViQKKDLSKѭѫQJSKiS[k\dӵng mô hình phân biӋt 35
Xây dӵng mô hình phân biӋt gҥo ST 35
4.1 Phân tích sӕ liӋXWKXÿѭӧc bҵQJSKѭѫQJSKiSSKkQWtFKWKHRWLrXFKXҭn 37
Trang 104.2 Xây dӵng mô hình phân biӋt chҩWOѭӧng các loҥi gҥo bҵng các tính chҩt phân
4.5 Xây dӵng mô hình phân biӋt các loҥi gҥo ST 57
&+ѬѪ1*.ӂT LUҰN VÀ KIӂN NGHӎ 61
5.1 KӃt luұn 61
5.2 KiӃn nghӏ 61
TÀI LIӊU THAM KHҦO 63
PHӨ LӨC 69
Trang 11DANH MӨC HÌNH
Công nghӋ cӫa thiӃt bӏ cұn hӗng ngoҥi SCiO hãng Consumer Physics 7
Cҩu tҥo hҥt lúa 15
+uQK6ѫÿӗ nӝi dung nghiên cӭu 31
6ѫÿӗ phӕi trӝn gҥo 32
BiӇXÿӗ phân tán 3D các giӕng gҥo theo thành phҫn hóa hӑc 42
BiӇXÿӗ phân tán 3D gҥo nguyên và gҥo phӕi trӝn 5% theo tính chҩt hóa hӑc 43
Phә cұn hӗng ngoҥi cӫa các giӕng gҥRWKXÿѭӧc tӯ máy NIR cҫm tay 45
Phә cұn hӗng ngoҥi sau khi tiӅn xӱ lý bҵng SNV 47
Phә cұn hӗng ngoҥi sau khi tiӅn xӱ lý bҵng MSC 47
Phә cұn hӗng ngoҥi sau khi tiӅn xӱ lý bҵQJ06&Ĉҥo hàm bұc 2 47
BiӇXÿӗ phân tán 3D theo giá trӏ các giӕng gҥo 48
BiӇXÿӗ SKkQWiQÿLӇm theo giӕng gҥo 49
BiӇXÿӗ SKkQWiQÿLӇm cӫa mүu kiӇm chӭng 51
BiӇXÿӗ phân tán 3D mүu kiӇm chӭng 52
BiӇu diӉn mүu chuҭn và mүu kiӇm chӭng 52
3KѭѫQJWUuQKKLӋu chuҭQKjPOѭӧng Amylose các nhóm gҥo 53
BiӇXÿӗ phân tán mүu nguyên và mүu phӕi trӝn 1% 54
BiӇXÿӗ phân tán mүu nguyên và mүu phӕi trӝn 2% 54
BiӇXÿӗ phân tán mүu nguyên và mүu phӕi trӝn 3% 55
Trang 12BiӇXÿӗ phân tán mүu nguyên và mүu phӕi trӝn 4% 55
BiӇXÿӗ phân tán mүu nguyên và mүu gҥo trӝn 5% 56
BiӇXÿӗ SKkQWiQÿLӇm cӫa ba giӕng gҥo ST 57
BiӇXÿӗ DmodX cӫa ba giӕng gҥo ST 58
Mô hình phân loҥi các giӕng gҥo ST 59
BiӇXÿӗ SKkQWiQÿLӇm cӫa mүu chuҭn và mүu kiӇm chӭng 59
BiӇXÿӗ phân tán 3D giӳa gҥo nguyên và gҥo phӕi trӝn 60
Trang 13DANH MӨC BҦNG
BҧQJ7KDQJÿRÿӝ trӣ hӗ 21
Bҧng 2.2 Phân loҥi gҥRWKHRÿӝ trӣ hӗ 21
Bҧng 2.3 Phân loҥi gҥRWKHRÿӝ bӅn gel 21
Bҧng 2.4 Phân loҥi gҥRWKHRKjPOѭӧng amylose 22
Bҧng 3.1 Thông tin vӅ vӏ trí thu thұp và giá thành giӕng gҥo 27
Bҧng 3.2 Các hóa chҩt sӱ dөng phân tích 28
Bҧng 4.1 Tính chҩt vұt lý, hoá lý cӫa các giӕng gҥo 37
Bҧng 4.2 Thành phҫn hoá hӑc cӫa các giӕng gҥo 38
Bҧng 4.3 Thông tin vӅ mô hình PCA-X 47
Bҧng 4.4 Thông tin mô hình PCA-X cӫa các giӕng gҥo ST 58
Trang 14DANH MӨC TӮ VIӂT TҲT
Ĉ%6&/ Ĉӗng bҵng Sông Cӱu Long
FAOSAT Food and Agriculture Organization Corporate Statistical Database FTIR Fourier-transform infrared spectroscopy
GC-MS Gas chromatography±mass spectrometry GT Gelatinization Temperature
HPLC High Pressure Liquid Chromatography IDRC International Development Research Centre IRRI The International Rice Research Institute KNN K-Nearest Neighbors
LDA Linear Discriminant Analysis MIRS Mid Infrared Spectroscopy MLR Multiple Linear Regression MSC Multiplicative Scatter Correction NIR Near Infrared
NIRS Near Infrared Spectroscopy NMR Nuclear Magnetic Resonance PCA Principle Component Analysis PCR Principle Component Regression PLS Particle Least Square
PLS-DA Partial Least Squares Discriminant Analysis
RSD Relative Standard Deviation
SIMCA Soft Independent Modeling of Class Analogy SNV Standard Normal Variate
SVM Support Vector Machine
Trang 15&+ѬѪ1* MӢ ĈҪU
Gҥo là thӵc phҭm chính cӫDKѫQPӝt nӱa dân sӕ thӃ giӟiQyÿѭӧc sҧn xuҩt nhiӅu thӭ hai trên thӃ giӟi (chӍ sau bҳp) Ĉk\FNJQJOjmһt hàng nông sҧn có sҧQOѭӧng cao nhҩt tҥi ViӋt Nam ( 42.763.682 tҩQ WURQJ QăP , theo FAOSAT) [1] Gҥo cӫa ViӋW 1DP ÿm Fy Pһt tҥi 150 quӕc gia và vùng lãnh thә Bên cҥnh các thӏ WUѭӡng truyӅn thӕng, gҥo ViӋW 1DP ÿm WӯQJ Eѭӟc thâm nhұp vào các thӏ WUѭӡng khó tính QKѭ (8+jQ4Xӕc, Nhұt Bҧn, Hoa KǤ, [2] HiӋn tҥi ViӋW1DPOjQѭӟc xuҩt khҭu gҥo lӟn thӭ ba trên thӃ giӟi ( sau ҨQĈӝ và Thái Lan) vӟi doanh sӕ là 2,2 tӹ USD [3] MһF G ÿҥW ÿѭӧc nhӳng thành quҧ nhҩW ÿӏQK QKѭQJ [Xҩt khҭu gҥo cӫa ViӋt Nam vүn còn nhiӅu tӗn tҥi: KhӕL Oѭӧng xuҩt khҭu nhiӅu QKѭQJ JLi WUӏ WKX ÿѭӧc không cao (giá lúa xuҩt khҭXNK{QJFDRKѫQQKLӅu so vӟi giá cӫa thӏ WUѭӡng trong Qѭӟc); sҧn phҭPFKѭDFyWKѭѫQJKLӋXFKѭDÿiSӭQJÿѭӧc nhu cҫXÿDGҥng cӫa thӏ WUѭӡng
Không chӍ thӏ WUѭӡng xuҩt khҭXPjÿӕi vӟi thӏ WUѭӡng trong Qѭӟc, tình trҥng mù mӡ vӅ nguӗn gӕc xuҩt xӭ FNJQJQKѭWKѭѫQJKLӋu gҥo hiӋn nay rҩt trҫm trӑng HiӋn nay trên thӏ WKѭӡQJQyLFKXQJѭӟFWtQKFyKѫQORҥi nhãn hiӋu gҥRNKiFQKDXÿDQJtӗn tҥL Yj FKѭD Fy QKmQ KLӋu nào chiӃP KѫQ ÿѭӧF GXQJ Oѭӧng thӏ WUѭӡng Có QJKƭDOjWKӏ WUѭӡng gҥo ViӋW1DPÿDQJFӵc kǤ ³SKkQPҧQK´YjUҩt ít doanh nghiӋp ÿDQJ[k\GӵQJÿѭӧFWKѭѫQJKLӋu gҥRÿ~QJQJKƭD0һc dù có mӝt sӕ doanh nghiӋp ÿҫXWѭOjPWKѭѫQJKLӋu rҩWF{QJSKXWX\QKLrQNKLWKѭѫQJKLӋu bҳWÿҫXÿѭӧFQJѭӡi tiêu dùng tin Wѭӣng thì ngay lұp tӭc có hàng giҧ mҥo NӃu mӝt loҥi gҥR$QjRÿyFytiӃng và bán doanh sӕ tӕt, ngay lұp tӭc sӁ ÿѭӧc phӕi trӝn vӟi loҥi gҥo rҿ KѫQFyKuQKdҥng hҥW WѭѫQJ Wӵ ÿӇ thành loҥi gҥo cùng tên gӑi và giá rҿ KѫQ 1Jѭӡi tiêu dùng không tài nào phân biӋWÿѭӧc Vì mөc tiêu lӧi nhuұn, các chӫ ÿҥi lý gҥo hàng ngày vүQÿDQJ³ÿiQKOӯD´QJѭӡi tiêu dùng và doanh nghiӋp theo cách này, trӵc tiӃp làm méo mó thӏ WUѭӡng gҥR K{QJ tW WKѭѫQJ KLӋu gҥo chҩW Oѭӧng tӕt, mӟi lӑt lòng QKѭQJÿmVӟm phҧi chӃt yӇu 7Uѭӟc nhӳng hҥn chӃ trên, nhҵm nâng cao hiӋu quҧ và WK~Fÿҭy xuҩt khҭu gҥo, cҫn xây dӵQJWKѭѫQJKLӋu sҧn phҭm gҥo xuҩt khҭXĈӇ xây dӵQJWKѭѫQJKLӋu, ngoài viӋFÿҧm bҧo chҩWOѭӧng gҥo, mӝt trong nhӳQJÿLӅu kiӋn
Trang 16tiên quyӃt là phҧi có bӝ nhұn diӋQWKѭѫQJKLӋu, bao gӗm viӋc xác thӵc nguӗn gӕc xuҩt xӭ và giӕng gҥo
MһFGFKRÿӃn nay, mӝt sӕ SKѭѫQJSKiSQKѭVҳc ký lӓng cao áp (HPLC), sҳc ký khӕi phә (GC-06 FiFSKѭѫQJSKiSGӵa trên nӅn tҧQJ$'1ÿmÿѭӧc phát triӇQÿӇ xác thӵc nguӗn gӕc thӵc phҭm hoһF [iF ÿӏnh thӵc phҭm giҧ mҥR 7X\ QKLrQ ÿDphҫn các kӻ thuұt này cҫn phҧi có thiӃt bӏ ÿҳt tiӅn, tӕn thӡi gian, phá hӫy mүu, sӱ dөng nhiӅu hóa chҩW FNJQJ QKѭ Fҫn nhân lӵF ÿѭӧF ÿjR WҥR WUuQK ÿӝ cao Trong khi ÿyYLӋc sӱ dөng kӻ thuұt phә hӗng ngoҥLÿӇ giҧi quyӃt vҩQÿӇ xác thӵc nguӗn gӕc và phát hiӋn thӵc phҭm giҧ mҥRÿDQJ dҫn ÿѭӧc chҩp nhұn vì nhanh chóng, rҿ tiӅn, không sӱ dөng hóa chҩt nên không ҧQKKѭӣQJÿӃQP{LWUѭӡQJFNJQJQKѭNK{QJÿzLhӓi viӋc chuҭn bӏ mүu [4] [5]
Dӵa vào nhӳQJFѫVӣ nêu trên, viӋc ӭng dөng kӻ thuұt phә hӗng ngoҥi vào xác thӵc giӕng gҥo và phát hiӋn viӋc trӝn gҥo kém chҩWOѭӧng vào gҥo chҩWOѭӧng cao là mӝt Kѭӟng nghiên cӭu hoàn toàn mӟi ӣ ViӋt Nam Mөc tiêu cӫa nghiên cӭu là sӱ dөng quang phә cұn hӗng ngoҥLÿӇ phân biӋt viӋc trӝn lүn gҥo giá trӏ thҩp vào gҥo giá trӏ cao kӃt hӧp so sánh vӟi phân biӋt các loҥi gҥo bҵng thành phҫn hoá hӑc Ĉӗng thӡi kӃt quҧ WKXÿѭӧc là bӝ dӳ liӋu phә hӗng ngoҥi cӫa gҥo giá trӏ cao, gҥo giá trӏ thҩp và gҥo giá trӏ cao bӏ trӝn lүn vӟi gҥo giá trӏ thҩp ӣ các tӍ lӋ khác nhau; xây dӵQJÿѭӧc P{KuQKSKkQWtFKÿDELӃQÿӇ [iFÿӏnh ÿѭӧc viӋc trӝn lүn gҥo giá trӏ thҩp vào gҥo giá trӏ cao Nghiên cӭu này chính vì vұy có thӇ hӛ trӧ cho viӋc xây dӵQJ WKѭѫQJhiӋu gҥo ViӋt YjFNJQJ góp phҫQJLDWăQJJLiWUӏ cӫa gҥo ViӋt
Trang 17&+ѬѪ1* TӘNG QUAN
2.1 Giӟi thiӋu vӅ quang phә hӗng ngoҥi
Kӻ thuұt quang phә bao gӗm các kӻ thuұW1,50,55DPDQYj7HUDKHUW]Ĉk\Ojcác kӻ thuұt sӱ dөQJ ÿӇ xem xét khi cҫn kiӇm soát tính xác thӵc cӫa mүu Các SKѭѫQJSKiSGӵa trên các kӻ thuұt này là gián tiӃp (không phá mүu), nhanh chóng và không yêu cҫu nhân viên lành nghӅ [6]
Kӻ thuұt quang phә UXQJ ÿӝng dӵa trên sӵ GDR ÿӝng cӫa liên kӃt phân tӱ ÿӇ phát hiӋn các nhóm hoá hӑc Quang phә cұn hӗng ngoҥi kӃt hӧp vӟLFKHPRPHWULFVÿmVӱ dөng phә biӃn trong công nghӋ thӵc phҭP QKѭSKѭѫQJSKiSWKӭ cҩSÿӇ giám sát tәng hjPOѭӧng ҭm, protein, chҩt béo trong mӝt sӕ sҧn phҭm [7]
Kӻ thuұt quang phә hӗng ngoҥi dӵa trên hiӋu ӭQJÿѫQJLҧn là: các hӧp chҩt hoá hӑc có khҧ QăQJKҩp thө chӑn lӑc bӭc xҥ hӗng ngoҥi Sau khi hҩp thө các bӭc xҥ hӗng ngoҥi, các phân tӱ cӫa các hӧp chҩt hoá hӑFGDRÿӝng vӟi nhiӅu vұn tӕc khác nhau và xuҩt hiӋn dҧi phә hҩp thө gӑi là phә hҩp thө bӭc xҥ hӗng ngoҥi [8] Bӭc xҥ hӗng ngoҥi, nҵm giӳa vùng ánh sáng nhìn thҩy và vi sóng cӫa phә ÿLӋn tӯÿѭӧc hҩp thө bӣi các phân tӱ hӳXFѫYjFKX\ӇQWKjQKQăQJOѭӧQJGѭӟi dҥQJUXQJÿӝng phân tӱ Sӵ chuyӇQÿәLUXQJÿӝng xҧy ra ӣ trҥQJWKiLFѫEҧn cӫa phân tӱ [6]
%ѭӟFVyQJWK{QJWKѭӡng cӫa phә cұn hӗng ngoҥi (near infrared-NIR) là giӳa 750 và 2500 nm (13.400 ± 4.000 cm-1 WURQJ NKL ÿӕi vӟi phә trung hӗng ngoҥi (mid-infrared ± 0,5 EѭӟFVyQJWKD\ÿәi tӯ ÿӃn 25000 nm (4.000 ± 400 cm-1 ) [9] Mӝt phân tӱ hҩp thө bӭc xҥ hӗng ngoҥi chӍ khi nào tҫn sӕ GDRÿӝng tӵ nhiên cӫa mӝt phҫn tӱ (tӭc là các nguyên tӱ hay các nhóm nguyên tӱ tҥo thành phân tӱ ÿy GDRÿӝng vӟi cùng tҫn sӕ cӫa bӭc xҥ tӟi Mӝt phân tӱ chӍ hҩp thө bӭc xҥ hӗng ngoҥi khi nào sӵ hҩp thө ÿyJk\QrQVӵ biӃQWKLrQPRPHQOѭӥng cӵc cӫa chúng Mӝt phân tӱ ÿѭӧc gӑLOjFyOѭӥng cӵFÿLӋn khi ӣ các nguyên tӱ thành phҫn cӫDQyFyÿLӋn tích YjÿLӋn tích (-) rõ rӋt Khi phân tӱ Oѭӥng cӵFÿѭӧc giӳ trong mӝWÿLӋQWUѭӡng, FiFÿLӋQWtFKQJѭӧc nhau sӁ chӏu các lӵc theo chiӅXQJѭӧFQKDXÿLӅXÿyGүQÿӃn sӵ
Trang 18tách biӋt hai cӵF WăQJ KRһc giҧP 9u ÿLӋQ WUѭӡng cӫa bӭc xҥ hӗng ngoҥi làm thay ÿәLÿӝ phân cӵc cӫa chúng mӝt cách tuҫn hoàn, khoҧng cách giӳa các nguyên tӱ WtFKÿLӋn cӫa phân tӱ FNJQJWKD\ÿәi mӝt cách tuҫn hoàn Khi các nguyên tӱ WtFKÿLӋn Qj\ GDR ÿӝng, chúng hҩp thө bӭc xҥ hӗng ngoҥi NӃu vұn tӕc dDR ÿӝng cӫa các nguyên tӱ WtFK ÿLӋn trong phân tӱ lӟn, sӵ hҩp thө bӭc xҥ mҥnh và sӁ Fy ÿiP SKә hҩp thө mҥQK QJѭӧc lҥi nӃu vұn tӕF GDR ÿӝng cӫa các nguyên tӱ WtFK ÿLӋn trong phân tӱ nhӓÿiPSKә hҩp thә hӗng ngoҥi yӃX7KHRÿLӅu kiӋn này thì các phҫn tӱ có 2 nguyên tӱ giӕng nhau sӁ không xuҩt hiӋn phә GDRÿӝng Ví dө O2, N2«NK{QJxuҩt hiӋn phә hҩp thө hӗng ngoҥL 'R ÿy NK{QJ Fҫn phҧL ÿXәi hӃt không khí ra khӓi máy quang phә kӃ hӗng ngoҥi Tuy nhiên trong không khí có CO2 YjKѫLQѭӟc H2O có khҧ QăQJKҩp thө tia hӗng ngoҥLQKѭQJÿLӅu này có thӇ bù trӯ bҵng thiӃt bӏ thích hӧp [10]
2.2 3KѭѫQJ SKiS quang phә hӗng ngoҥi kӃt hӧp vӟi kӻ thuұW ÿD ELӃn Chemometrics
3K˱˯QJSKiSSKkQWtFKF̵n h͛ng ngo̩i
2.2.1.1 Nguyên t̷c cͯDSKpSÿRSK͝ c̵n h͛ng ngo̩i
Theo William (1998), khi có mӝt chùm ánh sáng tӟi chiӃu qua các mүu sinh hӑc, vùng ánh sáng cұn hӗng ngoҥLEѭӟc sóng 750 ± 2500 QPÿѭӧc các liên kӃt C-H, N-H, O-H có trong các chҩt hӳXFѫFӫa hҩp thөĈRSKә ánh sáng phҧn xҥ tӯ các mүu sӁ WKXÿѭӧc các thông tin vӅ thành phҫn hóa hӑc cӫa mүXÿy1Kӳng giá trӏ phә thu ÿѭӧc sӁ ÿѭӧc phân tích bҵng phҫn mӅm máy tính và cho ra mӝt ma trұn các giá trӏ cӫa phә chҩt hӳX Fѫ FҫQ SKkQ WtFK QKѭ SURWHLQ WK{ OLSLd« ÈS Gөng mô hình thӕng kê nhiӅu biӃn sӁ mô tҧ ÿѭӧc mӕi quan hӋ giӳa phә hҩp thө và thành phҫn hóa hӑc; mӕi quan hӋ Qj\OjFѫVӣ ÿӇ chҭQÿRiQWKjQKSKҫn hóa hӑc tҥi các máy phân tích (máy NIR) [11].
Vùng phә cұn hӗng ngoҥi (NIR) xҧy ra sӵ hҩp thө, là mӝt chuӛLFiFUXQJÿӝng ӣ tҫn sӕ thích hӧp hoһc kӃt hӧp cӫa sӵ hҩp thө FѫEҧQ'RÿyYQJ1,5WKѭӡQJÿѭӧc gӑi
Trang 19QKѭUXQJÿӝng ±OH, -NH và ±CH Nhӳng loҥi hҩp thө Qj\ÿѭӧc chi phӕi bӣLÿӝ ҭm và hҫXQKѭWҩt cҧ các thành phҫn chính khác cӫa thӵc phҭm Do các nhóm phân tӱ NKiFQKDXÿѭӧc tҥo thành tӯ các nguyên tӱ có khӕLOѭӧQJYjFѭӡQJÿӝ liên kӃt khác nhau nên mӛi phân tӱ thӇ hiӋn mӝt tұp hӧp hҩp thө duy nhҩt ӣ tҫn sӕ GDRÿӝng hoһc Eѭӟc sóng cө thӇ7tQKÿһc hiӋu hҩp thu này cӫa kӻ thuұt sӱ dөQJ1,5OjÿһFÿLӇm quan trӑng nhҩWÿӇ JLDWăng phҥm vi ӭng dөng trong nӅn công nghiӋp sҧn xuҩt thӵc phҭm, cho phép phân tích nhiӅu loҥi sҧn phҭPQKDQKFKyQJÿӝc lұSYjÿӗng thӡi [12].
Bên cҥnh mөF ÿtFK ÿӏQK OѭӧQJ WUѭӟF ÿk\ 1,5 FNJQJ ÿѭӧc nghiên cӭX WURQJ ÿӏnh tính nhҵm kiӇm soát nhұn dҥQJ ÿLӅu này vô cùng hҩp dүn vӟi viӋc theo dõi thӵc phҭm bӏ pha trӝn và nhiӉm bҭn
2.2.1.2 ˰XÿL͋PYjQK˱ͫFÿL͋m cͯDSK˱˯QJSKiSF̵n h͛ng ngo̩i
í ѬXÿLӇm [13]
3KkQWtFKQKDQKÿӗng thӡi nhiӅu mүXNK{QJÿӝc hҥi, không ҧQKKѭӣng môi WUѭӡng nhӡ giҧPOѭӧng hóa chҩt, giҧm sӕ Oѭӧng nhân công phân tích, tiӃt kiӋm chi phí
7KDRWiFÿѫQJLҧn, nhanh chóng, giҧm bӟWJLDLÿRҥn xӱ lý mүu và phá hӫy mүu khi phân tích
Có thӇ tiӃQKjQKÿӏQKOѭӧng mӝt chҩt khi có mһt các chҩt khác Ӭng dөQJÿѭӧc cho cҧ phân tích các chҩWY{FѫYjKӳXFѫ Ĉӝ chính xác cao
ThiӃt bӏ giá hӧp lý so vӟLFiFSKѭѫQJSKiS khác
Mӝt lӧi thӃ cӫa phә NIR là mӝt sӕ dӵ ÿRiQFyWKӇ ÿѭӧc thӵc hiӋn tӯ mӝt phә WKXÿѭӧc nӃu viӋc chuҭn bӏ mүu giӕng nhau khi các mô hình hiӋu chuҭQÿѭӧc phát triӇn cho các tính chҩt này Phép ÿRFӫa ÿӝ ҭm và thành phҫn hóa hӑc (protein, chҩt
Trang 20béo, các thành phҫn hoҥt tính hoһc hoҥt tính sinh hӑc) có thӇ thӵc hiӋn tӯ mӝt phә duy nhҩWĈһc biӋt là khi FiFSKѭѫQJSKiS phân tích truyӅn thӕng, mӛi lҫn chӍ có thӇ ÿRÿѭӧc mӝt tính chҩt NhӳQJSKѭѫQJSKiSQj\WKѭӡng phҧi phá hӫy mүu; do ÿyPӛi thành phҫQÿѭӧFÿRWUrQPӝt mүu khác nhau Khi sӱ dөng phә NIR, tҩt cҧ các thuӝc tính có thӇ ÿѭӧFÿRWUrQFQJPӝt mүu chính xác
Phҧi liên tөc hiӋu chӍQKÿӇ ÿҧm bҧRÿӝ chính xác cӫa thiӃt bӏ
2.2.1.3 Nguyên lý ho̩Wÿ͡ng cͯa thi͇t b͓ quang ph͝ c̵n h͛ng ngo̩i c̯m tay
Mӛi máy quang phә có thiӃt kӃ và có nguyên tҳF WtQK WRiQ ÿӅX ÿѭӧc dӵa trên so sánh vӅ quang phә bӭc xҥ cӫa ánh sáng hҩp thө và tính chҩt tán xҥ cӫa nguyên liӋu QKѭ WKӏt heo, thӏt bò, rau quҧ, hҥWQJNJFӕc, Bҵng cách sӱ dөng nhӳng nguӗn bӭc xҥ Fyÿӝ chӑn lӑFFDRYjFiFÿҫXGzÿӫ nhҥy, phә cұn hӗng ngoҥLÿmWKӇ hiӋQÿѭӧc vai trò cӫa nó trong phân tích vӟi nhӳQJ ѭX ÿLӇm vӅ ÿӏnh lѭӧQJ ÿӏnh tính và cҧ nghiên cӭu cҩu tҥo cӫa vұt chҩt [12]
Trang 21Công ngh͏ cͯa thi͇t b͓ c̵n h͛ng ngo̩i SCiO hãng Consumer Physics
Nguyên lý hoҥW ÿӝng cӫa thiӃt bӏ ÿR SKә cұn hӗng ngoҥi SCiO thuӝc hãng Consumer Physics-Mӻ: Ánh sáng tӯ nguӗQViQJÿѭӧc chiӃu xuyên qua bӝ lӑc Bӝ lӑF WiFK iQK ViQJ WKjQK FiF Eѭӟc sóng vùng cұn hӗng ngoҥi Ánh sáng cұn hӗng ngoҥLVDXÿyÿѭӧc chiӃu trӵc tiӃp lên sҧn phҭPÿѭӧFÿRӣ bӝ phұQÿqQFKLӃu Ánh sáng phҧn chiӃu cӫa sҧn phҭm sӁ ÿѭӧc thu bӣi bӝ cҧm biӃn phân tӱ 6&L2Yjÿѭӧc chөp bҵng mӝt tҩPJѭѫQJFҫu tích hӧS LQWHUJUDWLQJVSKHUH Yjÿѭӧc tұp trung vào mӝWÿҫu dò (detector) Tín hiӋu phә ra tӯ ÿҫu dò VDXÿyÿѭӧc xӱ lý nhӡ vào mô hình hiӋu chuҭn cӫa thiӃt bӏ và sӁ ÿѭӧc hiӇn thӏ trên màn hình ӣ dҥng sӕ hoһc dҥng phә [14]
Các y͇u t͙ ̫QKK˱ͧQJÿ͇n tín hi͏XÿRSK͝ h͛ng ngo̩i [15]
Tín hiӋXÿRSKә hӗng ngoҥLÿһFWUѭQJFKRWҫn sӕ GDRÿӝng cӫa phân tӱ'RÿySKә hӗng ngoҥi bӏ ҧQKKѭӣng bӣi các yӃu tӕ chính sau:
í ҦQKKѭӣng do cҩu trúc cӫa phân tӱ: do tҫn sӕ GDRÿӝng cӫa phân tӱ phө thuӝc vào sӵ bӅn vӳng cӫa liên kӃt, các hiӋu ӭng electron, hiӋu ӭng không gian và liên kӃt nӝi phân tӱ
í ҦQKKѭӣQJGRWѭѫQJWiFFiFSKkQWӱ: Ӣ trҥng thái khí, các phân tӱ chuyӇQÿӝng tӵ do và hҫXQKѭNK{QJFyWѭѫQJWiFYӟi nhau nên phә hӗng ngoҥi cӫa các chҩt ӣ thӇ khí có giá trӏ thӇ hiӋn ÿ~QJFҩu trúc cӫa phân tӱGRÿyNӻ thuұWÿRPүu khí rҩt
Trang 22phӭc tҥp Vì thӃWKѭӡng sӱ dөQJSKѭѫQJSKiS cұn hӗng ngoҥi cho mүu ӣ dҥng rҳn và dҥng lӓng Trong cҩu trúc phân tӱ ӣ dҥng rҳn có nhiӅu tinh thӇ khác nhau, khi WKD\ ÿәi mҥng tinh thӇ WѭѫQJ WiF JLӳa các phân tӱ WKD\ ÿәL GR ÿy SKә cұn hӗng ngoҥi cӫDFK~QJFNJQJFyWKӇ sӁ bӏ WKD\ÿәi Khi phân tӱ ӣ trong các dung môi khác nhau thì hҩp thө cұn hӗng ngoҥLFNJQJNKiFQKDXQJX\rQQKkQOjGRVӵ liên kӃt giӳa các phân tӱ làm dӏch chuyӇn sӕ sóng và mӣ rӝng các vân hҩp thө
í ҦQKKѭӣng cӫa quy trình chuҭn bӏ mүu và ҧQKKѭӣng cӫDP{LWUѭӡng Vӟi trҥng thái tӗn tҥi khác nhau cӫa mүu thì các yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn mүXFNJQJFyVӵ khác nhau
&iFSK˱˯QJSKiSWL͉n x͵ lý ph͝ h͛ng ngo̩i k͇t hͫp vͣi Chemometrics
2.2.3.1 3K˱˯QJSKiSWL͉n x͵ lý ph͝ h͛ng ngo̩i
.KLÿRSKә hӗng ngoҥi, phө thuӝc vào tính chҩt vұWOêYjWtQKÿӗng nhҩt cӫa mүu mà tín hiӋu phә WKXÿѭӧc có thӇ bӏ các ҧQKKѭӣng không mong muӕQQKѭVӵ tán xҥ ánh sáng và sӵ nhiӉu thông tin Các hiӋu ӭng này có thӇ dүQÿӃn sӵ GDRÿӝng phә có thӇ NK{QJ OLrQ TXDQ ÿӃQ ÿһc tính cҫn nghiên cӭu và ҧQK KѭӣQJ ÿӃQ ÿӝ tin cұy cӫDFiFP{KuQKÿDELӃn MөFÿtFKFKtQKFӫa viӋc tiӅn xӱ lý là chuyӇQÿәi các ma trұn tín hiӋu phә thành nhӳng sӕ liӋu cө thӇ ӣ tӯQJ Eѭӟc sóng nhҵm xác lұp mӕi WѭѫQJTXDQ giӳa phә hӗng ngoҥi và các thuӝc tính nghiên cӭXÿӗng thӡi loҥi bӓ các tác nhân gây nhiӉu thông tin nhҵm xây dӵQJP{KuQKVX\ÿRiQFKtQK[iF
Mӝt sӕ SKѭѫQJSKiSWLӇn xӱ lý phә hӗng ngoҥi:
Ĉҥo hàm bұc mӝt hoһc bұFKDLWKHRSKѭѫQJSKiSSavitzky-Golay: sӱ dөQJÿӇ loҥi bӓ QKѭQJ JLi WUӏ trung bình nhҵm lӑc ra nhӳng tín hiӋu gây nhiӉX ÿѭӡng nӅn EDVHOLQH YjWăQJÿӝ phân giҧi cӫa phәĈҥo hàm bұc mӝt chӍ loҥi các nhiӉu ҧnh KѭӣQJÿӃQÿѭӡng nӅQFzQÿҥo hàm bұc hai loҥi bӓ ÿӗng thӡi nhiӉu ҧnh KѭӣQJÿӃn ÿѭӡng nӅn và nhӳQJÿѭӡQJFy[XKѭӟng tuyӃn tính [16]
BiӃQÿәi chuҭn hóa (Standard Normal Variate-SNV): sӱ dөQJÿӇ loҥi bӓ sӵ hҩp thө hóa hӑc cӫa ánh sáng tán xҥ619WKD\ÿәLÿѭӡng nӅn phә và khoҧng cách
Trang 23ánh sáng hӗng ngoҥLÿLTXDPӝt mүu trong quá trình phân tích [17] Phép biӃQÿәi 619ÿmÿѭӧc chӭng minh là mӝWSKѭѫQJSKiSKLӋu quҧ, có thӇ loҥi bӓ các phә và ÿӝ dӕc gây ra bӣi sӵ tán xҥ iQKViQJErQWURQJÿӕi vӟi các mүu rҳn [18]
HiӋu chӍnh phân tán nhiӅu lҫn (Multiplicative Scatter Correction ± MSC): giҧm thiӇX ÿӝ lӋFK ÿѭӡng chuҭn (baseline offsets) và hiӋu ӭng sӕ nhân (multiplicative effects) KӃt quҧ xӱ lý cӫa MSC có thӇ WѭѫQJWӵ SNV trong mӝt sӕ WUѭӡng hӧSWX\QKLrQSKѭѫQJSKiS619ÿѭӧc sӱ dөng phә biӃQKѫQYuFyWKӇ xác ÿӏnh sӵ biӃQÿәi theo tӯng cөm riêng lҿ mà không cҫn xӱ lý toàn bӝ dӳ liӋu [19]
2.2.3.2 Chemometrics
9u FiF SKѭѫQJ SKiS TXDQJ SKә trên là gián tiӃp, chúng yêu cҫu sӱ dөng FKHPRPHWULFVÿӇ trích xuҩWWK{QJWLQOLrQTXDQÿӃn hóa hӑc tӯ quang phә bҵng các công cө thӕng kê, toán hӑc và máy tính [20] Chemometrics là kӻ thuұt thông tin chiӃt xuҩt hoá hӑc mà sӱ dөQJ SKѭѫQJSKiS WRiQ Kӑc và thӕQJ Nr ÿӇ xӱ lý, phân tích, giҧi thích và dӵ ÿRiQGӳ liӋu hoá hӑc &KHPRPHWULFVÿҥi diӋn cho mӝt loҥt các SKѭѫQJSKiSWKӕng kê nhҵm giҧi quyӃt ba mөc tiêu chíQKNKiFQKDX ÿѫQJLҧn hóa các tұp dӳ liӋu lӟn và phӭc tҥp (giҧm dӳ liӋu), phân loҥL FiF ÿӕL Wѭӧng (bҵng các SKѭѫQJSKiSÿѭӧc giám sát hoһc không giám sát) hoһc dӵ ÿRiQFiFWKDPVӕ phân WtFK SKѭѫQJSKiSKLӋu chuҭn) 3KѭѫQJ pháp giҧm dӳ liӋu bao gӗm PCA và PLS Principal Component Regression (PCR) và Partial Least Squares (PLS) ÿm sӱ dөng QKѭcông cө hӗi quy là các kӻ thuұWFKtQKÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ tҥo ra các mô hình hiӋu chuҭn [21]
PCA là mӝt trong nhӳQJ SKѭѫQJSKiS ÿѫQ JLҧn nhҩW Yj ÿѭӧc sӱ dөng nhiӅu nhҩt WURQJSKkQWtFKÿDELӃn PCA rҩt quan trӑQJÿһc biӋWOjWURQJFiFEѭӟc ban ÿҫu cӫa quá trình nghiên cӭu, khi ta muӕn thӵc hiӋn phân tích khai thác ÿӇ có cái nhìn tәng quan vӅ dӳ liӋu ĈLӅu khá phә biӃn trong nghiên cӭu là chúng ta phҧi xӱ lý các bҧng dӳ liӋu lӟQWURQJÿyPӝt loҥt các mүXÿѭӧc mô tҧ bҵng các tham sӕ hóa lý
(p