Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78302
Title: | การตรวจสอบความสดของไข่ไก่โดยใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี |
Other Titles: | Freshness measurement of eggs using near infrared spectroscopy |
Authors: | ณัฐสุดา เหมือนขจร |
Advisors: | คเณศ วงษ์ระวี สนอง เอกสิทธิ์ |
Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิทยาศาสตร์ |
Subjects: | ไข่ไก่ อินฟราเรดสเปกโทรสโกปี Eggs Infrared spectroscopy |
Issue Date: | 2562 |
Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
Abstract: | เนื่องจากบริษัท ซีพีเอฟ (ประเทศไทย) จำกัด (มหาชน) มีนโยบายในการผลิตไข่ไก่ที่เน้นคุณภาพและความปลอดภัยเป็นหลัก ดังนั้นขั้นตอนการตรวจสอบคุณภาพจึงเป็นขั้นตอนที่มีความสำคัญต่อการควบคุมคุณภาพของไข่ไก่ โดยวิธีมาตรฐานในการตรวจวัดความสดของของไข่ไก่จะดูจากค่าหน่วยฮอก ซึ่งคำนวณได้จากน้ำหนักของไข่และความสูงของไข่ขาวส่วนข้น แต่วิธีดังกล่าวเป็นวิธีตรวจวัดที่ทำลายตัวอย่าง ส่งผลให้ทางบริษัทไม่สามารถตรวจวัดความสดของไข่ไก่ได้ทุกฟอง การวิเคราะห์จึงเป็นเพียงการสุ่มกลุ่มตัวอย่างเท่านั้น ทำให้มีความเป็นไปได้สูงที่จะมีไข่ไก่ที่มีความสดต่ำกว่ามาตรฐานปะปนเข้าไปในสายการผลิตและกระบวนการแปรรูป งานวิจัยนี้จึงสนใจที่จะประยุกต์ใช้เทคนิคเนียร์อินฟราเรดสเปกโทรสโกปีประกอบกับการคำนวณทางเคโมเมทริกซ์มาใช้ในการตรวจสอบความสดของไข่ไก่ โดยศึกษาผลกระทบของตำแหน่งของไข่ไก่ที่ใช้วัดสัญญาณเนียร์อินฟราเรดสเปกตรัม (ด้านแหลมและด้านป้าน) พบว่าสมการสอบเทียบทางเคโมเมทริกซ์สำหรับใช้ทำนายค่าหน่วยฮอกซึ่งเป็นตัวแทนความสดของไข่ไก่ด้วยวิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน ให้ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์อยู่ในช่วง 0.78-0.79 และค่าความผิดพลาดเฉลี่ยกำลังสองของการทำนายอยู่ในช่วง 6.75-7.00 นอกจากนี้การทำนายเกรดของไข่ไก่ตามเกณฑ์มาตรฐานสินค้าเกษตร มกษ. 6702-2553 ด้วยเทคนิคการวิเคราะห์การจำแนกประเภทเชิงเส้นพบว่าสามารถทำนายเกรด AA และเกรด B ของไข่ไก่มีความแม่นยำถึง 80-84 % และ 70-75 % ตามลำดับ แต่ให้ค่าความถูกต้องในการทำนายไข่ไก่เกรด A ต่ำ และเมื่อพิจารณาการทำนายเกรดของไข่ไก่จากเกณฑ์ที่อ้างอิงตามเกณฑ์โรงงานแปรรูป (ค่าหน่วยฮอก ≥ 70) และเกณฑ์โรงคัดไข่ไก่ (ค่าหน่วยฮอก ≥ 80) ของบริษัทซีพีเอฟ มีความแม่นยำถึง 83-86 % และ 69-80 % ตามลำดับ ซึ่งค่าการทำนายของทั้งสองตำแหน่งให้ผลการทำนายที่มีแนวโน้มเดียวกัน |
Other Abstract: | Charoen Pokphand Food (Thailand) public Co. ltd (CPF) has a policy to manufacture well quality and secure eggs. Therefore, the quality control of eggs is the most importance in egg industry. Traditionally, Haugh unit (HU) level calculated by using egg weight and the height of thick albumin was used to grade egg freshness. However, this method is a destructive method, which cannot be used for all egg samples. It gives the high possibility that some below standard eggs are accidentally go through the manufacturing process. This study focuses on developing technique based on Near-infrared spectroscopy (NIR) with chemometric in order to determine the egg freshness. In the study, the NIR signals detected from different positions on egg (top and bottom position) were investigated. The regression equation is utilized to predict egg freshness using partial least square regression (PLS) which gives correlation coefficient (R) in range of 0.78-0.79 and root mean square error of prediction (RMSEP) in range of 6.75-7.00. Moreover, LDA classifier model was developed in order to classify grade of eggs according to regulation of Thai Agricultural standard TAS 6702-2010. Grade AA and B of eggs can be predicted with accuracy 80-84 % and 70-75 % respectively; however, the prediction accuracy of grade A egg is quite low. Furthermore, LDA model was generated to predict grade of egg which either pass or fail according to CPF regulation with accuracy of 83-86 % (for processing plant) and 69-80 % (egg incubator plant) respectively, with the prediction of these two positions are resulted in a similar manner. |
Description: | โครงงานเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญาวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาเคมี คณะวิทยาศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ปีการศึกษา 2562 |
URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/78302 |
Type: | Senior Project |
Appears in Collections: | Sci - Senior Projects |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
62-SP-CHEM-011 - Natsuda Muan.pdf | 2.05 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.