Loading...
Near infrared and raman spectroscopic analysis of ¨queso blanco del pais¨
Restrepo Torijano, Daniela
Restrepo Torijano, Daniela
Citations
Altmetric:
Abstract
The accurate detection of parameters such as water content and chemical composition and others of various kinds of cheeses is crucial in the food industry to ensure product quality and authenticity. Many traditional techniques used for cheese analysis are time-consuming and expensive. This study focuses on the application of advanced spectroscopic techniques, specifically Raman spectroscopy and near-infrared (NIR) spectroscopy, combined with multivariate analysis such as with principal component analysis (PCA) and Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS-DA) techniques for cheese differentiation and classification. Both approaches allowed for rapid and non-destructive evaluation of the samples. The use of principal component analysis (PCA) effectively reduced the dimensionality of the spectral data and identified significant patterns. In addition, PLS-DA facilitated classification by handling highly correlated predictor variables. The results demonstrate the effectiveness of this methodology in accurately identifying different types of cheeses, offering a quick and non-destructive approach to dairy sorting in the food industry. This approach could significantly enhance the quality and authenticity of dairy products in the market, as well as optimize production processes and quality control in the food industry.
La detección precisa de parámetros como contenido de agua, composición química, entre otros, de diversas clases de quesos es crucial en la industria alimentaria para garantizar la calidad y autenticidad del producto. Actualmente, muchas de las técnicas utilizadas para el análisis de quesos son largas y costosas. Este estudio se centra en la aplicación de técnicas espectroscópicas, específicamente la espectroscopía de Raman y la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR), junto con análisis multivariado como técnicas de análisis de componentes principales (PCA) y Análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) para la diferenciación y clasificación de quesos. Ambas técnicas permitieron una evaluación rápida y no destructiva de las muestras. La aplicación de análisis de componentes principales (PCA) permitió reducir la dimensionalidad de los datos espectrales y destacar patrones significativos. Además, PLS-DA facilito la clasificación debido a que las variables predictoras están altamente correlacionadas. Los resultados demuestran la eficacia de esta metodología en la identificación precisa de diferentes tipos de quesos, ofreciendo un enfoque rápido y no destructivo para la clasificación de productos lácteos en la industria alimentaria. Este enfoque podría contribuir significativamente a mejorar la calidad y autenticidad de los productos lácteos en el mercado, así como a optimizar los procesos de producción y control de calidad en la industria alimentaria.
La detección precisa de parámetros como contenido de agua, composición química, entre otros, de diversas clases de quesos es crucial en la industria alimentaria para garantizar la calidad y autenticidad del producto. Actualmente, muchas de las técnicas utilizadas para el análisis de quesos son largas y costosas. Este estudio se centra en la aplicación de técnicas espectroscópicas, específicamente la espectroscopía de Raman y la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR), junto con análisis multivariado como técnicas de análisis de componentes principales (PCA) y Análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA) para la diferenciación y clasificación de quesos. Ambas técnicas permitieron una evaluación rápida y no destructiva de las muestras. La aplicación de análisis de componentes principales (PCA) permitió reducir la dimensionalidad de los datos espectrales y destacar patrones significativos. Además, PLS-DA facilito la clasificación debido a que las variables predictoras están altamente correlacionadas. Los resultados demuestran la eficacia de esta metodología en la identificación precisa de diferentes tipos de quesos, ofreciendo un enfoque rápido y no destructivo para la clasificación de productos lácteos en la industria alimentaria. Este enfoque podría contribuir significativamente a mejorar la calidad y autenticidad de los productos lácteos en el mercado, así como a optimizar los procesos de producción y control de calidad en la industria alimentaria.
Description
Date
2025-07-10
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Collections
Keywords
cheese, near-infrared, Raman spectroscopy, multivariate analysis