Fast and non-invasive identification of Baijiu based on Tyndall effect and chemometrics

风味 化学计量学 主成分分析 线性判别分析 模式识别(心理学) 生物系统 化学 亮度 人工智能 色谱法 数学 食品科学 计算机科学 光学 物理 生物
作者
Qifei Zhu,Jun Zou,Chunfeng Guo,Rizeng Tao,Wenyue Li,Yifan Chen,Bobo Yang,Lihua Chen
出处
期刊:Food Chemistry: X [Elsevier]
卷期号:23: 101621-101621 被引量:2
标识
DOI:10.1016/j.fochx.2024.101621
摘要

The value of Baijiu is affected by its flavor, age, and adulteration. Therefore, a simple and rapid identification method is crucial for the market. In this study, we present a rapid, non-intrusive identification technique for Baijiu utilizing the Tyndall effect combined with chemometrics analysis. Our experiment begins illuminating Baijiu with a 405 nm wavelength laser and recording the resulting bright light path due to the Tyndall effect. To further analyze the color and brightness information, Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), Hierarchical Cluster Analysis (HCA), and Multilayer Perceptron (MLP) were employed. This study establishes correlations between the brightness of the Tyndall light path and seven trace flavor compounds in Baijiu. The findings demonstrate that this method effectively identifies the flavor, age cellar, and adulteration of Baijiu and also quantitatively detects the concentrations of flavor compounds. Additionally, an analysis platform was developed to enable the rapid identification of Baijiu.
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