Artificial neural networks application on the prediction of vacuum cooling process in commercial scale and quality of ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces

การประยุกต์โครงข่ายประสาทเทียมในการทำนายกระบวนการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศทางการค้าและคุณภาพของผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภค

Name: Warissara Wanakamol

ThaSH: Salad vegetables

ThaSH: Food sciences

ThaSH: Vacuum technology

ThaSH: Temperature control

Abstract: Consumer demand for fresh-cut leafy vegetable tended to be increasing due to the image of nutritious and health benefit. However, the product still faced with challenge of short shelf life and fast quality reduction, especially enzymatic browning which was considered as one of the most important attributes limiting the shelf life of product. This study aims at investigating the possibility of applying non-chemical technologies, namely, vacuum precooling technology and equilibrium modified atmosphere packaging (EMAP), to prolong the shelf life of ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces. Moreover, artificial neural networks (ANNs) were also evaluated for their performance on vacuum precooling process parameters prediction. Firstly, the optimal vacuum precooling process parameters for each fresh-cut lettuce, including frillice iceberg, romaine, and red oak leaf lettuce, were optimized using response surface methodology (RSM). The process parameters which could reduce the produce’s temperature to 4±1°C with the lowest amount in weight loss percentage, cooling time, and energy consumption, were chosen. In this study, the optimal vacuum precooling process parameters of initial produce’s temperature, target pressure, and holding time, were investigated for frillice iceberg lettuce (22.5°C, 6 mbar, and 6 min), romaine lettuce (22.0°C, 6 mbar, and 7 min), and red oak leaf lettuce (22.2°C, 6 mbar, and 5 min).  Vacuum precooled fresh-cut lettuces were mixed with the ratio of 1:1:1 to obtain the net weight of 120 g, covered by polypropylene (PP) packaging, and kept in a commercial refrigerator at 4±1°C for further study on quality changes during the storage time, as well as, for indicating the shelf life using the microbiological and visual quality score as criteria. The study revealed that the shelf life of vacuum precooled ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces (7.2±0.4 d) was longer than non-precooled one (3.8±0.9 d). On the 3rd day of storage, vacuum precooled ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces presented significantly better quality (p≤0.05) than the non-precooled sample, as a higher content of chlorophyll, total phenolic compounds, and anthocyanins, as well as, higher visual scores for freshness, browning at the cutting edge, and overall acceptance attributes. Furthermore, a significantly lower (p≤0.05) amount of enzyme activity, total aerobic bacteria, yeast, and molds, observed in the vacuum precooled sample proved the efficiency of the vacuum precooling process on quality preservation and shelf life extension for ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces. Consequently, vacuum precooled ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces were packed in equilibrium modified atmosphere packaging (EMAP) of 3 different oxygen transmission rates (OTR) of 10,000-12,000, 12,000-14,000, and 14,000-16,000 cm3/m2 d atm, before studying on their quality changes during storage at 4±1°C and pointing out the shelf life. The results revealed that the efficacy of EMAP on maintaining of oxygen concentration close to the normal atmospheric condition than polypropylene packaging, example, headspace oxygen concentration on the 7th day of storage in PP and EMAP from low to high OTR were 12.2±1.2, 17.4±0.7, 17.9±0.9, and 18.2±0.9%, respectively. Besides, ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces in EMAP remained higher chlorophyll residual, as well as, obtained higher visual evaluation scores for browning at the cutting edge, and overall acceptance attributes than the sample in PP packaging, significantly (p≤0.05). Although EMAP caused significantly higher (p≤0.05) weight loss percentage in the sample (0.39±0.06, 0.40±0.03, and 0.46±0.02%, respectively) than PP packaging (0.13±0.03%), no significant effect on the freshness attribute was observed. EMAP could extend the shelf life of ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces to 9.0±1.0, 8.8±0.8, and 8.6±0.9 d, respectively, longer than the shelf life of PP packaged sample (7.2±0.4 d). EMAP with OTR of 10,000-12,000 cm3/m2 d atm presented as the most appropriate packaging for preserving the quality and prolonging the shelf life of vacuum precooled ready-to-eat mixed fresh-cut lettuces. In the last part of research, the data of vacuum precooling process parameter optimization were analyzed using feed-forward backpropagation for the purpose to test the possibility to use artificial neural networks (ANNs) on vacuum precooling process parameters prediction. Thirty-four data were randomly separated into 3 groups, called training (approximately 70% of all data, totally of 24 data), testing (approximately 15% of all data, totally of 5 data), and validating set (approximately 15% of all data, totally of 5 data). The optimal artificial neural network models for the final produce's temperature prediction of frillice iceberg, romaine, and red oak leaf lettuce were 3-18-1, 3-15-1, and 3-21-1, respectively, while the optimal models for weight loss percentage prediction were 3-9-1, 3-18-1, and 3-18-1, respectively. Predicted and actual values were compared, ANNs presented better prediction performance on final produce's temperature and a weight loss percentage of fresh-cut frillice iceberg, romaine, and red oak leaf lettuce (R2adj 0.894-0.952 and 0.819-0.952, respectively), over the performance of RSM (R2adj 0.657-0.959 and 0.586-0.764, respectively). Furthermore, ANNs models exhibited a higher possibility for applying with the other data (R2adj 0.761-0.925) than RSM equations (R2adj 0.330-0.725). Thus, artificial neural networks were one of the proper methods to be used for the vacuum precooling process parameters of ready-to-eat fresh-cut lettuces.

Abstract: ในปัจจุบันความต้องการในการบริโภคผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคจะมีแนวโน้มเพิ่มขึ้น เนื่องจากภาพลักษณ์ในด้านคุณค่าทางโภชนาการและประโยชน์ต่อสุขภาพ อย่างไรก็ตาม ผลิตภัณฑ์ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคยังคงต้องเผชิญกับความท้าทายในเรื่องอายุการเก็บรักษาที่สั้น และการสูญเสียคุณภาพอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การเกิดสีน้ำตาลเนื่องจากเอนไซม์ ซึ่งเป็นคุณลักษณะสำคัญที่มีผลต่อการจำกัดอายุการเก็บรักษาของผลิตภัณฑ์ การทดลองนี้จึงมีจุดประสงค์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศ รวมทั้งบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุล ซึ่งเป็นเทคโนโลยีที่ปราศจากการเติมสารเคมี ในการยืดอายุการเก็บรักษาผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภค นอกจากนี้ โครงข่ายประสาทเทียมยังถูกประเมินความเป็นไปได้ในการทำนายพารามิเตอร์ของกระบวนการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศอีกด้วย งานวิจัยศึกษาสภาวะการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศที่เหมาะสมสำหรับผักสลัดตัดแต่ง 3 ชนิด ได้แก่ ผักกาดหอมฟิลเล่ย์ ผักกาดหวาน และผักกาดหอมโอ๊คลีฟแดง ด้วยวิธีการพื้นผิวตอบสนอง โดยกำหนดให้สภาวะที่เหมาะสม คือ สภาวะที่สามารถลดอุณหภูมิของผักสลัดตัดแต่งลงมาที่ 4±1 องศาเซลเซียส ในขณะที่ทำให้เกิดการสูญเสียน้ำหนัก ใช้ระยะเวลาในการลดอุณหภูมิ รวมทั้งใช้พลังงานน้อยที่สุด จากการทดลองพบว่า สภาวะการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศที่เหมาะสมสำหรับผักสลัดตัดแต่งแต่ละชนิด คือ ผักกาดหอมฟิลเล่ย์ ที่มีอุณหภูมิเริ่มต้น 22.5 องศาเซลเซียส โดยกำหนดให้ลดระดับความดันสัมบูรณ์จนถึง 6 มิลลิบาร์ และให้ตัวอย่างอยู่ภายใต้ความดันดังกล่าวเป็นเวลา 6 นาที สำหรับผักกาดหวาน ที่มีอุณหภูมิเริ่มต้น 22.0 องศาเซลเซียส และกำหนดให้ลดระดับความดันสัมบูรณ์ไปที่ 6 มิลลิบาร์ โดยให้ตัวอย่างอยู่ภายใต้ความดันดังกล่าวเป็นเวลา 7 นาที และสำหรับผักกาดหอมโอ๊คลีฟแดง ที่มีอุณหภูมิเริ่มต้น 22.2 องศาเซลเซียส และกำหนดให้ลดระดับความดันสัมบูรณ์ไปที่ 6 มิลลิบาร์ โดยให้ตัวอย่างอยู่ภายใต้ความดันดังกล่าวเป็นเวลา 5 นาที เมื่อนำผักสลัดตัดแต่งที่ผ่านการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศตามสภาวะที่เหมาะสมสำหรับผักแต่ละชนิดมาผสมกันในสัดส่วน 1:1:1 ให้มีน้ำหนักสุทธิ 120 กรัม แล้วบรรจุในบรรจุภัณฑ์โพลีโพร-พิลีน ก่อนจะนำไปจัดเก็บในตู้แช่ที่อุณหภูมิ 4±1 องศาเซลเซียส เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงคุณภาพระหว่างการเก็บรักษา รวมทั้งประเมินอายุการเก็บรักษาโดยใช้ปริมาณเชื้อจุลินทรีย์และคะแนนการทดสอบทางประสาทสัมผัสเป็นเกณฑ์ จากการทดลองพบว่า ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคที่ผ่านการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศมีอายุการเก็บรักษา 7.2±0.4 วัน ซึ่งนานกว่าผักสลัดตัดแต่งที่ไม่ผ่านการลดอุณหภูมิ ซึ่งมีอายุการเก็บรักษาเพียง 3.8±0.9 วัน ในวันที่ 3 ของการเก็บรักษา ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคที่ผ่านการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศมีปริมาณคลอโรฟิลล์ สารประกอบฟีนอล แอนโทไซยา-นิน รวมทั้งมีคะแนนการทดสอบทางประสาทสัมผัส ในด้านความสด การเกิดสีน้ำตาลบริเวณรอยตัด และคุณภาพโดยรวม สูงกว่าผักสลัดตัดแต่งที่ไม่ผ่านการลดอุณหภูมิอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p≤0.05) ในขณะที่มีค่ากิจกรรมของเอนไซม์โพลีฟีนอลออกซิเดสและเพอร์ออกซิเดส รวมทั้งมีปริมาณเชื้อจุลินทรีย์ทั้งหมด ยีสต์และรา ต่ำกว่าผักสลัดตัดแต่งที่ไม่ผ่านการลดอุณหภูมิอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p≤0.05) ซึ่งผลดังกล่าว แสดงถึงความสามารถของเทคโนโลยีการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศในการรักษาคุณภาพและยืดอายุการเก็บรักษาผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภค บรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุล ซึ่งมีอัตราการซึมผ่านของออกซิเจนแตกต่างกัน 3 ระดับ ได้แก่ 10,000-12,000, 12,000-14,000 และ 14,000-16,000 ลูกบาศก์เซนติเมตรต่อตารางเมตรต่อวันต่อความดันบรรยากาศ ถูกนำมาทดลองบรรจุผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคที่ผ่านการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศ ก่อนจะนำไปจัดเก็บในตู้แช่เย็นที่ควบคุมอุณหภูมิ 4±1 องศาเซลเซียส เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงคุณภาพระหว่างการเก็บรักษา รวมทั้งประเมินอายุการเก็บรักษา จากการทดลองพบว่า บรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุลทั้ง 3 ชนิด สามารถรักษาระดับออกซิเจนภายในบรรจุภัณฑ์ให้มีความใกล้เคียงกับออกซิเจนในบรรยากาศมากกว่าบรรจุภัณฑ์โพลีโพรพิลีน โดยในวันที่ 7 ของการเก็บรักษา ภายในบรรจุภัณฑ์ของผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคมีปริมาณออกซิเจน 12.2±1.2, 17.4±0.7, 17.9±0.9 และ 18.2±0.9 เปอร์เซ็นต์ ในบรรจุภัณฑ์ชนิดโพลีโพรพิลีน และบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุล โดยเรียงตามระดับอัตราการซึมผ่านของออกซิเจนจากน้อยไปมาก ตามลำดับ ในด้านคุณภาพของผลิตภัณฑ์ ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคในบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุลมีปริมาณคลอโรฟิลล์ และคะแนนการทดสอบทางประสาทสัมผัส ในด้านการเกิดสีน้ำตาลบริเวณรอยตัด และคุณภาพโดยรวม สูงกว่าผักสลัดตัดแต่งในบรรจุภัณฑ์โพลีโพรพิลีนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p≤0.05) แม้ว่าบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุลจะส่งผลให้ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคมีร้อยละการสูญเสียน้ำหนักสูงขึ้นเมื่อเทียบกับบรรจุภัณฑ์โพลีโพรพิลีนอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p≤0.05) โดยเพิ่มจาก 0.13±0.03 เป็น 0.39±0.06, 0.40±0.03 และ 0.46±0.02 เปอร์เซ็นต์ ในบรรจุภัณฑ์ชนิดโพลีโพรพิลีน และบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุล โดยเรียงตามระดับอัตราการซึมผ่านของออกซิเจนจากน้อยไปมาก ตามลำดับ แต่การสูญเสียดังกล่าวไม่ได้ส่งผลต่อการยอมรับของผู้บริโภค โดยคะแนนการทดสอบทางประสาทสัมผัสในด้านความสดไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p>0.05) ผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภคที่บรรจุในบรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุลมีอายุการเก็บรักษา 9.0±1.0, 8.8±0.8 และ 8.6±0.9 วัน ซึ่งนานกว่าในบรรจุภัณฑ์ชนิดโพลีโพรพิลีน ซึ่งมีอายุการเก็บรักษา 7.2±0.4 วัน จากผลการทดลอง แสดงให้เห็นว่า บรรจุภัณฑ์ดัดแปลงบรรยากาศแบบสมดุล ซึ่งมีอัตราการซึมผ่านของออกซิเจน 10,000-12,000 ลูกบาศก์เซนติเมตรต่อตารางเมตรต่อวันต่อความดันบรรยากาศ มีความเหมาะสมในการใช้ร่วมกับการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศ เพื่อรักษาคุณภาพและยืดอายุผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภค งานวิจัยได้นำผลการทดลองมาประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการทำนายกระบวนการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศ ข้อมูลการหาสภาวะการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศที่เหมาะสมสำหรับผักสลัดตัดแต่ง 3 ชนิด ถูกนำมาประมวลผลโดยการเรียนรู้แบบแพร่ย้อนกลับ โดยข้อมูลทั้งหมด 34 ข้อมูล จะถูกสุ่มแบ่งออกเป็น 3 ส่วน ได้แก่ ชุดข้อมูลการเรียนรู้ 24 ข้อมูล (ประมาณ 70 เปอร์เซ็นต์) ชุดข้อมูลทดสอบ 5 ข้อมูล (ประมาณ 15 เปอร์เซ็นต์) และชุดข้อมูลตรวจสอบ 5 ข้อมูล (ประมาณ 15 เปอร์เซ็นต์) แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดสำหรับการทำนายอุณหภูมิสุดท้ายของผักกาดหอมฟิลเล่ย์ ผักกาดหวาน และผักกาดหอมโอ๊คลีฟแดง คือ 3-18-1, 3-15-1 และ 3-21-1 ตามลำดับ ในขณะที่แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมที่ดีที่สุดสำหรับการทำนายร้อยละการสูญเสียน้ำหนักของผักกาดหอมฟิลเล่ย์ ผักกาดหวาน และผักกาดหอมโอ๊คลีฟแดง คือ 3-9-1, 3-18-1 และ 3-18-1 ตามลำดับ และจากการเปรียบเทียบค่าจากการทำนายโดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียมกับวิธีการพื้นผิวตอบสนอง พบว่าโครงข่ายประสาทเทียมสามารถทำนายอุณหภูมิสุดท้ายและค่าร้อยละการสูญเสียน้ำหนักได้ดีกว่าวิธีการพื้นผิวตอบสนอง โดยมีค่าสัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจที่ปรับแก้แล้วสำหรับการทำนายอุณหภูมิสุดท้ายในช่วง 0.894-0.952 ในขณะที่วิธีการพื้นผิวตอบสนองมีค่าสัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจที่ปรับแก้แล้ว 0.657-0.959 สำหรับการทำนายร้อยละการสูญเสียน้ำหนัก มีค่าสัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจที่ปรับแก้แล้ว 0.819-0.952 ในขณะที่วิธีการพื้นผิวตอบสนองมีค่าสัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจที่ปรับแก้แล้ว 0.586-0.764 นอกจากนี้ ผลการทดสอบความเป็นไปได้ในการนำแบบจำลองโครงข่ายปราสาทเทียมไปใช้ในการทำนายข้อมูลอื่นๆ พบว่า มีค่าสัมประสิทธิ์แสดงการตัดสินใจที่ปรับแก้แล้ว 0.761-0.925 สูงกว่าวิธีการพื้นผิวตอบสนอง ซึ่งมีค่า 0.330-0.725 ดังนั้น โครงข่ายประสาทเทียมจึงเป็นหนึ่งในวิธีการที่เหมาะสมสำหรับการทำนายกระบวนการลดอุณหภูมิแบบสุญญากาศของผักสลัดตัดแต่งพร้อมบริโภค

Chiang Mai University. Library

Address: CHIANG MAI

Email: cmulibref@cmu.ac.th

Name: Sujitra Ratanamarno

Role: Chairman

Name: Danai Boonyakiat

Role: Member

Name: Pichaya Poonlarp

Role: Member

Name: Sukhuntha Osiriphun

Role: Member

Name: Nadthawat Muenmanee

Role: Member

Created: 2022

Modified: 2022-12-28

Issued: 2022-12-28

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

eng

DegreeName: Doctor of Philosophy

Level: Doctoral Degree

Descipline: Food Science and Technology

Grantor: Chiang Mai University

©copyrights Chiang Mai University

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	591351009.pdf	4.44 MB	12	2026-05-26 18:16:01

ใช้เวลา

0.048821 วินาที