Quality of raisins under different packaging and storage conditions

Akev, Koray; Koyuncu, Mehmet Ali; Erbaş, Derya

doi:10.1080/14620316.2017.1339364

Cited by 6 publications

(3 citation statements)

References 15 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…At present, raisin is widely used in food processing such as making various snacks or adding staple foods 4 – 6 . Due to the differences in the variety, origin, and drying process, the taste, nutritional content, and commercial value of raisins are very different 7 – 9 . In addition, there is a serious problem of fake raisin varieties and inferior quality in the market at present, which have a bad impact on the healthy development of the raisins market 10 …”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Near-infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms to quickly classify raisins

Guo

Chen

et al. 2022

Sci Rep

View full text Add to dashboard Cite

With the development of commodity economy, the emergence of fake and shoddy raisin has seriously harmed the interests of consumers and enterprises. To deal with this problem, a classification method combining near-infrared spectroscopy and pattern recognition algorithms were proposed for adulterated raisins. In this study, the experiment was performed by three kinds of raisins in Xinjiang (Hongxiangfei, Manaiti, Munage). After collecting and normalizing the spectral data, we compared the spectra of three kinds of raisins. Next the principal component analysis (PCA) was preformed to compress the dimension of the spectral data, and then classification models including support vector machine (SVM), multiscale fusion convolutional neural network (MCNN) and improved AlexNet were established to identify raisins. The accuracy of SVM, MCNN, and improved AlexNet is 100%, 92.83%, and 97.78% respectively. This study proves that near-infrared spectroscopy combined with pattern recognition is feasible for the raisin inspection.

show abstract

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Near-infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms to quickly classify raisins

Guo

Chen

et al. 2022

Sci Rep

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This heat pretreatment caused insignificant darkening of the raisins. Similarly, Akev et al [ 13 ] studied the impact of low temperature storage (0 °C, 75–85% relative humidity) and found that raisins packaged under controlled atmosphere (1% O 2 and 3% CO 2 ) also resulted in no sugaring after 10 months, as evaluated by sensory analysis.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Comparison of Microwave Short Time and Oven Heating Pretreatment on Crystallization of Raisins

Alvarez

Urrutia

Olivares

et al. 2020

Foods

View full text Add to dashboard Cite

Crystalline material can develop on the surface of raisins during storage and transport, affecting the final acceptability of the product. In this work, a mild thermal pretreatment was applied to raisins to melt the pre-existing crystals and the effect of such thermal treatments on the development of crystals over a storage period was investigated. The raisins selected for this study were of the Thompson seedless variety from one Chilean company. The thermal pretreatment of raisins at 50 °C and 70 °C for 20 min in an oven and microwave (800 W) irradiation for 15 s resulted in a reduction in the percentage of crystallized raisins (w/w) from more than 50% in the control samples to less than 10% after 35 days of storage at 15 and 25 °C in a 57% relative humidity environment. The results showed that some textural parameters, such as cohesiveness and chewiness, were not affected by thermal treatment and were independent of storage temperature.

show abstract

“…Meyve kalitesi açısından; meyvede kabuk rengi (hue); CR 300 model Minolta marka renk cihazı ile, meyve eti sertliği (N); 6. ve 8. hasat sonlarında ve her tekerrürden 3 adet tam olgunlaşmış meyve ile (Loyd, U.K), meyve tat aroması [18]; 1: çok kötü, 2: kötü, 3: orta, 4: iyi, 5: çok iyi şeklinde duyusal test ile, meyve dış görünüşü [18]; 1-3: pazarlanamaz, 5: pazarlanabilir, 7: iyi, 9: çok iyi şeklinde, meyve pH; domates suyundan mikro pipet ile her tekerrür için 10 ml alınmış ve pH metre (WTW, Germany) yardımı ile, titre edilebilir asitlik (TEA); 10 ml domates suyunun 0,1 N'lik sodyum hidroksit (NaOH) ile pH değeri 8,1 oluncaya kadar pH metrede (WTW, Germany) titre edilmesiyle, suda çözünebilir kuru madde içeriği (SÇKM); dijital refraktometre (Atago Pocket PAL-1) ile, yeşil yaka, makro/mikro çatlama, çilerme; meyvenin dış görünüşüne göre 0-5 skalasıyla (0 yok -5 çok fazla), çiçek burnu çürüklüğü (BER) ve sarı kaliks; meyve sayılarına göre 1-5 arası puanlama (1 yok -5 çok fazla var) yapılarak belirlenmiştir.…”

Section: Introductionunclassified

Sera Domatesi Yetiştiriciliğinde Farklı Yaprak Budama Tekniklerinin Verim ve Meyve Kalitesi Üzerine Etkisi

Ildir

Aktaş

2018

Süleyman Demirel Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Özet: Bu çalışmada, sera domatesi yetiştiriciliğinde farklı yaprak budama tekniklerinin verim ve meyve kalitesi üzerine etkileri incelenmiştir. Vitellio F1 sırık domates çeşidi kullanılarak 6 farklı budama şekli 3 tekerrürlü olarak denenmiştir. 1. Budama şekli (Kontrol) : Yetiştirme periyodu boyunca bitkiden hiç yaprak alınmamıştır. 2. Budama şekli: Hasada gelen salkımın altındaki yapraklar alınmış üstündeki yapraklar ise budanmamıştır. 3. Budama şekli: 1. Salkım kızarmaya başladığında 3. salkıma kadar ara yapraklar alınıp, salkımların karşısındaki yapraklar bırakılmıştır. İkinci salkım kızardığında ise 4. salkıma kadar aynı uygulama yapılıp, çalışma bu şekilde devam ettirilmiştir. 4. Budama şekli: 1. Salkım kızarmaya başladığında 3. salkıma kadarki iki ara yapraktan üstte olan alınıp, salkımların karşısındaki yapraklar bırakılmıştır. 2. salkım kızardığında ise 4. salkıma kadar aynı uygulama yapılmış ve çalışma üst salkımlar için de bu şekilde devam ettirilmiştir. 5. Budama şekli: 4 numaralı budama şeklinden tek farkı iki salkım arasındaki iki yapraktan alttaki yaprağın budanmasıdır. 6. Budama şekli: 1. Salkımın meyveleri ceviz büyüklüğünde iken 1. salkımın altındaki yapraklar alınmıştır. 1. Salkım kızarmaya başladığında 3. salkıma kadar olan tüm yaprakları alınıp, 2. salkım kızarmaya başladığında ise 4. salkıma kadar aynı uygulamalar yapılmış ve çalışma bu şekilde devam ettirilmiştir. Ayrıca 2-3-4-5-6 numaralı budama modellerinde hasadı bitmiş salkımın altındaki yaprakların tamamı alınmıştır. Bu sonuçlara göre kontrol parselinden en yüksek toplam verim, en iyi meyve dış görünüş, en düşük erkenci verim, en düşük yaprak indeksi ve en zayıf renk değerleri sonuçlarına ulaşılmış olup, 6 numaralı parselden en yüksek erkenci verim ve en düşük ortalama meyve ağırlığı değerleri elde edilmiştir. Meyve kalite parametreleri açısından ise en yüksek değerler 4 ve 5 numaralı parsellerden elde edilmiştir.

show abstract

Quality of raisins under different packaging and storage conditions

Cited by 6 publications

References 15 publications

Near-infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms to quickly classify raisins

Near-infrared spectroscopy combined with pattern recognition algorithms to quickly classify raisins

Comparison of Microwave Short Time and Oven Heating Pretreatment on Crystallization of Raisins

Sera Domatesi Yetiştiriciliğinde Farklı Yaprak Budama Tekniklerinin Verim ve Meyve Kalitesi Üzerine Etkisi

Contact Info

Product

Resources

About