論文の概要: A Multispectral Framework for the Detection of Calcium Carbide-Induced Ripening and Shelf-Life Estimation in Climacteric Fruits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.13073v1
• Date: Thu, 13 Aug 2026 10:38:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-14 18:29:38.479275
• Title: A Multispectral Framework for the Detection of Calcium Carbide-Induced Ripening and Shelf-Life Estimation in Climacteric Fruits
• Title（参考訳）: 炭化カルシウムによるクリッピング・シェルフ寿命推定のための多面的枠組み
• Abstract要約: 健康リスクは、工業グレードの炭化カルシウム(CaC2)をマンゴーとバナナの熟成に使用する違法であるが、一般的には実践されている。 そこで本研究では,安全に熟成した果実を識別する新しい,非侵襲的マルチスペクトルフレームワークについて検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.59113581663378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Significant health risks are associated with the illegal, yet commonly practiced use of industrial-grade Calcium Carbide (CaC2) for ripening climacteric fruits like mango and banana, which leaves behind trace residues of arsenic and phosphorus. To address this, the proposed study explores a novel, non-invasive multispectral framework for distinguishing safely ripened fruits (naturally ripened and ethephon-induced) from calcium carbide-ripened samples, while also estimating their ripening progression (in percentage) and remaining shelf life (in days). The spectral profiles of mango (Mangifera indica) and banana (Musa acuminata) at 18 discrete wavelengths in the visible-near infrared (NIR) range (410 nm - 940 nm) are studied using the AS7265x spectral triad sensor. CaC2-treated samples exhibit sharper spectral intensity drops in the visible region, consistent with accelerated chlorophyll degradation and carotenoid development. To characterize these physiological changes, the feature engineering strategy integrates inter-method spectral variance, intensity ratios at distinct wavelengths, and environmental parameters including temperature and humidity. Dimensionality reduction using Principal Component Analysis (PCA) retains >90% of spectral variance within the first 5-7 components. The resulting feature set is used to train three independent eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)-based learning algorithms for ripening method classification, along with quantitative estimation of remaining shelf life and ripening progression. A classification accuracy of 95% along with carbide class recall of 0.67 is observed for mango samples, while the model achieves an accuracy of 81% and carbide class recall of 0.74 for banana. This instrumentation and data-driven approach demonstrates the effectiveness of the proposed non-invasive framework.
• Abstract（参考訳）: 重要な健康リスクは、ヒ素やリンの痕跡を残したマンゴーやバナナのような温暖な果実を熟成するために、工業級の炭化カルシウム(CaC2)を違法に使用することが一般的である。 そこで本研究では, 安全熟成果実(自然熟成およびエセフォン誘発)と炭化カルシウム熟成試料とを識別し, その熟成過程(割合)と残存棚の寿命(日数)を推定する, 新規で非侵襲的な多スペクトルフレームワークについて検討した。 マンゴー(Mangifera indica)とバナナ(Musa acuminata)の可視外赤外域(NIR)の18波長(410nm - 940nm)におけるスペクトルプロファイルをAS7265xスペクトルトリアードセンサを用いて検討した。 CaC2処理した試料は、クロロフィルの分解とカロテノイドの発生を加速し、可視領域でより鋭いスペクトル強度の低下を示す。 これらの生理的変化を特徴づけるために、特徴工学戦略は、金属間スペクトルのばらつき、異なる波長での強度比、温度と湿度を含む環境パラメータを統合する。 主成分分析(PCA)による寸法の低減は、最初の5～7成分のスペクトル分散の90%を維持できる。 得られた特徴セットは、3つの独立したeXtreme Gradient Boosting(XGBoost)ベースの学習アルゴリズムを訓練し、メソッド分類を熟成し、残りの棚の寿命と熟成を定量的に推定する。 マンゴー試料では, 95%の分類精度と0.67の炭化物クラスリコールが観察され, バナナの炭化物クラスリコールは81%, バナナの炭化物クラスリコールは0.74である。 この計測とデータ駆動のアプローチは、提案した非侵襲的フレームワークの有効性を示す。

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