Validação prática de modelos de infravermelho próximo para tomate: sólidos solúveis e acidez

Q4 Veterinary
Fernanda Campos de Oliveira Aguiar, Bruna Ariel Dias Guariglia, Annelisa Arruda de Brito, Luiz Fernandes Cardoso Campos, A. D. R. Nascimento, G. Corrêa, Luís Carlos Cunha Junior
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Abstract

O tomate é a hortaliça mais produzida e consumida, tendo aceitabilidade tanto para o consumo in natura quanto para a industrialização. Apesar da ampla aceitação dos tomates, o consumidor apresenta como exigência para aquisição do fruto a qualidade, mensurada através de parâmetros como sólidos solúveis (SS) e acidez titulável (AT). Uma técnica de análise química, não destrutiva e não invasiva e de resposta rápida, é a de espectroscopia de absorção na região do infravermelho próximo que tem sido bastante utilizada em várias indústrias, desde agrícola a petroquímica. Considerando a produção em alta escala, a qualidade do tomate exigida pelos consumidores e por se tratar de uma técnica não destrutiva e não invasiva da espectroscopia no infravermelho próximo (Near Infrared Spectroscopy – NIR), faz-se necessário modelos testados em condições comerciais garantindo um modelo de infravermelho próximo para tomate facilitando a classificação. Realizou-se a validação de forma externa e prática dos modelos de infravermelho próximo para tomate in natura, comparando com os métodos destrutivos e conferindo a acurácia dos modelos na qualificação do fruto quanto aos teores de sólidos solúveis e acidez. O presente trabalho apresenta modelos do projeto executado de 2018 a 2019, construídos através dos aplicativos Model Builder e The Unscrambler e selecionados a partir de parâmetros como coeficiente de calibração, coeficiente da validação cruzada, erro médio do conjunto de calibração, e da validação cruzada e cálculo do desvio do resíduo de calibração. Os resultados foram obtidos através da previsão do modelo para os atributos sólidos solúveis (SS) e acidez titulável (AT), do tomate de mesa com maior variabilidade de produção. O modelo para SS apresenta potencialidade para uso comercial, seja na determinação de ponto de colheita, seja na quantificação de qualidade do vegetal. Já para AT, o NIR portátil não produziu um modelo aplicável pela limitação do comprimento de onda.
番茄近红外模型的实际验证:可溶性固形物和酸度
番茄是生产量和消费量最大的蔬菜,既可用于新鲜消费,也可用于工业化。尽管番茄被广泛接受,但消费者对水果获取质量提出了要求,通过可溶性固形物(SS)和可滴定酸度(TA)等参数进行测量。近红外吸收光谱是一种化学分析技术,具有无损、无创和快速响应的特点,已广泛应用于从农业到石化的各个行业。考虑到番茄的大规模生产和消费者对番茄的质量要求,由于这是一种非破坏性和非侵入性的近红外光谱技术,因此有必要在商业条件下测试模型,以确保番茄的近红外模型便于分类。对天然番茄的近红外模型进行了外部和实际验证,与破坏性方法进行了比较,并赋予了模型在果实可溶性固体含量和酸度方面的准确性。本工作介绍了2018年至2019年执行的项目模型,通过模型生成器和解扰器应用程序构建,并从校准系数、交叉验证系数、校准集的平均误差、交叉验证和校准残差偏差计算等参数中选择。结果是通过预测具有较高生产变异性的番茄的可溶性固形物(SS)和可滴定酸度(TA)属性的模型获得的。SS模型在确定收获点或量化植物质量方面具有商业应用潜力。对于AT,由于波长限制,便携式NIR没有产生适用的模型。
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Revista de Ciencias Agroveterinarias
Revista de Ciencias Agroveterinarias Veterinary-Veterinary (all)
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期刊介绍: Revista de Ciências Agroveterinárias (Journal of Agroveterinary Sciences) (ISSN 2238-1171) focus on publishing original and unpublished tecnical-scientific works regarding on researches in Agrarian and Veterinary Sciences and related areas. The objective of this journal is to publish double-blind peer reviewed research articles, research notes, and review articles contributing significantly for scientific knowledge diffusion and socialization, being made available to libraries of education and research institutions performing scientific activities on plants, animals, and related organisms.
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