Análise NIRS dos graus Brix em maçãs inteiras em tempo real

O método tradicional de Análise de Brix das maçãs utilizado na indústria é a refratometria. Embora seja um método simples e bastante económico, é destrutivo, não está em linha e baseia-se numa amostragem aleatória e lenta, o que impossibilita a análise de grandes volumes de produção.

• Não destrutivo: Ao contrário dos métodos tradicionais, o NIRS não requer a destruição da amostra, permitindo que a fruta seja analisada na sua totalidade e mantendo-a adequada para comercialização.
• Rápido: A análise é imediata, com tempos de resposta em milissegundos.
• Multiparamétrico: Uma única análise NIRS pode fornecer informações sobre vários parâmetros de qualidade em simultâneo.
• Redução do desperdício: Ao identificar imediatamente fruta de má qualidade, esta pode ser desviada antes de continuar no processo de embalamento, reduzindo o desperdício de recursos.
• Otimização do armazenamento: A tecnologia NIRS pode identificar quais os frutos com maior potencial de armazenamento, ajudando as empresas a gerir melhor os seus inventários.

O seguinte modelo NIRS para análise de graus brix foi realizado com 40 amostras e referências da variedade de maçã Golden Delicious. Os espectros e referências foram obtidos a partir de 4 pontos diferentes (réplicas) de cada maçã do conjunto de calibração com o analisador de processo Visum NIR In-Line™. Por fim, foi utilizado um refratómetro digital para obter o conjunto de valores de referência.

^{Figura 1: Graus Brix – Índices do analisador de processo Merit Visum NIR In-Line™}

^{Figura 2: Amostras utilizadas durante o treino do modelo (cinzento) e amostras de validação interna divididas automaticamente (azul). Figura 3: Risco de sobreajuste do modelo brix para maçãs Golden Delicious.}

Para a gama de amostras do conjunto de calibração (11,1 – 15,8 brix), obteve-se um RMSEP (Root Mean Square Error of Prediction) de ±0,3 e um coeficiente de correlação (R2) de 0,93 relativamente aos resultados obtidos utilizando o método de referência. O software Model Builder Visum Master™ também executa automaticamente uma rotina de qualidade espetral para eliminar outliers espectrais , ou seja, dados que são identificados fora do campo do modelo durante a fase de treinamento e, finalmente, um teste de permutação para determinar o risco de sobreajuste, que pode ser entendido como a probabilidade de que a calibração realizada não responda adequadamente a amostras futuras (não utilizadas durante a calibração). Para este modelo, o risco de sobreajuste foi de apenas 0,0015, demonstrando a utilidade e a precisão do analisador de processos Visum NIR In-Line™ para análise contínua em linhas de triagem de maçãs.