Desenvolvimento de sensores ópticos de baixo custo para avaliação da qualidade de produtos

Resumo:

A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) é uma ferramenta poderosa para medições não destrutivas de vários parâmetros de qualidade. Além disso, o desempenho da espectroscopia NIR para avaliação da qualidade depende de dois componentes principais: 1) espectrômetros adequados e 2) modelos de calibração apropriados. O objetivo deste estudo foi 1) desenvolver modelos preditivos para parâmetros de qualidade de mangas e tomates usando diferentes espectrômetros comerciais, 2) construir um protótipo de um espectrômetro NIR interno e investigar a possibilidade de usá-lo como fonte de dados espectrais para o desenvolvimento de modelos de calibração para parâmetros de qualidade de mangas e tomates. Este trabalho se concentra no objetivo de determinar parâmetros de qualidade de frutas e vegetais: mangas e tomates. Matéria seca (DM), sólidos solúveis totais (TSS), acidez titulável (TA), pH e firmeza foram selecionados como os principais parâmetros de qualidade neste estudo. Os modelos de calibração foram desenvolvidos usando regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) e a análise de dados usou dados não processados e dados pré-processados (por exemplo, derivado de Savitzky/Golay, SNV). A possibilidade de realizar a predição de parâmetros de qualidade de amostras de manga e tomate foi avaliada usando diferentes espectrômetros comerciais (SCIO, Linksqure, Texas Instruments NIRScan Nano e Neospectra). No caso de amostras de manga, bons modelos preditivos foram desenvolvidos para DM, TSS, TA e pH usando as medições espectroscópicas do SCIO e do Linksqure operando nos modos visível e NIR. O melhor modelo para DM usando o espectrômetro SCIO exibiu valores de validação cruzada de 0,92 e 0,739% para R2 e RMSE, respectivamente. Os melhores modelos preditivos para parâmetros TSS, TA e pH foram desenvolvidos usando o Linksqure operado no modo visível. Os valores R2 de calibração e cruzamento/validação (parênteses) para TSS, TA e pH foram 0,91 (0,75), 0,91 (0,79) e 0,93 (0,81), respectivamente. Os valores RMSE de calibração e validação cruzada (colchetes) para TSS, TA e pH foram 1,03 oBrix (1,76 OBrix), 0,38% (0,58%) e 0,21 (0,35), respectivamente. Modelos preditivos de baixo desempenho com valores modestos de R2 foram obtidos usando dados espectrais dos instrumentos NIR Scan Nano e Neospectra da Texas Instruments. Para o trabalho com tomates, o tomate cereja foi escolhido para o teste de parâmetros de qualidade. Apenas três espectrômetros comerciais (SCIO, Linksqure e Texas Instruments) foram utilizados nesta parte porque a janela de amostragem do Neospectra é muito grande para permitir as medições espectroscópicas. Bons modelos preditivos foram desenvolvidos para prever DM e firmeza usando as medições espectroscópicas feitas com o SCIO e o Linksqure operando nos modos visível e NIR. O melhor modelo para DM foi obtido usando dados espectrais do espectrômetro SCIO e exibiu valores de validação cruzada de 0,89 e 0,27% para R2 e RMSE, respectivamente. Para a firmeza, os melhores resultados foram obtidos usando dados espectrais adquiridos com o instrumento Linksqure operando no modo visível. Os valores R2 de calibração e cruzamento/validação (parênteses) foram 0,91 (0,87). Os valores RMSE de calibração e validação cruzada (colchetes) para firmeza foram 0,91 N (0,87 N). O desempenho dos modelos para prever parâmetros de qualidade com base em dados espectrais adquiridos com o NIRScan Nano da Texas Instruments foi ruim, com valores modestos de R2 exibindo resultados semelhantes aos do trabalho realizado com mangas. Dados os resultados encorajadores obtidos com instrumentos NIR comerciais de baixo custo na primeira parte deste trabalho, prosseguimos para a segunda parte, onde um protótipo de espectrômetro NIR interno foi construído e avaliado. O desempenho de um espectrômetro NIR depende de três componentes principais: fonte de luz, seletor de comprimento de onda e detector. O protótipo de um espectrômetro NIR portátil potencialmente de baixo custo foi construído em torno do sensor Hamamatsu C14384MA/01. O protótipo do espectrômetro interno foi feito em duas versões usando diferentes fontes de luz. A primeira versão usava uma fonte de luz LED NIR (SFH 4376, OSRAM), enquanto a segunda versão usava uma lâmpada de filamento halógeno de tungstênio (TH). Esses espectrômetros operavam na faixa de comprimento de onda de 650 a 1050 nm. O desempenho do protótipo do espectrômetro foi então testado usando-o para coletar dados espectrais de mangas e tomates com o objetivo de desenvolver modelos preditivos para parâmetros de qualidade selecionados. No caso de amostras de manga, bons modelos preditivos foram obtidos para prever DM, TSS, TA e pH usando fontes de luz NIR LED e TH. Os melhores modelos para predição de DM foram obtidos usando a versão espectrômetro com a fonte de luz de filamento TH. Os valores de R2 do conjunto de teste foram 0,82. Para os melhores modelos de TSS, TA e pH foram obtidos usando dados adquiridos com o protótipo equipado com o LED NIR. Os valores de R2 dos conjuntos de teste para TSS, TA e pH foram 0,86, 0,92 e 0,86, respectivamente. Os modelos desenvolvidos para a previsão da firmeza foram ruins com valores moderados de R2 no caso de ambas as versões do espectrômetro. Em conclusão, o protótipo do espectrômetro interno foi usado para coletar dados espectroscópicos das mangas Nam Dok Mai, que foram coletadas em duas épocas de colheita diferentes. Modelos preditivos para parâmetros de qualidade da manga (DM, TSS, TA, pH, firmeza) foram desenvolvidos a partir desses dados espectroscópicos. Modelos com qualidade satisfatória (R2 > 0,80 no conjunto de teste) foram desenvolvidos para DM, TSS, TA e pH. Os resultados indicam que o instrumento construído pode coletar dados espectroscópicos utilizáveis de amostras produzidas. No caso de amostras de tomate, modelos preditivos de qualidade modesta foram desenvolvidos para todos os parâmetros de qualidade, com valores de R2 do teste definidos abaixo de 0,70 em todos os casos. O desempenho de prever DM, TSS, TA, pH e firmeza usando fontes de luz de filamento NIR LED e TH foi significativamente pior do que os modelos preditivos relatados em publicações anteriores. Por outro lado, os modelos preditivos de espectrômetros internos mostram melhor desempenho em comparação com o protótipo anterior (tecnologia MOEMS) para previsão de TSS, DM, TA e pH para amostras de tomate. Em conclusão, foi avaliado o potencial do espectrômetro NIR de baixo custo usando a nova geração da tecnologia MOEMS (C14383MA/01) para medição rápida e não destrutiva de amostras de tomate. Os resultados mostraram que os modelos preditivos podem ser usados para prever DM, TSS e pH. Os modelos preditivos com qualidade satisfatória (R2 > 0,50) foram desenvolvidos para DM, TSS e pH. Mas para o TA e a firmeza resultaram em um desempenho preditivo ruim.