Identificação da qualidade de amêndoas de cacau por espectroscopia de infravermelho próximo e modelagem multivariada
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i15.22732Palavras-chave:
Controle de qualidade; Espectroscopia NIR; PLS-DA; PLS; Quimiometria.Resumo
O cacau é uma commodity responsável pela renda de milhões de pessoas e pela fabricação de diversos produtos importantes para a indústria alimentícia, farmacêutica, cosmética. A sua qualidade está associada a vários fatores envolvidos nas etapas do beneficiamento, principalmente na fermentação e secagem. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) associada à análise estatística multivariada mostrou eficiência na classificação e predição de atributos em grãos de cacau. O objetivo deste estudo foi avaliar a aplicação de dados espectroscópicos no infravermelho próximo associados à análise multivariada para classificar os grãos de cacau de acordo com sua qualidade e prever atributos como pH e acidez total por PLS-DA e PLS, respectivamente. Os valores de pH (4,4-6,7) e acidez total (6,12-29,9) foram determinados pelos métodos convencionais. O PLS-DA mostrou-se eficaz em diferenciar as classes de amostras de cacau com qualidade superior e inferior, apresentando na validação 100% e 71,43% de classificação correta das amêndoas de cacau com qualidade inferior e qualidade superior, respectivamente. Os modelos obtidos por PLS apresentaram parâmetros satisfatórios, sendo classificados como de utilidade prática moderada e excelente capacidade preditiva para pH e utilidade prática moderada e capacidade preditiva razoável para acidez total. Desta forma, o potencial da tecnologia NIRS associada com a quimiometria foi constatado e pode ser utilizada para classificação das amostras de acordo com a sua qualidade e para predição dos atributos de qualidade das amêndoas de cacau.
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