000			04884nab a2200313 i 4500
003			BR-BrBNA
005			20231211112745.0
008			231211b2021 bl.qr|pooa||| 00| 0 eng |
040			_aBR-BrBNA _beng
072			_aU10 _b1850
100			_aSilva, Thainara Rebelo da
100			_aCosta, Anderson Gomide
100			_aPaes, Juliana Lobo
100			_aOliveira, Marcus Vinícius Morais de
100			_aPinto, Francisco de Assis de Carvalho
245			_aComparing quality parameters obtained using destructive and optical methods in grading tomatoes
500			_a Publicação on-line; 30 ref.; 6 tables; Summaries (En, Pt)
520			_a ABSTRACT - Optical methods for analysing fruit quality have various advantages compared to conventional methods, including not destroying the sample and the possibility of automating the quality control process. The aim of this study was to compare artifi cial neural networks developed from biological activity indices obtained using the biospeckle laser optical technique, and from physico-chemical variables obtained by conventional destructive techniques, through an evaluation of their precision in classifying ripe tomatoes, using as a reference an earlier classifi cation carried out by visual inspection. A total of 150 tomatoes were used in the experiment, divided into three ripening stages. Multivariate principal component analysis was used to evaluate interaction of the variance within the groups of data obtained using the biospeckle laser technique and destructive laboratory methods. Two artifi cial neural networks were developed, the fi rst generated using biological activity indices as input vectors, and the second using physico-chemical variables. The precision of the two neural networks was compared using the Kappa index and overall accuracy, and was based on a reference classifi cation. The variation in ripening as a function of the biological activity indices was explained by the fi rst principal component. The neural network generated from the biological activity indices showed the best performance in classifying the tomatoes into the three ripening stages, with a signifi cant Kappa index and an overall accuracy of 67.5%. Key words: Biospeckle laser. Artificial neural networks. Physico-chemical variables. Fruit ripening.
520			_a RESUMO - A aplicação de métodos ópticos para análise da qualidade de frutos apresenta vantagens em comparação a métodos convencionais, tais como, a não destruição da amostra e a possibilidade de automatizar processos de controle de qualidade. Objetivou-se com este trabalho comparar redes neurais artifi ciais desenvolvidas a partir de índices de atividade biológica obtidos pela técnica óptica do biospeckle laser e a partir das variáveis físico-químicas obtidas por técnicas convencionais destrutivas, avaliando o acerto de classifi cação quanto a maturação de tomates utilizando como referência uma classifi cação previamente realizada por inspeção visual. Para realização do experimento foram utilizados 150 tomates divididos em três estádios de maturação. A análise multivariada de componentes principais foi realizada visando avaliar a interação da variância dentro dos grupos de dados obtidos pela técnica do biospeckle laser e pelos métodos laboratoriais destrutivos. Duas redes neurais artifi ciais foram desenvolvidas, sendo a primeira rede neural gerada utilizando os índices de atividade biológica como vetores de entrada e a segunda rede neural gerada utilizando as variáveis físico-químicas como vetores de entrada. A comparação da capacidade de acerto entre as duas redes neurais, tendo como base uma classifi cação de referência, foi realizada a partir dos parâmetros índice Kappa e exatidão global. A variância da maturação em função dos índices de atividade biológica pôde ser explicada pelo primeiro componente principal. A rede neural gerada a partir dos índices de atividade biológica apresentou melhor desempenho para classificar os tomates nos três estádios de maturação apresentando índice Kappa significativo e uma exatidão global de 67,5%. Palavras-chave: Biospeckle laser. Redes neurais artificiais. Variáveis físico-químicas. Maturação de frutos.
650			_aTOMATE
650			_aMATURAÇÃO
650			_aPROPRIEDADE FÍSICO-QUÍMICA
650			_aPROGRAMA DE COMPUTADOR
650			_aMODELO MATEMÁTICO
773	0		_04290 _9102271 _dFortaleza-CE Universidade Federal do Ceará. Centro de Ciências Agrárias 2002 _o2023-436724 _tRevista Ciência Agronômica (Brazil) _x0045-6888; 1806-6690 (on-line) _gv. 52(3) p. 1-10; (2021) _wBR2023002130
856			_uhttps://www.scielo.br/j/rca/a/FnLN3yxPvTfwPFjLQ9xqLRK/?format=pdf&lang=en
942			_cAnalítica
999			_c259935 _d259935