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000084393 245__ $$aEvaluación metrológica de dos dispositivos comerciales para la estimación espectrofotométrica de la calidad interna en uvas
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000084393 5203_ $$aEl desarrollo de dispositivos de medida de la calidad interna de frutas de forma no destructiva mediante tecnologías NIR y similares es conocido desde hace varias décadas; sin embargo, su aplicación práctica en la industria es todavía escasa, especialmente mediante dispositivos portátiles cuya estimación sea fiable. En este trabajo se han usado dos equipos comerciales portátiles para la estimación de la calidad interna de frutos: el F-750 (Felix Instruments Inc., Camas, WA, USA) y el SCiO (Consumer Physics, Tel Aviv, Israel), en el rango de 740 a 1070 nm. Se aplicaron a la estimación no destructiva del contenido en materia seca (dry matter, DM) y sólidos solubles totales (total soluble solids, SS). Un total de 450 frutos (150 por variedad) incluyendo uvas negras (Var. Autumn Royal), verdes (Var. Timpson) y rojas (Var. Sweet Scarlet) se emplearon para generar y optimizar modelos de regresión mediante Partial Least-Squares (PLSR). Se tomaron seis espectros por baya en dos posiciones opuestas sobre la piel, manteniendo los frutos a tres temperaturas sucesivas (0, 10, y 20ºC). Los mejoren modelos de estimación se escogieron teniendo en cuenta su coeficiente de determinación (R2), la ‘Ratio of Performance to Deviation’ (RPD), y el menor error de predicción de mínimos cuadrados (Root Mean Square Error of Prediction, RMSEP). Los modelos de estimación de DM consiguieron R2 igual a 0.83 y 0.81, RMSEP de 1.40 y 1.44, y RPD de 2.35 y 2.29, para el equipo F-750 y el equipo SCiO, respectivamente. Por otro lado, los modelos de SS generaron R2 de 0.98 y 0.97, RPD de 8.03 y 5.43, y RMSEP de 0.39 y 0.58 para el F-750 y el SCiO, respectivamente. En general, los modelos de DM y SS con ambos equipos resultaron prometedores, y los resultados obtenidos indican que ambos equipos pueden detectar de forma rápida y no destructiva la calidad interna de uvas frescas, de forma satisfactoria.
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