Resumo: Averrhoa carambola conhecida como fruta estrela, devido a sua forma, é consumida em altas quantidades na Ásia e Américas do Sul e Central por ser rica em vitaminas e minerais. A classificação da qualidade da carambola é conduzida por avaliadores treinados através de inspeções visuais. Trata-se de um método dispendioso e subjetivo, que pode gerar alta variabilidade nos resultados, pois a análise repetitiva de milhares de amostras, conduzidas diariamente, dificulta a padronização das classes. Assim, o objetivo deste trabalho foi utilizar espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) como análise não destrutiva para predição e classificação dos estádios de maturação da carambola. Primeiramente, foram obtidos os espectros de absorbância num espectrômetro NIR portátil. Em seguida, foram determinadas as características de cor e composição de sólidos solúveis, vitamina C, umidade, pH e acidez titulável, por métodos analíticos de referência. Análises multivariadas como análises de componentes principais (PCA), regressão de mínimos quadrados parciais (PLSR) e a análise discriminante pelo método de mínimos quadrados parciais (PLS-DA) foram utilizadas para predizer os parâmetros físicos e físico-químicos das amostras. Foram testados pré-tratamentos nos espectros, incluindo primeira e segunda derivadas, a fim de reduzir as variações causadas por fatores não relacionados à composição, e melhorar a precisão dos modelos estatísticos. A seleção de variáveis pelo método dos mínimos quadrados por intervalo (iPLS) e Algoritmo genético (GA-PLS) permitiram uma melhoria no desempenho dos modelos PLSR, atingindo (R2P de 0,78 e 0,74), (RMSEP de 0,2 e 0,87), (RPD de 2,01 e 2,23) e (RER de 8,02 e 10,38), para pH e teor de umidade, respectivamente, o que sugere ser modelos aceitáveis para controle de qualidade com previsões quantitativas com baixos erros. O modelo PLS-DA com seleção de variáveis pelo iPLS obteve o melhor desempenho com 84,2% de precisão para classificar a carambola conforme o estádio de maturação. O espectrômetro NIR portátil juntamente com a quimiometria pode ser uma ferramenta promissora de baixo custo para quantificar parâmetros físico-químicos e classificar a carambola a partir do estádio de maturação Ver menos

Abstract: Averrhoa carambola is known as star fruit, due to its shape. It is consumed in high quantities in Asia and South and Central America as it is a source of vitamins and minerals. The classification of carambola is carried out by trained evaluators through visual inspections. It is an expensive and subjective method, which can generate high variability in the results, since the repetitive analysis of thousands of samples, makes it difficult to standardize this task. Thus, this project aims to use near-infrared spectroscopy (NIR) as a non-destructive method for predicting and classifying carambola maturity stages. First, the absorbance spectra were obtained on a portable NIR spectrometer. Then, the colour and composition characteristics of soluble solids, vitamin C, moisture, pH and titratable acidity were determined by reference analytical methods. Multivariate analyses such as principal component analysis (PCA), partial least squares regression (PLSR) partial least squares and discriminant analysis (PLS-DA) were used to predict the physical and physical-chemical parameters of the samples. Pre-treatment was tested in spectra, including first and second derivatives, to reduce variations caused by factors unrelated to composition and improve the accuracy of statistical models. The selection of variables by Interative partial least square (iPLS) and Genetic algorithm (GA-PLS) improved the performance of the PLSR models, reaching (R2P of 0.78 and 0.74), (RMSEP of 0.2 and 0.87), (RPD of 2, 01 and 2.23) and (RER of 8.02 and 10.38), for pH and moisture content, respectively, which suggests to be acceptable models for quality control with quantitative predictions with low errors. The PLS-DA model with variable selection by iPLS obtained the best performance with 84.2 % accuracy to classify a carambola according to the stage of maturity. The portable NIR spectrometer together with chemometry can be a promising low cost tool to quantify the physicochemical attributes and classify the carambola according to the maturity stage Ver menos