O tomate é a hortaliça mais produzida e consumida, tendo aceitabilidade tanto para o consumo in natura quanto para a industrialização. Apesar da ampla aceitação dos tomates, o consumidor apresenta como exigência para aquisição do fruto a qualidade, mensurada através de parâmetros como sólidos solúveis (SS) e acidez titulável (AT). Uma técnica de análise química, não destrutiva e não invasiva e de resposta rápida, é a de espectroscopia de absorção na região do infravermelho próximo que tem sido bastante utilizada em várias indústrias, desde agrícola a petroquímica. Considerando a produção em alta escala, a qualidade do tomate exigida pelos consumidores e por se tratar de uma técnica não destrutiva e não invasiva da espectroscopia no infravermelho próximo (Near Infrared Spectroscopy – NIR), faz-se necessário modelos testados em condições comerciais garantindo um modelo de infravermelho próximo para tomate facilitando a classificação. Realizou-se a validação de forma externa e prática dos modelos de infravermelho próximo para tomate in natura, comparando com os métodos destrutivos e conferindo a acurácia dos modelos na qualificação do fruto quanto aos teores de sólidos solúveis e acidez. O presente trabalho apresenta modelos do projeto executado de 2018 a 2019, construídos através dos aplicativos Model Builder e The Unscrambler e selecionados a partir de parâmetros como coeficiente de calibração, coeficiente da validação cruzada, erro médio do conjunto de calibração, e da validação cruzada e cálculo do desvio do resíduo de calibração. Os resultados foram obtidos através da previsão do modelo para os atributos sólidos solúveis (SS) e acidez titulável (AT), do tomate de mesa com maior variabilidade de produção. O modelo para SS apresenta potencialidade para uso comercial, seja na determinação de ponto de colheita, seja na quantificação de qualidade do vegetal. Já para AT, o NIR portátil não produziu um modelo aplicável pela limitação do comprimento de onda.
Tomatoes are the most commonly used and consumed vegetables, being acceptable for fresh consumption as well as for industrialization. Despite the wide acceptance of tomatoes, the consumer presents quality as a requirement for the acquisition of the fruit, which is measured through parameters such as soluble solids (SS) and titratable acidity (TA). A chemical analysis technique, non-destructive and non-invasive and with fast response, is an absorption spectroscopy in the near infrared region that has been widely used in several industries, from agricultural to petrochemicals. Demanding large-scale production, the quality of tomatoes demanded by consumers and as it is a non-destructive and non-invasive technique of near infrared spectroscopy (NIR), it is still necessary to test models under commercial conditions, ensuring a near infrared model for tomatoes making sorting easy. An external and practical validation of the near infrared models for fresh tomatoes was carried out, comparing them with the destructive methods and checking the accuracy of the models in qualifying the fruit in terms of soluble solids and acidity. This paper presents project models obtained from 2018 to 2019, built from the Model Builder and The Unscrambler programs and selected from parameters such as calibration coefficient, cross validation coefficient, average error of the calibration set, and cross validation and calculation of the residual calibration deviation. The results obtained through the prediction of the model for the soluble solid attributes and titratable acidity, of the table tomato with greater production variability. The model for SS of table tomato has potential for commercial use, either in determining the harvest point, or quantifying the vegetable’s quality. For AT or portable NIR, it did not produce an applicable model due to the wavelength limitation.
