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 artificiais 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 classificação quanto a maturação de tomates utilizando como referência uma classificação 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 artificiais 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 classificação 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 artificias; Variáveis físico-químicas; Maturação de frutos
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