BR102020014680A2 - Sistema optoeletrônico e dispositivo óptico de determinação não destrutiva dos atributos de qualidade e estágio de amadurecimento de uvas - Google Patents

Abstract

A presente invenção se configura essencialmente como um sistema de determinação não destrutiva dos atributos de qualidade e estágio de amadurecimento de uvas que compreende: Módulo de LEDs (1), Fotodetector (2); Condicionador de sinal (3); Microcontrolador (4); Transceptor (5), Fonte de alimentação (6) e dispositivo computacional integrado (7), sendo que, este recebe os dados de tensão elétrica, que correspondem a refletância nos diferentes comprimentos de onda dos LEDs iluminantes, e os processa por meio de um modelo Random Forest para conversão dos sinais elétricos em informações específicas dos atributos de qualidade de uvas: sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides. A invenção se refere ainda a um dispositivo com características construtivas específicas, que compreende essencialmente: um corpo principal, meios para acoplar os referidos LEDs (1) em uma das faces, em que estes LEDs ficam localizados dentro de uma torre (8), seguindo uma distribuição geométrica específica, em formato de octógono, de modo que os referidos LED encontram-se afastados um do outro a uma distância e ângulo específicos, e compreende ainda meios para acoplamento do fotodetector localizado no centro da referida distribuição em formato de octógono, sendo que a torre é utilizada para minimizar o efeito da radiação direta do sol ou iluminação artificial.

Description

SISTEMA OPTOELETRÔNICO E DISPOSITIVO ÓPTICO DE DETERMINAÇÃO NÃO DESTRUTIVA DOS ATRIBUTOS DE QUALIDADE E ESTÁGIO DE AMADURECIMENTO DE UVAS Campo da invenção:

[1] A presente invenção se insere no campo da investigação e análise de materiais vegetais, tais como folhas, plantas e frutas utilizando meio ópticos específicos, visando a determinação de propriedades físicas e químicas, mais especificamente as propriedades relativas à qualidade e ao estágio de amadurecimento de uvas.

Fundamentos da invenção:

[2] Os consumidores de vinho e produtos derivados de uva têm estado cada vez mais preocupados com a qualidade, exigindo continuamente produtos de excelência, impactando diretamente na aceitabilidade e consequentemente na comercialização dos produtos derivados.

[3] De acordo com KOLB et al. (2006) o monitoramento do amadurecimento e atributos de qualidade, frequentemente, envolve técnicas analíticas que são demoradas, destrutivas e, às vezes, pode exigir equipamentos sofisticados. Além disso, as análises destrutivas podem ser executadas somente em um número limitado de amostras, permitindo assim conhecer meramente uma média do amadurecimento do vinhedo, não possibilitando monitorar o desenvolvimento desde os estádios iniciais até o ponto de colheita de um mesmo fruto por repetidas avaliações

[4] Os métodos não destrutivos e não invasivos proporcionam, no âmbito do controle de qualidade, pouca ou nenhuma preparação da amostra, versatilidade e flexibilidade no processo de medição e, consequentemente, podem ser incorporados à linha de processamento permitindo a tomada de decisão em tempo real e redução de custos (FLORES et al., 2009).

[5] As aplicações bem-sucedidas destes métodos requerem a combinação de sensores eficazes com sistemas embarcados e utilizando sofisticados modelos matemáticos e algoritmos computacionais para estabelecer as relações entre as propriedades físico-químicas selecionadas e os atributos de qualidade do produto (RUIZ ALTISENT et al., 2010).

[6] As técnicas de ensaios não destrutivas para avaliação da qualidade ganharam visibilidade a partir dos anos 2000, com maior incidência nos últimos anos. Alguns desses esforços usando tomografia e raios-x (ABDULLAH et al., 2004), sensores fluorescentes (CEROVIC et al., 2008; HAZIR et al., 2012b), biospeckle laser (ANSARI e NIRALA, 2013; ZDUNEK et al., 2014; COSTA et al., 2017), visão artificial com intensidade de cor (RAZALI et al., 2008; COSTA et al., 2018) e dados espectrais de refletância (JUNKWON et al., 2009; SAEED et al., 2012) têm sido relatados para o monitoramento de diversos processos, desde a classificação até o controle de qualidade de frutas e vegetais.

[7] Contudo, algumas técnicas são onerosas, em virtude dos equipamentos necessários para as análises. Por conseguinte, sistemas ópticos simplificados têm sido desenvolvidos. Muitos equipamentos ópticos encontram-se no mercado com diferentes princípios de funcionamento, dentre os quais pode-se citar a espectroscopia do ultravioleta, visível e infravermelho próximo (MARTINS et al., 2010), a fluorescência (CEROVIC et al., 2008; CEROVIC et al., 2009; GHOZLEN et al., 2010; TUCCIO et al., 2011) e a refletância em conjunto com fluorescência (GRAÇA, 2014), que têm sido aplicados na vitivinicultura. No entanto, a grande maioria desses equipamentos é importado, o que dificulta sua aplicação na indústria brasileira, principalmente em decorrência da falta de suporte técnico e manutenção.

[8] Ademais, em relação aos métodos químicos analíticos, que são os convencionalmente utilizados para análise de atributos de qualidade em uvas, percebe-se que estes são invasivos, destrutivos, demorados e necessitam de equipamentos e insumos, na maioria das vezes sofisticados. As amostras necessitam ser retiradas do vinhedo e submetidas a procedimentos laboratoriais, que demandam tempo e equipamentos sofisticados para análise, além de consumirem reagentes, que ocasionalmente são caros. Isso limita o número de amostras a serem analisadas, não representando a população do vinhedo, além de haver um intervalo de tempo entre a amostragem e a obtenção dos resultados, o que pode dificultar a tomada de decisão sobre tratos culturais ou outra eventual necessidade. Também, tais métodos desperdiçam amostras que são produtos perdidos, e consequentemente representam perdas e prejuízos financeiros.

[9] Considerando a importância e necessidade da medição dos atributos de qualidade de uvas viníferas, proporcionando informações para seleção pós-colheita, controle de padrões de qualidade e tomada de decisão, no menor tempo possível, o desenvolvimento de um sistema e um dispositivo eletrônico para realizar testes não destrutivos, se configura como uma contribuição significativa em relação ao estado da técnica, no setor Vitivinícola.

[10] Diante do exposto, ressalta-se ainda que existe uma demanda por equipamentos nacionais para análise de atributos de qualidade em uvas viníferas que operem de maneira não invasiva de forma a tornar a colheita dos frutos mais eficiente.

Estado da técnica:

[11] Alguns documentos do estado da técnica descrevem sistemas e/ou dispositivos e/ou métodos relacionados a medição de propriedades relativas à qualidade e ao estágio de amadurecimento de uvas.

[12] No pedido de patente US20100297291 revela-se um método de análise não destrutiva no espectro visível e no infravermelho próximo com intuito de identificar componentes de uma amostra de uva e determinar características dos componentes usando luz visível e/ou luz infravermelha próxima com um comprimento de onda de 400 a 2500 nm. Uma pequena cultivar de fruta para produção de vinho (uma amostra em exame) é irradiada com luz visível e / ou luz infravermelha próxima, com um comprimento de onda de 600 a 1100 nm e é submetida à determinação do espectro da amostra e um espectro de absorção é determinado a partir do espectro obtido.

[13] No documento supracitado não é relatada qual a fonte luminosa e não há nenhuma menção sobre o uso de diodos emissores de luz (LEDs). Normalmente os dispositivos ópticos utilizados para determinação de compostos em produtos agrícolas (frutos e folha) utilizam como iluminante uma fonte de luz halógena. Essas lâmpadas são constituídas por filamentos e incandescem a passagem de corrente elétrica. Entretanto, elas estão sujeitas ao rompimento do filamento inutilizando a fonte de luz, também ao processo de escurecimento, diminuindo a eficiência luminosa ao longo do tempo de uso. Por fim, essas emitem calor, interferindo no processo de mensuração, pois a banda do infravermelho próximo é sensível a variação de temperatura. Essas lâmpadas apresentam emissão em uma ampla faixa do espectro eletromagnético (visível e infravermelho próximo).

[14] Em contrapartida, a fonte de luz constituída por LEDs, conforme utilizadas na presente invenção, não apresenta nenhum dos inconvenientes supracitados. Os LEDs possuem emissão em uma estreita faixa do espectro eletromagnético, sendo necessário determinar as assinaturas espectrais (comprimentos de ondas que interagem com o composto/analito de interesse) dos componentes físico/químico ou atributos de interesse. Na presente invenção, os comprimentos de onda selecionados foram 570, 660 e 690 nm (faixa do visível) e 970, 1200 e 1300 nm (faixa do infravermelho próximo) por meio de análises anteriores de espectroscopia de refletância VIS-NIR, sendo que a sinergia desses comprimentos de onda específicos proporciona a determinação de sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides. O documento US20100297291 não cita uma seleção específica de comprimentos de onda, muito menos a presença de uma sinergia de comprimentos de onda específicos.

[15] No pedido de patente WO2001069191 revela-se um aparelho e método para medir e correlacionar características no espectro visível e infravermelho, focando na medição ou previsão de um ou mais parâmetros, por exemplo, brix, firmeza, acidez, densidade, pH, cor e defeitos e distúrbios externos e internos, incluindo, por exemplo, contusões na superfície e no subsolo, cicatrizes, queimaduras solares, perfurações em amostras de NH, CH e OH, incluindo frutas. O dispositivo utiliza diodos emissores de luz (LEDs), porém não é especificada a determinação de comprimentos de onda específicos, e nem há relação nenhuma com a avaliação específica de uvas viníferas.

[16] O referido pedido de patente supracitado utiliza uma lente colimadora intermediária atuando como filtros óticos, que filtram a energia luminosa a qual sensibiliza o fotodetector, que permitem a passagem de comprimentos de onda específicos. Em contrapartida, a presente invenção dispensa o uso de lentes tendo em vista que os comprimentos de onda selecionados correspondem a assinatura espectral do analito de interesse. Além disso, o circuito de amplificação do aparelho da presente invenção é pouco complexo, em relação ao da presente invenção, que é composto por conversores, amplificadores e filtros analógicos para o tratamento do sinal elétrico adquirido pelo fotodetector(es).

[17] No pedido de patente WO2010131197 a invenção descreve um método para monitorar a produção de uvas com base na espectroscopia UV-VIS-SWNIR (ultravioleta / visível / ondas curtas no infravermelho próximo) e como obter e processar informações sobre as características físicoquímicas da uva a partir desses dados. A reivindicação 12 evidencia o uso de uma fonte de luz halógena, diferentemente da disposição específica de LEDs da presente invenção, e utiliza uma sonda de fibra óptica para medição da refletância difusiva adaptada às medições na uva e folhas.

[18] No documento supracitado revela-se ainda um processador de dados com meios para efetuar cálculo multivariado de controle ou da concentração de metabólito sem, no entanto, dar nenhum detalhe específico sobre o método de determinação dos atributos. Comumente, os dispositivos ópticos utilizados para determinação de compostos em produtos agrícolas (frutos e folha) utilizam computadores e/ou notebook com banco de dados para o processamento da informação adquirida.

[19] Os modelos matemáticos não são embarcados no dispositivo óptico havendo uma dependência de outros dispositivos eletrônicos (tablets, notebooks e computadores). Por fim, os modelos matemáticos utilizados são multivariados, como exemplo regressão das componentes principais (PCR – principal components regression) e regressão dos quadrados mínimos parciais (PLSR – partial least square regression).

[20] Enquanto que, na presente invenção, foi utilizado um microcontrolador que gerencia todas as atividades do sistema optoeletrônico, desde o acionamento dos LEDs, aquisição e processamento dos sinais elétricos, conversão dos sinais elétricos em informações relevantes dos atributos de qualidade de interesse (sólidos solúveis, antocianinas e flavonoides) utilizando modelos matemáticos de regressão Random Forest, sendo este modelo do ramo da inteligência artificial, obtendo assim resultados com maior acurácia.

[21] Ademais, normalmente, os dispositivos e /ou sistemas ópticos utilizados para determinação de compostos em produtos agrícolas (frutos e folha) não utilizam telemetria, do dispositivo óptico para um dispositivo eletrônico (tablets, notebooks e computadores), sendo a comunicação entre dispositivos com cabo ou memória não volátil, tal como um cartão de memória.

[22] Ou seja, um outro diferencial do referido sistema se pauta na comunicação sem fio realizada pelo transceptor de radiofrequência, para a transferência de dados entre dispositivos eletrônicos, sendo possível implementar uma rede de sensores em campo para o monitoramento dos atributos de qualidade em tempo real.

Breve descrição da invenção:

[23] A presente invenção se configura essencialmente como um sistema de determinação não destrutiva dos atributos de qualidade e estágio de amadurecimento de uvas que compreende: Módulo de LEDs (1), Fotodetector (2); Condicionador de sinal (3); Microcontrolador (4); Transceptor (5), Fonte de alimentação (6) e dispositivo computacional integrado (7), sendo que, este recebe os dados de tensão elétrica, que correspondem a refletância nos diferentes comprimentos de onda dos LEDs iluminantes, e os processa por meio de um modelo Random Forest para conversão dos sinais elétricos em informações específicas dos atributos de qualidade de uvas: sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides. A invenção se refere ainda a um dispositivo com características construtivas específicas, que compreende essencialmente: um corpo principal, meios para acoplar os referidos LEDs (1) em uma das faces, em que estes LEDs ficam localizados dentro de uma torre (8), seguindo uma distribuição geométrica específica, em formato de octógono, de modo que os referidos LED encontram-se afastados um do outro a uma distância e ângulo específicos, e compreende ainda meios para acoplamento do fotodetector localizado no centro da referida distribuição em formato de octógono, sendo que a torre é utilizada para minimizar o efeito da radiação direta do sol ou iluminação artificial.

Breve descrição das figuras:

[24] Para auxiliar na identificação das principais características deste sistema e dispositivo de determinação não destrutiva dos atributos de qualidade e estágio de amadurecimento de uvas, são apresentadas as figuras às quais se faz referências, conforme se segue:
Na Figura 1 apresenta-se um diagrama de bloco dos principais componentes do sistema: Módulo de LEDs (1); Fotodetector (2); Condicionador de sinal (3); Microcontrolador (4); Transceptor (5) e Fonte de alimentação (6);
Na Figura 2 apresenta-se um esquema do sistema de medição dos atributos de qualidade de uvas viníferas sendo que, no dispositivo computacional (7), são recebidos os dados de tensão elétrica, que corresponde a refletância nos diferentes comprimentos de onda dos LEDs iluminante, e estes dados são processados usando preferencialmente o modelo de regressão Random Forest, predizendo os valores de sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides;
Na Figura 3 apresenta-se um diagrama do sistema de aquisição dos sinais do referido dispositivo óptico;
Na Figura 4 apresenta-se um gráfico de linhas e pontos relativo à evolução da concentração de sólidos solúveis totais (SST), antocianinas (Anth) e flavonoides (Flav) durante as semanas ao longo do amadurecimento;
Na Figura 5 apresenta-se uma comparação dos gráficos de dispersão em relação ao uso das técnicas de regressão linear múltipla (MLR) e Random forest para determinar sólidos solúveis totais (SST), antocianinas (Anth) e flavonoides (Flav);
Na Figura 6 apresenta-se a amostragem das bagas de uva nas vinhas (a) e amostragem das bagas de uvas nos cachos (b) das variedades Syrah e Cabernet Sauvignon;
Na Figura 7 apresenta-se o diagrama do sistema acessório de aquisição dos espectros de refletância VIS-NIR, sendo este constituído por: computador, espectrorradiômetro; câmara escura; e fonte de luz;
Na Figura 8 apresenta-se os espectros de absorbância de diferentes estádios de amadurecimento (verde, véraison e madura) para três amostras de bagas de uva.

Descrição detalhada da invenção:

[25] A presente invenção se refere a sistema optoeletrônico e dispositivo óptico de determinação não destrutiva dos atributos de qualidade e estágio de amadurecimento de uvas.

[26] O referido sistema optoeletrônico compreende:
um módulo (1) compreendendo pelo menos seis diodos emissores de luz (LEDs);
pelo menos um fotodetector (2);
pelo menos um condicionador de sinal (3);
pelo menos um microcontrolador (4);
pelo menos um transceptor (5);
pelo menos uma fonte de alimentação (6);
pelo menos um dispositivo computacional integrado (7);

[27] O referido módulo (1) é constituído principalmente de LEDs, os quais possuem emissão em uma estreita faixa do espectro eletromagnético, sendo necessário determinar as assinaturas espectrais relativas aos comprimentos de onda que interagem como o composto e/ou analito de interesse.

[28] Na presente invenção, os comprimentos de onda são preferencialmente selecionados em duas faixas, de modo que os LEDs sejam distribuídos de acordo com essas faixas:
Faixa do visível – 570, 660 e 690 nm;
Faixa do infravermelho próximo – 970, 1200 e 1300 nm.

[29] A seleção dessas faixas foi realizada pelo desenvolvimento de modelos preditivos para os atributos de qualidade e estágio de amadurecimento em uvas viníferas usando a espectroscopia de refletância VIS-NIR, com o principal intuito de identificar as bandas e assinaturas espectrais em relação aos atributos de qualidade analisados, desenvolvendo modelos de classificação para discriminar os diferentes estágios de amadurecimentos. Além disso, os referidos LEDs, foram pulsados, para minimizar os efeitos de luminosidade exterior.

[30] A sinergia desses comprimentos de onda permite obter a determinação precisa das propriedades requeridas: sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides. Os diodos emissores de luz (LEDs) são acionados por um multiplexador, preferencialmente sendo controlado por três linhas de dados e multiplexando para oito saídas.

[31] O(s) fotodetector(es) (2) preferencialmente compreendem um fotodiodo de Índio-Gálio-Arsênio (IaGaAs), de modo que detectam a refletância da fonte de excitação (uvas), dando uma resposta na forma de corrente elétrica. Ressaltase que a energia luminosa que sensibiliza o fotodetector não é filtrada por filtro ópticos, pois não há necessidade de filtrar comprimentos de onda específicos, visto que os comprimentos de onda selecionados (fontes luminosas) correspondem a assinatura espectral do analito de interesse.

[32] O(s) condicionador de sinal(s) (3) compreende(m) um circuito amplificador Multiboard, no qual o sinal de corrente elétrica, proporcional à refletância que excita o fotodetector, foi amplificado. Este circuito foi configurado para o funcionamento em dois estádios de amplificação, sendo o primeiro de transimpedância, para converter o sinal de corrente elétrica em tensão elétrica, com ganho ajustável de 104 a 106 V/A, e o segundo uma configuração inversora, com pré-ganho de 10 V/V e ganho ajustável de 0,1 a 10 V/V.

[33] Esses ganhos foram ajustados em ambiente escuro com uma placa cerâmica sendo usada como referência branca, com a qual operações de calibração (aquisição de referência do branco padrão) foram realizadas antes da tomada dos dados, acionando os LEDs em diferentes comprimentos de onda sequencialmente.

[34] O(s) microcontrolador(es) (4) atuam como unidade de processamento do sinal, preferencialmente com 32 kbytes de memória Flash, 2 kbytes de memória RAM, 1 kbytes de memória EEPROM, 23 portas I/O, 6 conversores A/D (Analógico/Digital) de 10 bits, 2 temporizadores e periféricos de comunicação SPI (Serial Peripheral Interface) e USART (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter).

[35] O referido microcontrolador embarcado gerencia todas as atividades do sistema optoeletrônico, desde o acionamento dos LEDs no dispositivo óptico (módulo), aquisição e processamento dos sinais elétricos, conversão dos sinais elétricos em informações relevantes dos atributos de qualidade das uvas.

[36] A comunicação sem fio é realizada por meio de pelo menos um transceptor (5), preferencialmente operável na banda de 2,4 GHz baseado no padrão IEEE 802.15.4, alcançando taxa de transmissão de 250 kbps. Isso permite que a transferência de dados entre os dispositivos eletrônicos não dependa de cabeamentos extensos e memória não volátil, sendo possível, portanto, implementar uma rede de sensores a campo para monitoramento de qualidade em tempo real.

[37] A pelo menos uma fonte de alimentação (6) do sistema é fornecida por uma fonte simétrica, preferencialmente de 12V, para o circuito de amplificação e uma fonte assimétrica, de mesma tensão, para o restante do circuito. Esse módulo é composto por reguladores de tensão que proporcionam uma queda aproximadamente para 5 V aos circuitos integrados (multiplexador, microcontrolador e transceptor).

[38] O pelo menos um dispositivo computacional integrado (7) processa os dados obtidos de tensão elétrica, que corresponde as refletâncias nos diferentes comprimentos de onda dos LEDs iluminantes, por meio do modelo de regressão Random forest para predição de sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides.

[39] O dispositivo óptico, possui características construtivas específicas, sendo que este compreende essencialmente: um corpo principal, meios para acoplar os referidos LEDs (1) em uma das faces, em que estes LEDs ficam localizados dentro de uma torre (8), seguindo uma distribuição geométrica específica, em formato de octógono, de modo afastados um do outro a uma distância e ângulo específicos, preferencialmente utilizando-se um total de doze diodos emissores de luz (LEDs), e preferencialmente afastados de pelo menos 0,5 cm um do outro e angulados pelo menos em 30º, considerando uma distribuição de 360º em torno de um centro em comum.

[40] O dispositivo óptico compreende ainda meios para acoplamento do fotodetector localizado no centro da referida distribuição em formato de octógono, dentro da torre (8), sendo que a torre é utilizada para minimizar o efeito da radiação direta do sol ou iluminação artificial.

[41] De modo a evidenciar os efeitos técnicos da referida invenção e estabelecer as devidas calibrações, o referido dispositivo integrado ao referido sistema foi acondicionado em uma câmara escura com dimensões de 60 x 40 x 40 cm com fonte de luz de quartzo-tungstênio-halogênio de 120 W e temperatura de cor de 2800 K, com a finalidade de sensibilizar o fotodetector com maior intensidade (Figura 3).

[42] As amostras de uva (Vitis vinifera L.), da variedade Cabernet Sauvignon, foram coletadas de um vinhedo localizado na região do Vale do Submédio São Francisco (Lagoa Grande, Pernambuco, Brasil: -9,05363; -40,19868). Foram coletados 30 cachos de uvas tintas em 2018, em cinco datas de amostragem (14, 21, 28 de agosto, 04 e 11 de setembro), abrangendo diversos estádios de amadurecimento, desde o estádio de véraison à maduro. Para obter amostras representativas, foi adotado o método de amostragem estratificado (ARAÚJO, 2007). Os cachos selecionados foram divididos em três posições: topo, meio e fundo. De cada posição foram retiradas quatro bagas, perfazendo um total de doze bagas por cacho. Um total de 360 bagas individuais foram utilizadas para leitura óptica e, posteriormente, análises químicas destrutivas.

[43] Os cachos individuais foram acondicionados em embalagem impermeável e armazenadas em gelo para transporte, imediato processamento e aquisição óptica. Antes de cada medição, foi necessário aguardar que as amostras se estabilizassem à temperatura ambiente de 25 °C.

[44] O aparato foi ligado 30 minutos antes das leituras, visando aumentar a qualidade e homogeneidade dos dados. O dispositivo, neste caso, apresenta uma torre com altura de 4 cm e um orifício no centro de 1 cm onde coloca-se as bagas para as leituras. Cada sinal foi constituído pela média de três varreduras feitas pelo sensor, para cada uma das bagas, e este foi transmitido para um dispositivo computacional integrado para posterior processamento e análise.

[45] Após as medições não destrutivas utilizando-se o referido sistema, as bagas individuais foram submetidas às medições de referência (calibração), a saber sólidos solúveis totais (SST), antocianinas (Anth) e flavonoides (Flav).

[46] A determinação dos sólidos solúveis totais referente às medições de referência foi realizada a partir da leitura direta em refratômetro digital, com faixa de medição entre 0 e 85 °Brix e precisão de ±0,2 °Brix, utilizando-se duas gotas da amostra triturada e homogeneizada, com os resultados expressos em °Brix.

[47] Os teores de antocianinas e flavonóides da casca foram definidos segundo Francis (1982), sendo este método de pH único que não apresenta diferença com o método AOAC (FAVARO, 2008). O método compreende: pesar 0,5 g de casca e polpa, seguidos, adicionar 25 ml da solução extratora de etanol (95%) acidificada com HCl (1,5 N), com proporção 85:15. As amostras foram maceradas por um minuto e posteriormente transferidas para destinatários ao abrigo da luz que fica em repouso e armazenada na geladeira. Após 24 horas, ou menos, foi coletado para leitura no espectrofotômetro a 535 nm, para antocianinas e 374 nm, para flavonoides . Os resultados foram expressos em mg.100 g-1, por meio das seguintes expressões:
Anth = abs * fator de diluição/E1%;
Flav = abs * fator de diluição/E2%;
em que o fator de diluição é 5000, o coeficiente de extinção para antocianinas (E1%) é 98,2 e o coeficiente de extinção para flavonoides (E2%) é 76,6.

[48] Para construção dos modelos matemáticos, utilizaram-se os dados advindos do transceptor (5) e os atributos de qualidade (SST, antocianinas e flavonoides), como variáveis de entrada independentes (X) e dependentes (Y), respectivamente, (WOLD et al., 1984) das uvas individuais no conjunto de calibração e validação cruzada.

[49] Os modelos de regressão foram desenvolvidos usando a regressão linear múltipla (MLR) e a regressão Random Forest, com intuito de comparação. A validação cruzada foi realizada com todas as amostras do conjunto de calibração. O número de árvores usado para a construção dos modelos Random Forest foi 500.

[50] O desempenho da regressão linear múltipla e do Random Forest foi avaliado utilizando três parâmetros estatísticos, sendo eles o coeficiente de correlação (r), o coeficiente de determinação (R2 ), e o erro quadrático médio (MSE), definidos nas Equações (3), (4) e (5):

em que yi é o valor previsto pelo modelo, yi é o valor de referência; ý é a média dos valores de referência; é a média dos valores previstos; n é o número de amostras; σr é o desvio padrão dos valores de referência; σp é o desvio padrão dos valores previstos.

[51] Os descritores estatísticos obtidos a partir das análises físico-químicas dos atributos SST, antocianinas e flavonoides estão listados na tabela logo abaixo, relativas as análises físico-químicas das bagas de uva da variedade Cabernet Sauvignon. Pode-se observar uma grande variação dos valores obtidos em decorrência da mudança dos estádios de amadurecimento, o que proporciona a obtenção de modelos preditivos versáteis:

[52] A evolução dos atributos de qualidade SST, antocianinas e flavonoides durante o amadurecimento estão mostrados na Figura 4. Ocorre uma mudança significativa dos atributos de qualidade ao longo do processo de amadurecimento das uvas da variedade Cabernet Sauvignon. Considerando o atributo SST para a tomada de decisão sobre a colheita, as vinhas obtiveram a partir do dia 04 de setembro valores acima de 20 °Brix. Contudo, as uvas foram colhidas com SST em torno de 23 °Brix.

[53] Ao longo do amadurecimento das uvas observa-se um aumento na concentração de flavonoides (12,8 mg.100 g-1 para 43,3 mg.100 g-1) e, principalmente, de antocianinas (9,6 mg.100 g-1 para 174,0 mg.100 g-1). Isto se deve à degradação das clorofilas no tecido superficial e acúmulo de compostos pigmentantes, como as antocianinas e flavonoides.

[54] Na Figura 5 são apresentados os gráficos de dispersão, juntamente com as métricas MSE, coeficiente de correlação (r) e coeficiente de determinação (R2 ), para os atributos de qualidade sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides com os modelos MLR e Random Forest.

[55] O desempenho do modelo Random Forest foi superior em relação ao MLR nas métricas R2 e MSE para os atributos SST (R2 = 0,432 vs. R2 = 0,896; MSE = 22,892 vs. MSE = 4,796), antocianinas (R2 = 0,391 vs. R2 = 0,878; MSE = 3657,167 vs. MSE = 891,295) e flavonoides (R2 = 0,239 vs. R2 = 0,866; MSE = 190,386 vs. MSE = 46,864).

[56] Os modelos baseados em aprendizagem de máquina, como as redes neurais artificiais (RNA) e o Random Forest, apresentam desempenho superior aos modelos baseados na aprendizagem estatística. Zheng et al. (2011) utilizando a análise de imagens com fractais, obtiveram melhores resultados com a RNA (R2 = 0,939) do que com a PLSR (R2 = 0,918) para predição de antocianinas. Ademais, os mesmos autores, obtiveram também desempenho superior com a RNA (R2 = 0,655) do que com a PLSR (R2 = 0,641) para a predição de flavonoides.

[57] A capacidade preditiva do referido sistema para o atributo SST, utilizando o modelo Random Forest, foi semelhante ao relatado por Larraín et al. (2008), que desenvolveram um instrumento não invasivo para cinco variedades de uvas viníferas obtendo valores de R2 entre 0,874 à 0,930 para SST, e entre 0,398 à 0,681 para conteúdo de antocianinas, e Giovenzana et al. (2015), que desenvolveram um dispositivo óptico que opera com quatro comprimentos de onda (630, 690, 750 e 850 nm) obtendo valores de R2 de 0,85 e 0,87 para predição do SST e acidez titulável, respectivamente.

[58] No entanto, ressalta-se que o desempenho do referido sistema foi superior ao dispositivo relatado por Larraín et al. (2008) para a determinação de conteúdo pigmentantes (conteúdos de antocianinas e flavonoides) e, além disso, nenhum dos documentos supracitados consegue obter dados dos três fatores simultaneamente: sólidos solúveis totais (SST), antocianinas e flavonoides em uvas viníferas da variedade Cabernet Sauvignon.

[59] O desempenho do modelo Random Forest foi superior em relação ao MLR nas métricas coeficientes de correlação, determinação e erro quadrático médio para todos os atributos de qualidade (SST, antocianinas e flavonoides).

[60] O instrumento optoeletrônico, associado com o Random Forest, para determinação de sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides, apresentou desempenho adequado, considerando R2 (0,90, 0,88 e 0,87, respectivamente).

Desenvolvimento de modelos preditivos para os atributos de qualidade utilizando a espectroscopia de refletância VIS-NIR

[61] A determinação dos modelos preditivos para os atributos de qualidade e estádio de amadurecimento em uvas viníferas usando a espectroscopia de refletância VIS-NIR envolve as etapas de: (1) desenvolver modelos preditivos robustos para os atributos sólidos solúveis totais (SST), antocianinas e flavonoides com a região espectral entre o visível e o infravermelho; (2) identificar bandas e assinaturas espectrais em relação aos atributos de qualidade analisados; (3) desenvolver modelos de classificação para discriminar os diferentes estádios de amadurecimento.

[62] Ressaltar-se-á os desenvolvimentos relativos a identificação de bandas e assinaturas espectrais para as amostras de uva (Vitis vinifera L.), das variedades Syrah e Cabernet Sauvignon, como exemplo de concretização.

[63] Estas uvas possuem espaçamento entre linhas de 3 m, espaçamento entre plantas de 1 m, linhas com comprimentos de 160 m, com área de 3,0 hectares e 2,2 hectares, respectivamente, sendo irrigadas por irrigação localizada.

[64] Foram coletadas um total de 432 bagas da variedade Syrah e 576 bagas da variedade Cabernet Sauvignon. A coleta das bagas da variedade Syrah iniciou-se 77 dias após a poda, enquanto a coleta da variedade Cabernet Sauvignon iniciouse 73 dias após a poda. Houve diferentes números de amostras para cada variedade devido à precocidade da Syrah nas condições ambientais locais. Seis datas de coletas foram realizadas para Syrah e oito datas de coletas foram realizadas para Cabernet Sauvignon.

[65] Foram colhidas 72 bagas semanalmente, abrangendo diversos estádios, desde antes do véraison até o estádio de colheita. Para obter amostras representativas, foi adotado o método de amostragem estratificado (ARAÚJO, 2007). Uma fileira do meio da vinha foi escolhida e, dela, selecionouse seis plantas do centro, sendo dois cachos marcados por planta. Os cachos selecionados foram divididos em três posições: topo, meio e fundo. De cada posição foram retiradas duas bagas, perfazendo um total de seis bagas por cacho. Essas amostras foram tomadas como representativas do cacho. Ressalta-se que é impraticável realizar a medição dos atributos SST, antocianinas e flavonoides no cacho inteiro. As bagas individuais foram acondicionadas em embalagem impermeável e armazenadas em gelo para transporte, imediato processamento e aquisição dos espectros. Antes de cada medição, foi necessário aguardar que as amostras se estabilizassem à temperatura ambiente de 25 °C.

[66] O sistema de aquisição dos espectros de refletância foi constituído dos seguintes componentes: espectrorradiômetro, com campo de visão do sensor óptico de 8°, operando na faixa de comprimento de onda de 350 nm a 2500 nm, com resolução de 3 a 10 nm e tempo por varredura de 100 ms; fonte de luz de quartzo-tungstênio-halogênio de 70 W; câmara escura com dimensões de 100 x 50 x 50 cm; e computador com o software RS3 (Analytical Spectral Devices).

[67] O sistema foi ligado 60 minutos antes da aquisição dos espectros, visando aumentar a qualidade e homogeneidade dos dados espectrais. Ademais, a fibra óptica foi posicionada perpendicularmente ao plano de medição com altura de 7,0 cm, com as bagas sendo localizadas no centro do referido plano (Figura 7).

[68] Uma placa cerâmica Spectralon® foi usada como referência branca, com a qual operações de calibração (aquisição de referência do branco padrão) foram realizadas antes da tomada dos dados. Cada espectro foi constituído pela média de trinta varreduras feitas pelo sensor, para cada uma das bagas. Os valores de refletância foram transformados em absorbância log 1/R com o auxílio de um software. As regiões compreendidas entre as faixas de 350 nm a 449 nm e 1801 nm a 2500 nm foram removidas da análise por apresentarem ruído aleatório excessivo.

[69] Os modelos de regressão, baseados nos atributos de qualidade e nos espectros, foram desenvolvidos usando regressão pelo método das componentes principais (PCR) e regressão pelo método dos quadrados mínimos parciais (PLSR).

[70] A análise de componentes principais (PCA) foi utilizada para explorar o possível agrupamento de amostras e fornecer informações sobre a estrutura latente da matriz espectral. A matriz de dados foi constituída dos espectros de bagas de uvas viníferas da variedade Syrah e Cabernet Sauvignon, em diferentes estádios de amadurecimento.

[71] Identificados os agrupamentos entre os diferentes estádios de amadurecimento pela PCA, modelos discriminantes supervisionados foram construídos para classificar as uvas por fase de amadurecimento ao longo do desenvolvimento dos frutos, utilizando a análise discriminante linear (LDA) e a análise discriminante pelo método de quadrados mínimos parciais (PLS-DA).

[72] Um conjunto de treinamento e outro de teste com 672 e 336 amostras, respectivamente, compostos por espectros de bagas em três estádios de amadurecimento (verde, véraison e madura), classificadas segundo Coombe (1995), foram utilizados para desenvolvimento dos modelos matemáticos de classificação. A classificação colorimétrica foi realizada para cada baga. A matriz de dados foi constituída por valores de absorbância, sendo esta variável independente, e por classes definidas de amadurecimento, como variável dependente.

[73] Os espectros brutos de absorbância log 1/R dos três estádios de amadurecimento (verde, véraison e madura) em bagas de uva viníferas são mostrados na Figura 8. Observa-se uma diferenciação dos espectros em torno do comprimento de 550 nm, estando este compreendido na região do visível. O amadurecimento das bagas de uvas tintas é geralmente acompanhado de uma mudança na cor do epicarpo, devido a uma modificação da concentração de pigmentos nos tecidos superficiais (AGATI et al., 2005). Normalmente, o desenvolvimento da coloração verde para roxa é modulado pelo acúmulo de antocianinas, juntamente com a degradação das clorofilas.

[74] Além disso, o padrão de desenvolvimento dos frutos segue uma curva dupla-sigmóide dividida em três estádios. O estádio I é caracterizado pela intensa divisão e expansão celular; o estádio II é caracterizado pelo reduzido crescimento durante o amadurecimento da semente; e o estádio III é caracterizado pelo acúmulo de açúcares, redução da acidez, expansão das células da polpa e acúmulo de antocianinas (KENNEDY, 2002). Como grande parte das substâncias relacionadas à coloração dos frutos (clorofila e antocianinas) encontra-se na epiderme (AGATI et al., 2007), ocorre uma interação, a nível molecular, destas com a energia radiante nos diferentes comprimentos de onda.

[75] Os comprimentos de onda com maiores correlações selecionados foram: 507, 581, 587, 644, 664, 684, 692, 700, 945, 973, 980, 986, 1132, 1154, 1161, 1280, 1324, 1412, 1581 e 1745 nm para SST; 515, 576, 599, 625, 657, 684, 689, 692, 714, 890, 955, 1001, 1023, 1129, 1130, 1144, 1154, 1327, 1369 e 1389 nm para antocianinas; e 508, 558, 566, 574, 615, 627, 642, 661, 671, 686, 692, 710, 748, 951, 1019, 1143, 1149, 1324, 1388 e 1541 nm para flavonoides. Uma vez que os comprimentos de onda individuais podem ser particularmente importantes para os atributos de qualidade das uvas viníferas, todos eles foram selecionados nas curvas de carregamento, independentemente de serem ou não as assinaturas espectrais reais e seus desempenhos foram avaliados.

[76] Os modelos MLR submetidos a ANOVA e teste de significância a 5% selecionaram as assinaturas espectrais: 507, 587, 692, 700, 973, 980, 986, 1132, 1154, 1161, 1280, 1324 e 1581 nm para SST; 625, 657, 890, 955, 1154, 1327 e 1389 nm para antocianinas; e 671, 692 e 748 nm para flavonoides.

[77] As assinaturas espectrais identificadas na região do visível (380 a 780 nm), estão relacionadas à presença de pigmentos verdes (clorofila) e vermelhos (antocianinas e flavonoides), durante o amadurecimento das bagas de uvas (AGATI et al., 2008, 2005; CAO et al., 2010; CEN e HE, 2007; KEMPS et al., 2010). Por sua vez, as assinaturas identificadas na região do infravermelho (780 a 2500 nm) estão relacionadas às bandas de absorção por: (1) açúcares (em torno de 980 nm), devido ao segundo sobretom de O-H; (2) água (em torno de 973, 1324 e 1581 nm), devido ao terceiro sobretom de O-H; (3) e antocianinas (em torno de 1154 nm) devido ao segundo sobretom C-H que está relacionado aos compostos coloridos (CAO et al., 2010; CEN e HE, 2007; CHEN et al., 2015; GONZÁLEZ CABALLERO et al., 2010; WILLIAMS, 2001).

[78] As assinaturas espectrais dos atributos de qualidade sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides, associada aos modelos de MLR, se mostraram adequadas, considerando o R2 de 0,97, 0,97 e 0,70, respectivamente

[79] Assim, as assinaturas espectrais identificadas ao longo do espectro visível e infravermelho podem, portanto, ser utilizadas para desenvolver sensores e instrumentos optoeletrônicos, tais como o sistema da presente invenção para determinação não destrutiva e previsão de sólidos solúveis totais, antocianinas e flavonoides destinados à indústria vitivinícola.

[80] Os versados na arte valorizarão os conhecimentos aqui apresentados e poderão reproduzir a invenção nas modalidades apresentadas e em outras variantes, abrangidas no escopo das reivindicações anexas.

Claims (15)

1. SISTEMA OPTOELETRÔNICO PARA DETERMINAÇÃO NÃO DESTRUTIVA DOS ATRIBUTOS DE QUALIDADE E ESTÁGIO DE AMADURECIMENTO DE UVAS caracterizado por compreender:
   um módulo (1) compreendendo pelo menos seis diodos emissores de luz (LEDs);
   pelo menos um fotodetector (2);
   pelo menos um condicionador de sinal (3);
   pelo menos um microcontrolador (4);
   pelo menos um transceptor (5);
   pelo menos uma fonte de alimentação (6);
   pelo menos um dispositivo computacional integrado (7);
   em que o referido módulo (1) emite luz com diferentes comprimentos de onda de modo sinérgico em direção a fonte de excitação;
   em que o pelo menos um fotodetector (2) detecta a refletância da fonte de excitação, convertendo-a em uma resposta na forma de corrente elétrica;
   em que o pelo menos um condicionador de sinal (3) compreende um circuito amplificador do sinal de corrente elétrica;
   em que o pelo menos um microcontrolador (4) adquire, e processa e converte os sinais elétricos advindos do condicionador de sinal (3) em atributos específicos;
   em que o pelo menos um transceptor (5) estabelece a comunicação sem fio do microcontrolador (4) com o dispositivo computacional integrado (7), e assim o referido dispositivo (7) processa os dados automaticamente por meio de um modelo Random Forest.
2. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de os pelo menos seis diodos emissores de luz (LEDs) terem comprimento de onda diferentes entre si, sendo preferencialmente de 570 nm, 660 nm e 690 nm na faixa do visível e preferencialmente 970 nm, 1200 nm e 1300 nm na faixa do infravermelho próximo.
3. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de o pelo menos um fotodetector (2) compreender pelo menos um fotodiodo de Índio-Gálio-Arsênio (IaGaAs).
4. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o sinal de corrente elétrica advindo do fotodetector (2) é convertido primeiramente em tensão elétrica pelo condicionador de sinal (3), com ganho ajustável de 104 a 106 V/A, e depois passa por uma configuração inversora, com pré-ganho de 10 V/V e ganho ajustável de 0,1 a 10 V/V.
5. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um microcontrolador (4) preferencialmente possui pelo menos 32 kbytes de memória Flash, 2 kbytes de memória RAM, 1 kbytes de memória EEPROM, 23 portas I/O, 6 conversores A/D (Analógico/Digital) de 10 bits, 2 temporizadores e periféricos de comunicação.
6. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o pelo menos um transceptor (5) é preferencialmente operável na banda de 2,4 GHz baseado no padrão IEEE 802.15.4, alcançando pelo menos uma taxa de transmissão de 250 kbps.
7. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pelo menos uma fonte de alimentação (6) é fornecida por uma fonte simétrica, preferencialmente de 12V, para o circuito de amplificação e uma fonte assimétrica, de mesma tensão, para o restante do circuito.
8. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 7, caracterizado pelo fato de que a pelo menos uma fonte de alimentação (6) compreende ainda reguladores de tensão que proporcionam uma queda aproximadamente para 5 V aos circuitos integrados (multiplexador, microcontrolador e transceptor).
9. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o modelo de regressão Random Forest se configura como um modelo em aprendizagem de máquina baseado em inteligência artificial.
10. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o modelo Random Forest utiliza pelo menos 500 árvores.
11. SISTEMA, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a fonte de excitação é preferencialmente uma baga de uva ou um cacho, sendo preferencialmente uvas Syrah e/ou Cabernet Sauvignon.
12. DISPOSITIVO ÓPTICO, caracterizado por compreender:
    um corpo principal;
    meios para acoplar pelo menos seis diodos emissores de luz (LEDs) do referido módulo (1), sendo estes LEDs conforme definidos nas reivindicações 1 e 2;
    uma torre (8);
    meios para acoplamento do fotodetector.
13. DISPOSITIVO ÓPTICO, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que os referidos meios para acoplar os diodos emissores de luz (LEDs) compreendem preferencialmente doze LEDs, distribuídos geometricamente em formato de octógono em uma das faces do corpo principal, e localizados dentro da torre (8).
14. DISPOSITIVO ÓPTICO, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que os referidos LEDs acoplados nos referidos meios estão preferencialmente afastados em pelo menos 0,5 cm um do outro e angulado em pelo menos 30ºC, considerando uma distribuição de 360º em torno de um centro em comum.
15. DISPOSITIVO ÓPTICO, de acordo com a reivindicação 14, caracterizado pelo fato de que os meios para acoplamento do fotodetector se localizam no referido centro comum, que coincide com o centro da torre no plano da face principal.

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