Portal do Governo Brasileiro
BDPA - Bases de Dados da Pesquisa Agropecuária Embrapa
 






Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Instrumentação. Para informações adicionais entre em contato com cnpdia.biblioteca@embrapa.br.
Registro Completo
Biblioteca(s):  Embrapa Instrumentação.
Data corrente:  07/06/2021
Data da última atualização:  10/06/2022
Tipo da produção científica:  Artigo em Periódico Indexado
Autoria:  BORBA, K. R.; OLDONI, F. C. A.; MONARETTO, T.; COLNAGO, L. A.; FERREIRA, M. D.
Afiliação:  LUIZ ALBERTO COLNAGO, CNPDIA; MARCOS DAVID FERREIRA, CNPDIA.
Título:  Selection of industrial tomatoes using TD-NMR data and computational classification methods.
Ano de publicação:  2021
Fonte/Imprenta:  Microchemical Journal, v. 164, a. 106048, 2021.
ISSN:  0026-265X
DOI:  https://doi.org/10.1016/j.microc.2021.106048
Idioma:  Inglês
Conteúdo:  Tomato processing chain has a world economic relevance for the food industry and the agribusiness, providing ready-to-eat products and raw material for other production chains. The product quality is depending on control of some fruit attributes, such as color, soluble solids content (SSC), and defects. The aim of this study was to develop accurate and nondestructive classification models according to the tomato maturation stage, SSC, and presence of defects using Time-Domain Nuclear Magnetic Resonance (TD-NMR) associated with computational classification methods. Each class showed different decay times. Green tomatoes showed a shorter decay signal than red tomatoes, mainly due to the relaxation signal being related to the water mobility in different vegetable tissue compartments. Classification models resulted in great accuracy performances, the best accuracy for each classification were: maturity index: 97% (SVM); SSC: 100% (SVM and kNN); presence of defects: 90% (PLS-DA). These results show that CPMG decays associated with computational methods can be used in the tomato processing industry to classify tomato samples. These classification models showed the potential of TD-NMR technique in a high-throughput screening application before the processing
Palavras-Chave:  Machine learning; NMR; Relaxation time; Tomato processing.
Categoria do assunto:  --
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Instrumentação (CNPDIA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status URL
CNPDIA17777 - 1UPCAP - DDPROCI.21/382021/38
Voltar






Registro Completo

Biblioteca(s):  Embrapa Meio Ambiente.
Data corrente:  03/11/2015
Data da última atualização:  03/11/2015
Tipo da produção científica:  Resumo em Anais de Congresso
Autoria:  MORANDI, M. A. B.; MATTOS, L. P. V.; SANTOS, E. R. dos.
Afiliação:  MARCELO AUGUSTO BOECHAT MORANDI, CNPMA; L. P. V. MATTOS; ELEN RIBEIRO DOS SANTOS AGOSTINI, CNPMA.
Título:  Influence of application time on survival, establishment and ability of Clonostachys Rosea to control Botrytis Cinerea on roses.
Ano de publicação:  2006
Fonte/Imprenta:  In: MEETING OF THE 'PHYTOPATHOGENS' GROUP: FUNDAMENTAL AND PRACTICAL APPROACHES TO INCREASE BIOCONTROL EFFICACY, 9., 2006, Belgium. Abstracts... Belgium: IOBC/WPRS, 2006.
Idioma:  Inglês
Thesagro:  Controle biológico; Rosa.
Categoria do assunto:  H Saúde e Patologia
URL:  https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/132338/1/2006RA-064.pdf
Marc:  Mostrar Marc Completo
Registro original:  Embrapa Meio Ambiente (CNPMA)
Biblioteca ID Origem Tipo/Formato Classificação Cutter Registro Volume Status
CNPMA14620 - 1UPCRA - DD2006RA_064
Fechar
Nenhum registro encontrado para a expressão de busca informada.
 
 

Embrapa
Todos os direitos reservados, conforme Lei n° 9.610
Política de Privacidade
Área Restrita

Embrapa Agricultura Digital
Av. André Tosello, 209 - Barão Geraldo
Caixa Postal 6041- 13083-886 - Campinas, SP
SAC: https://www.embrapa.br/fale-conosco

Valid HTML 4.01 Transitional