Multivariate calibration and moisture control in yerba mate by near infrared spectroscopy

Autores

  • Larize Mazur Universidade Federal do Paraná Autor
  • Gabrieli Alves de Oliveira Universidade Federal do Paraná Autor
  • Milene Oliveira Pereira Bicudo Universidade Federal do Paraná Autor
  • Rosemary Hoffmann Ribani Universidade Federal do Paraná Autor
  • Noemi Nagata Universidade Federal do Paraná Autor
  • Patrí­cio Peralta-Zamora Universidade Federal do Paraná Autor

DOI:

https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v36i2.17777

Palavras-chave:

NIR, online analysis, PLSR

Resumo

This work describes the development of a multivariate model based on near infrared reflectance spectroscopy (NIR) and partial least squares regression for the prediction of the moisture content in yerba mate samples. The multivariate model based on derivatized and multiplicative sign correction (MSC) spectral signals (4000-8500 cm-1) was elaborated with 3 latent variables, allowing the fast evaluation of the moisture content with average prediction errors of about 2.5%. The minimal manipulation of the samples permits a high analytical speed that facilitates the implementation of quality control operations.

 

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Biografia do Autor

  • Larize Mazur, Universidade Federal do Paraná

    Graduada em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (2009). Mestre em Engenharia de Alimentos pela Universidade Federal do paraná (2012). Atualmente sou doutoranda na Universidade federal do Paraná, em Engenharia de Alimentos.

  • Gabrieli Alves de Oliveira, Universidade Federal do Paraná

    Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Alimentos, departamento de Engenharia Quí­mica,Universidade Federal do Paraná. Rua Francisco H. Santos, caixa postal 19011, 81531-990, Curitiba, PR,
    Brazil

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Publicado

2014-04-04

Edição

v. 36 n. 2 (2014)

Seção

Tecnologia de Alimentos

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Como Citar

Multivariate calibration and moisture control in yerba mate by near infrared spectroscopy. (2014). Acta Scientiarum. Technology, 36(2), 369-374. https://doi.org/10.4025/actascitechnol.v36i2.17777

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