Submitted by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-10-04T11:49:58Z No. of bitstreams: 2 Tese - Darlene Ana de Paula Vieira - 2015.pdf: 5053649 bytes, checksum: eac1ec3280ae5a3470b6e2b602bcc3eb (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2016-10-04T11:50:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese - Darlene Ana de Paula Vieira - 2015.pdf: 5053649 bytes, checksum: eac1ec3280ae5a3470b6e2b602bcc3eb (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-04T11:50:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese - Darlene Ana de Paula Vieira - 2015.pdf: 5053649 bytes, checksum: eac1ec3280ae5a3470b6e2b602bcc3eb (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2015-11-16 / The tomato cultivars (Solanum lycopersicum L.) intended for processing, must provide a number of features, and one of them is that the fruit has adequate physical and chemical quality of the preparation of derivatives. The aim of this study was to determine the biometric characteristics, physico-chemical, the fruit mechanical and textural and anatomical of the fruit epidermis, the lycopene content and β-carotene, the color instrumental parameters L*, a* and b* and ripe whole fruit for digital image (RGB), and the physical and chemical characteristics the fruit (pH, TA, TSS and TSS/TA). Classify cultivars by neural networks using the physical, physico-chemical and RGB values for digital images. Employing entirely randomized design for all analyzes. The results were submitted to analysis of variance, the physico-chemical (pH, total acidity, TSS, TSS/TA) by Anova One Way, and the pigments and color by Anova Factorial. Means were compared using the Tukey test at 5% significance. Pearson correlation was established between all the answers, and the mathematical transformed were still applied in the following answers: L*, a* and b* of instrumental analysis and image. Among the cultivars in 2013, they had better set of other mechanical properties were AP533, IT761, HY37 and H9992. A mixture of hexane, acetone and ethanol has proved to be more efficient in the extraction of lycopene and β-carotene that only acetone. Regarding the instrumental color of the fruit did not differ, however, the image for color evaluation methods obtained values of how light or dark, and coordinates of chromaticity a* and b* greater than the instrumental method with the Hunterlab closer the chromaticity that the values of the Cielab. From an industrial point of view, wish to tomato cultivars for processing with higher TSS values TA and lycopene and a* and lower pH and L*. Whereas the TSS is critical to industrial yield, stood out the IT761 cultivars BRSena, AP543 and H9992. In 2014 five cultivars were analyzed, and the fruit pericarp thickness of greater show greater firmness of the skin, and less moisture high pectin content. more firm fruits in the standing position have a higher modulus of elasticity of the skin. Among the cultivars studied, those who had better set of mechanical properties were the TC2736 and CVR2909, which also had lower longitudinal diameter, peduncle scar, fresh and volume. The characteristics observed in the pith of tomato fruit clearly showed the disruption of the cell wall during the fourth stage of maturation of the cells related to the loss of fruit firmness. The method for color evaluation image using the Cielab scale obtained Hue angle values and a*/b* very close to those found instrumentally by colorimeter, indicating that the color analyzes digital image using these two parameters may be a practical means and low cost, to inspect the fruit color. / As cultivares de tomate (Solanum lycopersicum L.) destinadas à industrialização, devem apresentar uma série de características, e uma delas é que o fruto tenha qualidade físico-químicas adequada à preparação dos produtos derivados. O objetivo deste trabalho foi determinar as características biométricas, físico-químicas, mecânico-texturais do fruto e anatômicas da epiderme do fruto, os teores de licopeno e β-caroteno, os parâmetros instrumentais de cor L*, a* e b* e do fruto inteiro maduro por imagem digital (RGB), além das características físico-químicas (pH, AT, SST e SST/AT) do fruto. Classificar as cultivares por redes neurais, utilizando as características físicas, físico-químicas e valores de RGB por imagens digitais. Empregando-se delineamento inteiramente casualizado para todas as análises. Os resultados foram submetidos à análise de variância, os físico-químicos (pH, acidez total, SST, SST/AT) por Anova One Way, e os de pigmentos e de cor por Anova Fatorial. As médias foram comparadas através do teste Tukey a 5% de significância. Correlação de Pearson foi estabelecida entre todas as respostas obtidas, e ainda foram aplicadas as transformadas matemáticas nas seguintes respostas: L*, a* e b* da análise instrumental e de imagem. Entre as cultivares estudadas em 2013, as que apresentaram melhor conjunto de propriedades mecânicas foram AP533, IT761, HY37 e H9992. A mistura de hexano, acetona e etanol mostrou ser mais eficiente na extração de licopeno e β-caroteno que somente a acetona. Em relação à cor instrumental do fruto não se diferenciaram, no entanto, os métodos de avaliação de cor por imagem obtiveram valores de quão claro e escuro e coordenadas de cromacidade a* e b* maiores que o método instrumental, sendo o Hunterlab mais aproximado do colorimétrico, que os valores do Cielab. Do ponto de vista da indústria, desejam-se cultivares de tomate para processamento com maiores valores de STT, AT, licopeno e a* e menores de pH e L*. Considerando que o teor de SST é fundamental para o rendimento industrial, destacaram-se as cultivares IT761, BRSena, AP543 e H9992. Em 2014 foram analisadas cinco cultivares, sendo que os frutos com espessura do pericarpo maior apresentam maior firmeza da pele, menor umidade e maior teor de pectina. Frutos mais firmes na posição em pé possuem módulo de elasticidade da pele maior. Entre as cultivares estudadas, as que apresentaram melhor conjunto de propriedades mecânicas foram a TC2736 e a CVR2909, que também apresentaram menores diâmetro longitudinal, cicatriz do pedúnculo, massa fresca e volume. As características observadas no mesocarpo do fruto de tomate mostraram claramente a desestruturação da parede celular durante o quarto estádio de maturação das células, relacionadas com a perda de firmeza dos frutos. O método de avaliação de cor por imagem utilizando a escala Cielab obteve valores de ângulo Hue e relação a*/b* bem próximos aos encontrados instrumentalmente pelo colorímetro, indicando que as análises de cor por imagem digital usando este dois parâmetros poderão ser um meio prático e de baixo custo, para inspecionar a cor dos frutos.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para mapeamento no espaço de cor colorimétrico CIEXYZ, dos valores de triestímulo obtidos em um espaço de cor não colorimétrico definido pelas curvas de sensibilidade de um sensor eletrônico. A inovação do método proposto é realizar o mapeamento através de três redes neurais artificiais sendo que cada uma é especializada em mapear cores com um determinado triestímulo dominante. É feita a comparação dos resultados do mapeamento com vários trabalhos publicados sobre mapeamento de um espaço de cor em outro usando diversas técnicas. Os resultados mostram a eficiência do método proposto e permitem sua utilização em equipamentos para medir cores, incrementando sua precisão. / This work presents a new method for mapping a non colorimetric color space defined by the sensitivity curves of an electronic color sensor to the colorimetric color space CIEXYZ. The novelty of the proposed method is to perform the mapping by a set of three artificial neural networks, each one specialized in mapping colors with a specific dominant tristimulus. The results are compared with the ones obtained in published works about the mapping of color spaces, using several methods. The results of the method proposed in this work show that it is efficient and it can be used in equipments for measuring colors, improving its precision.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para mapeamento no espaço de cor colorimétrico CIEXYZ, dos valores de triestímulo obtidos em um espaço de cor não colorimétrico definido pelas curvas de sensibilidade de um sensor eletrônico. A inovação do método proposto é realizar o mapeamento através de três redes neurais artificiais sendo que cada uma é especializada em mapear cores com um determinado triestímulo dominante. É feita a comparação dos resultados do mapeamento com vários trabalhos publicados sobre mapeamento de um espaço de cor em outro usando diversas técnicas. Os resultados mostram a eficiência do método proposto e permitem sua utilização em equipamentos para medir cores, incrementando sua precisão. / This work presents a new method for mapping a non colorimetric color space defined by the sensitivity curves of an electronic color sensor to the colorimetric color space CIEXYZ. The novelty of the proposed method is to perform the mapping by a set of three artificial neural networks, each one specialized in mapping colors with a specific dominant tristimulus. The results are compared with the ones obtained in published works about the mapping of color spaces, using several methods. The results of the method proposed in this work show that it is efficient and it can be used in equipments for measuring colors, improving its precision.