Aplicação de imagens hiperespectrais em ensaios não destrutivos de qualidade de frutas e hortícolas (interna e externa)
A qualidade das frutas e legumes é um indicador crucial para o controlo de qualidade e um aspeto fundamental da gestão da qualidade e segurança. Os métodos de ensaio tradicionais são trabalhosos, demorados e podem causar danos significativos nas amostras. A tecnologia de imagem hiperespectral pode ser utilizada para testar a qualidade de frutas e legumes de forma rápida, não destrutiva, qualitativa e quantitativa. Este artigo apresenta a aplicação de imageadores hiperespectrais em ensaios não destrutivos da qualidade interna e externa de frutas e hortícolas.
A Importância dos Testes de Qualidade das Frutas e Produtos Hortícolas: As frutas e os produtos hortícolas são alimentos indispensáveis, fornecendo aos humanos vitaminas essenciais, fibras, minerais e oligoelementos. A qualidade e a segurança das frutas e legumes sempre foram temas de grande preocupação social. A qualidade exterior das frutas e legumes é avaliada principalmente com base na sua cor, textura, tamanho, forma e defeitos superficiais. A qualidade exterior é a sua característica de qualidade mais direta, impactando diretamente o preço de mercado e o desejo de compra do consumidor. A qualidade interna depende principalmente do teor de açúcar, acidez, firmeza, teor de sólidos solúveis, teor de amido, teor de humidade, maturação e teor de outros nutrientes. A qualidade interna reflete o seu valor. A qualidade e a segurança são avaliadas principalmente através da deteção de contaminação externa, como fezes de animais, diversas doenças, deterioração da qualidade, infeção bacteriana e resíduos de pesticidas. Esta está relacionada com a segurança alimentar e a saúde do consumidor e é a característica de qualidade mais importante das frutas e legumes.
Atualmente, a qualidade e a segurança das frutas e legumes são testadas principalmente através de métodos químicos tradicionais, que são demorados, trabalhosos e destrutivos. Com o rápido desenvolvimento das tecnologias de imagem e espectroscopia, a tecnologia de imagem hiperespectral tem sido amplamente aplicada para testes rápidos e não destrutivos da qualidade e segurança dos produtos agrícolas. Numerosos casos de sucesso comprovam que a tecnologia de imagem hiperespectral é uma ferramenta cientificamente eficaz para testes de qualidade e segurança de alimentos e produtos agrícolas. A tecnologia de imagem hiperespectral integra as vantagens das técnicas tradicionais de imagem e espectral, adquirindo imagens hiperespectrais com a característica de "integração imagem-espectro", ou seja, contêm simultaneamente informação de imagem e espectral. As informações de imagem podem ser utilizadas para detetar a qualidade externa de frutas e legumes, enquanto as informações espectrais podem ser utilizadas para detetar a sua qualidade e segurança internas.
Aplicações de Imagens Hiperespectrais em Testes Não Destrutivos de Qualidade Interna e Externa de Frutas e Produtos Hortícolas: Como tecnologia não invasiva, sem contacto e não tradicional, a imagem hiperespectral fornece informação espacial e espectral do objeto de estudo. As suas principais características incluem alta resolução espectral; ampla gama de resposta espectral com inúmeras bandas estreitas; "integração espectro-imagem"; grande volume de dados e de informação rica; e múltiplos modelos de descrição de dados para análise flexível. Estas características determinam as vantagens exclusivas da tecnologia de imagem hiperespectral nos testes de qualidade interna e externa dos alimentos. Uma vez que os dados de imagem refletem as características externas de um produto, enquanto os dados espectrais podem analisar a estrutura física interna e a composição química de um objeto, a tecnologia de imagem hiperespectral pode ser considerada uma combinação perfeita de técnicas de imagem e espectrais. Os dados gerados pela tecnologia de imagem hiperespectral podem ser descritos de forma vívida utilizando "blocos de dados tridimensionais", tornando-a mais fiável do que as técnicas tradicionais de visão computacional ou espectral. As suas aplicações em testes de qualidade de frutas e produtos hortícolas são as seguintes:
1. Ensaios não destrutivos em frutas e legumes
Os métodos tradicionais de teste de qualidade de frutas e legumes causam danos a estes produtos e requerem tempo, mão-de-obra e recursos consideráveis, não satisfazendo as exigências dos testes de qualidade modernos. A dureza e o teor de sólidos solúveis são importantes indicadores intrínsecos que determinam a maturação e o momento ideal para a colheita. Além disso, outros indicadores importantes de qualidade incluem o sabor, a aparência, o aroma e a composição química. Com base na tecnologia de imagem hiperespectral, a determinação destes indicadores requer apenas um pequeno número de amostras e permite testes rápidos e não destrutivos. Os técnicos apenas necessitam de extrair um bloco de imagem "tridimensional" da amostra, incluindo informação de pixéis da imagem bidimensional e informação de comprimento de onda tridimensional. De seguida, é estabelecido um modelo de análise multivariada, correlacionando os dados espectrais extraídos com os valores medidos dos atributos da amostra para criar um modelo de relação quantitativa. Isto possibilita o teste e a classificação da qualidade de amostras de frutas e legumes, bem como uma avaliação eficaz da qualidade destes produtos.
2. Detecção de contaminantes na superfície de frutas e produtos hortícolas
A investigação mostra que, quando as frutas e os legumes são irradiados com luz de diferentes comprimentos de onda pelos técnicos de teste, estes exibem fenómenos como a dispersão, absorção, reflexão e transmissão da luz. Estudos demonstraram que, quando a luz de comprimentos de onda específicos incide sobre o interior de frutas e legumes, os dados espectrais recolhidos através da transmissão e dispersão transportam informações valiosas sobre os componentes internos dos alimentos. Nos últimos anos, a tecnologia hiperespectral tem sido aplicada para detetar danos em frutas e legumes. A imagem hiperespectral permite testes não destrutivos, adquirindo de forma rápida e precisa informação completa de imagem e espectro das amostras. Os inspetores utilizam análises de imagem e espectrais para detetar a composição química, a estrutura física e as características da superfície dos frutos e legumes. Dentro da gama espectral visível e infravermelha próxima, de 400 a 1000 nanómetros, combinando o tempo de exposição, a velocidade de varrimento e a correção espectral, os inspetores podem adquirir blocos de imagem "tridimensionais", incluindo informações de pixéis da imagem bidimensional e informações de comprimento de onda tridimensional. Graças aos seus múltiplos canais espectrais, alta resolução espectral e espectro contínuo, os dados hiperespectrais conseguem distinguir duas imagens muito semelhantes, mas diferentes, em comprimentos de onda distintos, e obter curvas espectrais contínuas para cada pixel e curvas espectrais diferentes para cada substância. Esta tecnologia utiliza as diferenças significativas entre os valores espectrais das áreas normais e danificadas em determinados comprimentos de onda específicos para realizar ensaios não destrutivos em superfícies de frutas e legumes.
3. Detecção de resíduos de pesticidas em superfícies de frutas e legumes
Na prática, existem diversas tecnologias para a deteção de resíduos de pesticidas. Os processos tradicionais de deteção de alta precisão requerem operadores altamente qualificados e são demorados, o que limita a sua aplicação à análise laboratorial precisa e à deteção de resíduos de pesticidas. Os métodos de deteção química são geralmente destrutivos, consomem reagentes orgânicos, envolvem uma preparação complexa das amostras e acarretam custos elevados. A deteção por imagem hiperespectral, no entanto, permite uma deteção eficiente, em tempo real, rápida e não destrutiva. Os operadores obtêm imagens hiperespectrais dos alimentos utilizando um analisador hiperespectral, aplicam a análise de componentes principais para analisar essas imagens e identificam imagens em comprimentos de onda característicos. São então utilizadas técnicas de processamento de imagem para analisar estas imagens características, permitindo a deteção dos níveis de resíduos de pesticidas na superfície de frutas e legumes.
