Desenvolvimento de uma plataforma para caracterização de cores e índice de maturação em goiaba (Psidium guajava L.) utilizando um microcontrolador programável arduíno.

• Autor(a) principal: SILVA, Fabrício Dias da.
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21673
• topic: Psidium guajava; Sistema de Cores RGB; RGB Color System; Metabolismo; Metabolism; Sensor; Colorimetria; Colorimetry; Ciência e Tecnologia de Alimentos.

As perdas pós-colheita tem sido cada dia mais estudadas visando uma otimização dessa etapa, onde a tecnologia, associada ao conhecimento dos processos de maturação dos frutos fornecem uma alternativa, este trabalho teve o objetivo de criar um sistema de automação que possa realizar a coleta e o controle de variáveis que representam a cor, de maneira eficiente com alto desempenho e de fácil manuseio por meio de sensores e atuadores controlados por Arduino, associando as condições de cor com sua maturidade e desenvolvimento fisiológico, determinar os índices de maturidade, o efeito do estágio de maturidade na qualidade e um método capaz de captar as cores do espectro visível através do sensor TCS 230 que oferece uma conversão da faixa de cores em dados do tipo (R,G,B), foi correlacionado através do método de Spearman as alterações que envolvem os nutrientes com o desenvolvimento fisiológico da goiaba (psidium guajava l.), separando em cinco estágios de maturação visíveis de acordo com a cor da casca: Estágio 1: casca verde escura; Estágio 2: Verde variando pro amarelo; Estágio 3: A casca amarela começa a aparecer; Estágio 4: A cor da casca é amarela; Estágio 5: A casca é completamente amarela. Através das análises físico-químicas que forneceram as quantidades de pigmentos, açucares e ácidos totais. Foram encontradas fortes correlações diretas e indiretas entre os parâmetros físico-químicos e as variáveis de cor obtidas. Desta forma, a correlação existente entre as variáveis de análise permite distinguir a cor apresentada pelo sensor e o estágio de maturação do fruto, permitindo que os cinco estágios sejam caracterizados pela cor da casca.