Physical and mechanical properties correlation of coffee fruit (coffea arabica) during its ripening

• Iván Darío Aristizábal Torres ^[1] ; José Jaime Carvajal Herrera ^[1] ; Carlos Eugenio Oliveros Tascón ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional de Colombia

     Universidad Nacional de Colombia

     Colombia

     
  2. [2] CENICAFE
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 79, Nº. 172, 2012, págs. 148-155
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Correlación de propiedades físicas y mecánicas del fruto de café (coffea arabica) durante su maduración
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Se correlacionaron las coordenadas del espacio de color CIELAB y la reflectancia en el espectro visible del epicarpio del fruto de café Coffea arabica, variedad Colombia, de 9 diferentes estados de desarrollo, con propiedades físicas como masa fresca y seca, contenido de humedad y diámetros, y propiedades mecánicas como fuerza de desprendimiento del fruto, firmeza, fuerza de fractura, deformación y energía requerida para fracturar la pulpa. Utilizando análisis de regresión lineal multivariado se obtuvieron modelos que predicen significativamente propiedades del fruto de café a partir del conocimiento de las coordenadas cromáticas (a* y/o b*) o de la reflectancia para diferentes longitudes de onda discriminantes de estados de desarrollo, con un nivel de confianza del 99% y un R2 entre 78,5 y 99,9 %. Los resultados obtenidos podrían ser utilizados para el diseño de sistemas de recolección, clasificación y determinación rápida de la calidad del café

  • English

    There were correlated CIELAB color coordinates and reflectance in the visible spectrum of the exocarp of Coffea arabica coffee fruits of the Colombia variety in 9 different development stages, with physical properties such as fresh and dry mass, moisture content, and diameters; and mechanical properties such as detaching tensile force, fracture force, firmness, deformation, and fracture energy in the breaking point. A multivariate linear regression analysis was run to obtain models to accurately predict properties of the coffee fruit from the chromatic coordinates (a* and/or b*) or reflectance for discriminating wave lengths of different stages of development of the coffee fruit, with a confidence level of 99% and an R2 between 78.5 and 99.9%. Results could be used for the design of harvesting and classification systems, as well as for a rapid determination of coffee quality