Non-destructive tests on the prediction of apple fruit flesh firmness and SSC at the tree and in shelf life
Tests non-destructifs pour prédire la fermeté et la teneur en sucre solubles de la chair de pomme, sur l`arbre et pendant la conservation
Résumé
Non destructive, portable sensors were studied regarding their feasibility for optimum harvest date determination and fruit quality analysis. Acoustic impulse response sensor and miniaturized spectrometer were applied on apple fruit cvs. "Idared" and "Golden Delicious" (n=800) to predict fruit flesh firmness and soluble solids content (SSC). Partial least squares calibration models on acoustic data and spectra of "Golden Delicious"/"Idared" apple fruits at the tree were built predicting the SSC [°Brix] and the fruit flesh firmness [N]:coefficients of determination (R²) and standard errors of cross-validation (SECV) of R²=0.20/0.41 (SECV=1.29/0.94) and R²=0.93/0.81 (SECV=7.73/10.50) were calculated, respectively. Prediction of SSC [°Brix] and fruit flesh firmness [N] of stored "Golden Delicious"/"Idared" apple fruits were calculated with R²=0.04/0.05 (SECV=1.85/1.36) and R²=0.80/0.75 (SECV=10.32/11.28), respectively. The fruit maturity at the tree was predicted as classes based on calendar weeks for "Golden Delicious"/"Idared" apple fruits with 64%/66% correct classification and 92%/84% correct plus neighbouring class with SECV=0.9/0.9 weeks. Classes of "Golden Delicious"/"Idared" apple fruit at different quality levels due to different storage conditions were non-destructively discriminated with 77%/84% correctly classified fruits and 93%/99% correct plus neighbouring class with SECV=0.8/0.5 classes. The results show the potential of non-destructive sensors for predicting accepted fruit parameters enabling the optimum harvest date and the fruit quality in shelf life to be determined.
Des capteurs non destructifs portables ont été testé en regard de leur potentiel pour déterminer la date optimale de récolte et pour caractériser la qualité des fruits. Un capteur acoustique couplé à unspectromètre miniaturisé ont été appliqué à des pommes 'Idared' et 'Golden Delicious' (n=800) pour estimer la fermeté de leur chair et leur teneur en matières séchées solubles (SSC). Des modèles d'étalonnage basés sur une régression aux moindres carrés partiels (PLSR) ont été calculés sur les données acoustiques et spectrales de pommes 'Idared / Golden'encore sur l'arbre, pour prédire le SSC (°Brix) et la fermeté (N). Des coefficients de détermination (R²) et des erreurs de validation croisée (SECV) de R²=0.20/0.41 (SECV=1.29/0.94) et R²=0.93/0.81 (SECV=7.73/10.50) ont été respectivement obtenus.La maturité des fruits sur l'arbre fut prédite sous la forme de semaines calendaires pour 'Golden / Idared' avec un taux de bonne classification de 64/66%, s'élevant à 92/84% en adjoignant les voisins, avec un SECV de 0.9/0.9 semaine. Des classes de 'Golden / Idared' à différents niveaux de qualité, dus à différentes conditions de stockage, ont étédiscriminées de manière non destructive avec un taux de réussite de 77/84%, s'élevant à 93/99% en adjoignant les voisins, avec un SECV de0.8/0.5 classes.Les résultats montrent le potentiel des capteurs non destructifs pour prédire certains paramètres des fruits, permettant la détermination dela date optimale de récolte et de la qualité des fruits pendant leur conservation.