Inicio
logo

    Bienvenidos al Portal de Publicaciones de la Federación Nacional de Cafeteros de Colombia.

  1. Inicio
  2. Informe del Gerente General FNC
  3. Informe de Gestión FNC
  4. Informe Anual Cenicafé
  5. Anuario Meteorológico Cafetero
  6. Avances Técnicos Cenicafé
  7. Boletín Agrometeorológico Cafetero
  8. Boletín Cafetero
  9. Boletín de Extensión FNC
  10. Boletín Estado Fitosanitario
  11. Boletín Técnico Cenicafé
  12. Brocartas
  13. Café al Día Podcast
  14. Calendario de Floración
  15. Colección Libros 80 años
  16. Colección Libros 85 años
  17. Comportamiento de la Industria
  18. Las Aventuras del Profesor Yarumo
  19. Libros Proyecto Manos al Agua
  20. Libros y Manuales
  21. Memorias de la Cumbre de Café
  22. Memorias Seminario Científico
  23. Normas Técnicas del Sector Cafetero
  24. Patentes Cenicafé
  25. Publicaciones Científicas Externas
  26. Revista Cafetera de Colombia
  27. Revista Cenicafé
  28. Revista Ensayos sobre Economía
  29. Software Cenicafé
  30. Tips del Profesor Yarumo
  31. Volantes

Determinación del contenido de humedad del café pergamino seco y almendra verde mediante espectroscopia de infrarrojo cercano Determinación del contenido de humedad del café pergamino seco y almendra verde mediante espectroscopia de infrarrojo cercano

Cómo citar
Gómez, C. R., Ortiz, A., Pabón, J., & Osorio, V. (2024). Determinación del contenido de humedad del café pergamino seco y almendra verde mediante espectroscopia de infrarrojo cercano. Revista Cenicafé, 75(2), e75203. https://doi.org/10.38141/10778/75203
PDF FLIP

Publicado: 20 Diciembre 2024

DOI
https://doi.org/10.38141/10778/75203
Dimensions
PlumX
Palabras clave
Calidad del café

espectro

indicador

regresión de mínimos cuadrados parciales

Colombia

Café

Número
Vol. 75 Núm. 2 (2024): Revista Cenicafé
Sección
Artículos
Términos de licencia (Ver)
Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.

Claudia Rocío Gómez
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-0685-8337

Aristófeles Ortiz
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-3242-1948

Jenny Pabón
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0003-1576-2297

Valentina Osorio
Centro Nacional de Investigaciones de Café
https://orcid.org/0000-0002-1166-0165

Resumen

El contenido de humedad es un parámetro físico de especial importancia, debido a que es el punto de partida para la conservación de la calidad durante la comercialización y vida útil del café. En esta investigación, se evaluó la viabilidad de la técnica de Espectroscopia de Infrarrojo Cercano NIRS como una alternativa para la predicción del contenido de humedad del café pergamino seco (cps) y café almendra. La humedad se determinó por el método de referencia de acuerdo a la NTC 2325 de 2005 y las mismas muestras fueron analizadas por NIRS en un rango de longitud de onda de 400 nm a 2.490 nm. Para el desarrollo de los modelos se utilizaron 433 muestras de cps y 430 muestras de café almendra. 

Biografía del autor/a (Ver)

Claudia Rocío Gómez, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Asistente de Investigación. Disciplina de Calidad. Cenicafé

Aristófeles Ortiz, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Investigador Científico I. Disciplina de Fisiología, Cenicafé.

Jenny Pabón, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Asistente de Investigación.  Disciplina de Calidad, Cenicafé.

Valentina Osorio, Centro Nacional de Investigaciones de Café

Investigador Científico I. Disciplina de Calidad, Cenicafé.

Referencias (Ver)

  1. Alba-Alejandre, I., Alba-Tercedor, J., & Vega, F. E. (2018). Micro-CT to Document the Coffee Bean Weevil, Araecerus fasciculatus (Coleoptera: Anthribidae), Inside Field-Collected Coffee Berries (Coffea canephora). Insects, 9(3), 100. https://doi.org/10.3390/insects9030100
  2. Adnan, A., Hörsten, D. V., Pawelzik, E., & Mörlein, A. D. (2017). Rapid Prediction of Moisture Content in Intact Green Coffee Beans Using Near Infrared Spectroscopy. Foods, 6(5), 38. https://doi.org/10.3390/foods6050038
  3. Baqueta, M. R., Coqueiro, A., & Valderrama, P. (2019). Brazilian Coffee Blends: A Simple and Fast Method by Near Infrared Spectroscopy for the Determination of the Sensory Attributes Elicited in Professional Coffee Cupping. Journal of Food Science, 84(6), 1247–1255. https://doi.org/10.1111/1750-3841.14617
  4. Barbin, D. F., Felicio, A. L. D. S. M., Sun, D.-W., Nixdorf, S. L., & Hirooka, E. Y. (2014). Application of infrared spectral techniques on quality and compositional attributes of coffee: An overview. Food Research International, 61, 23–32. https://doi.org/10.1016/j.foodres.2014.01.005
  5. Büning-Pfaue, H. (2003). Analysis of water in food by near infrared spectroscopy. Food Chemistry, 82(1), 107–115. https://doi.org/10.1016/S0308-8146(02)00583-6
  6. Buratti, S., Sinelli, N., Bertone, E., Venturello, A., Casiraghi, E., & Geobaldo, F. (2015). Discrimination between washed Arabica, natural Arabica and Robusta coffees by using near infrared spectroscopy, electronic nose and electronic tongue analysis. Journal of the Science of Food and Agriculture, 95(11), 2192–2200. https://doi.org/10.1002/jsfa.6933
  7. Caporaso, N., Whitworth, M. B., Grebby, S., & Fisk, I. D. (2018). Rapid prediction of single green coffee bean moisture and lipid content by hyperspectral imaging. Journal of Food Engineering, 227, 18–29. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2018.01.009
  8. Corti, P., Dreassi, E., Ceramelli, G., Lonardi, S., Viviani, R., & Gravina, S. (1991). Near infrared reflectance spectroscopy applied to pharmaceutical quality control. Identification and assay of cephalosporins. Analusis, 19(7), 198–204.
  9. Cozzolino, D., Fernández, E., Restaino, E., & La Manna, A. (2006). Determinación de la composición química de heno mediante la espectrofotometría en el infrarrojo cercano [NIRS]. Revista argentina de producción animal, 26(3), 203–209. http://www.aapa.org.ar/rapa/26/3/003-PP-Cozzolino.pdf
  10. Craig, A. P., Franca, A. S., Oliveira, L. S., Irudayaraj, J., & Ileleji, K. (2014). Application of elastic net and infrared spectroscopy in the discrimination between defective and non-defective roasted coffees. Talanta, 128, 393–400. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2014.05.001
  11. Ebrahimi-Najafabadi, H., Leardi, R., Oliveri, P., Chiara Casolino, M., Jalali-Heravi, M., & Lanteri, S. (2012). Detection of addition of barley to coffee using near infrared spectroscopy and chemometric techniques. Talanta, 99, 175–179. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2012.05.036
  12. Escobar, M., Torres, A., & Rodriguez, N. J. M. (2020). Non-Destructive Prediction of Moisture Content of Philippine Coffea arabica and Coffea liberica Green Beans Using Locally-Developed NIR Spectroscopy Instrument. Mindanao Journal of Science and Technology, 18(2), 208–223. https://mjst.ustp.edu.ph/index.php/mjst/article/view/544
  13. Flores, K. U. (2009). Determinación no destructiva de parámetros de calidad de frutas y hortalizas mediante espectroscopía de reflectancia en el infrarrojo cercano [Tesis de Doctorado, Universidad de Córdoba]. http://hdl.handle.net/10396/2070
  14. Fonseca, I. (2012). Caracterización y tratamiento de la señal espectroscópica NIRS obtenida in-situ/on-line, para el desarrollo de modelos quimiométricos y su aplicación en la valoración nutritiva del ensilado de maíz [Tesis de Maestría, Universidad de Oviedo]. http://hdl.handle.net/10651/4240
  15. Gallignani, M., Torres, M., Ayala, C., & Brunetto, M. del R. (2008). Determination of Caffeine in Coffee by Means Fourier Transform Infrared Spectrometry. Revista Técnica de la Facultad de Ingeniería. Universidad del Zulia, 31(2), 159–168. https://produccioncientificaluz.org/index.php/tecnica/article/view/6302
  16. Gómez, C. R., Gallego, C. P., Echeverri, L. F., Pabón, J., Ortiz, A., & Osorio, V. (2023). Determinación de compuestos químicos del café tostado por Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (NIRS). Revista Cenicafé, 74(1), e74104. https://doi.org/10.38141/10778/74104
  17. Gómez, C. R., Ortiz, A., Gallego, C., & Echeverri, L. F. (2021). Validación de curvas de calibración por NIRS para la predicción de compuestos químicos de café almendra. Revista Cenicafé, 72(2), e72204. https://doi.org/10.38141/10778/72204
  18. Gómez, C. R., Ortiz, A., & Osorio, V. (2022). Predicción del origen regional del café de Colombia a partir de la técnica de espectroscopia de infrarrojo cercano—NIRS. Revista Cenicafé, 73(2), e73205. https://doi.org/10.38141/10778/73205
  19. Hayati, R., Zulfahrizal, Z., & Munawar, A. A. (2021). Robust prediction performance of inner quality attributes in intact cocoa beans using near infrared spectroscopy and multivariate analysis. Heliyon, 7(2), e06286. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e06286
  20. Heman, A., & Hsieh, C.-L. (2016). Measurement of moisture content for rough rice by visible and near-infrared (NIR) spectroscopy. Engineering in Agriculture, Environment and Food, 9(3), 280–290. https://doi.org/10.1016/j.eaef.2016.02.002
  21. Instituto Colombiano de Normas Técnicas y Certificación. (2005). NTC 2325:2005 Café verde. Determinación de la pérdida de masa a 105°C. https://tienda.icontec.org/gp-cafe-verdedeterminacion-de-la-perdida-de-masa-a-105-c-ntc2325-2005.html
  22. Kyaw, E. M., Budiastra, I. W., Sutrisno, & Samsudin. (2020). Estimation of moisture content in Liberica coffee by using near infrared spectroscopy. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 542(1), 012013. https://doi.org/10.1088/1755-1315/542/1/012013
  23. Llano Suárez, P. (2016). Desarrollo y Validación de Modelos Quimiométricos Cuantitativos para la Predicción del Perfil de Ácidos Grasos en Leche [Tesis de Maestría, Universidad de Oviedo]. http://hdl.handle.net/10651/39005
  24. Mendoza-Cervantes, G., Guzmán-López, O., & Salinas-Castro, A. (2021). Manejo de la broca del café, Hypothenemus hampei (Ferrari, 1867) (Coleoptera: Curculionidae: Scolytinae), con atrayentes etanólicos en cultivos de café de Coatepec, Veracruz, México. Revista Chilena de Entomología, 47(2), 265–273. https://doi.org/10.35249/rche.47.2.21.14
  25. Morgano, M. A., Faria, C. G., Ferrão, M. F., Bragagnolo, N., & Ferreira, M. M. D. C. (2008). Determinação de umidade em café cru usando espectroscopia NIR e regressão multivariada. Ciência e Tecnologia de Alimentos, 28(1), 12–17. https://doi.org/10.1590/S0101-20612008000100003
  26. Oliveros, C. E., Lopez, L., Buitrago, C. M., & Moreno, E. L. (2010). Determinación del contenido de humedad del café durante el secado en silos. Revista Cenicafé, 61(2), 108–118.
  27. Osborne, B. G., Fearn, T., & Hindle, P. H. (1993). Practical NIR spectroscopy with applications in food and beverage analysis (2nd ed). Longman Scientific & Technical.
  28. Osorio, V. (2021). La calidad del Café. En Centro Nacional de Investigaciones de Café, Guía más agronomía, más productividad, más calidad (3a ed., pp. 219–234). Cenicafé. https://doi.org/10.38141/10791/0014_12
  29. Pabón, J., & Osorio, V. (2019). Factores e indicadores de la calidad física, sensorial y química del café. En Centro Nacional de Investigaciones de Café (Ed.), Aplicación de ciencia tecnología e innovación en el cultivo del café ajustado a las condiciones particulares del Huila (pp. 162–187). Cenicafé. https://doi.org/10.38141/10791/0005_7
  30. Palacios-Cabrera, H., Taniwaki, M. H., Menezes, H. C., & Iamanaka, B. T. (2004). The production of ochratoxin A by Aspergillus ochraceus in raw coffee at different equilibrium relative humidity and under alternating temperatures. Food Control, 15(7), 531–535. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2003.08.006
  31. Patiño–Velasco, M. M., Pencue Fierro, E. L., & Vargas Cañas, R. (2016). Determinación del contenido de humedad en granos de café pergamino seco utilizando speckle dinámico. Biotecnología en el Sector Agropecuario y Agroindustrial, 14(2), 84–91. https://doi.org/10.18684/BSAA(14)84-91
  32. Puerta, G. I. (2015). Buenas prácticas para la prevención de los defectos de la calidad del café: fermento, reposado, fenólico y mohoso. Avances Técnicos Cenicafé, 461, 1–12. https://doi.org/10.38141/10779/0461
  33. Reh, C., Gerber, A., Prodolliet, J., & Vuataz, G. (2006). Water content determination in green coffee – Method comparison to study specificity and accuracy. Food Chemistry, 96(3), 423–430. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2005.02.055
  34. Ribeiro, B. B., Mendonça, L. M. V. L., Assis, G. A., Mendonça, J. M. A., Malta, M. R., & Montanari, F. F. (2014). Avaliação química e sensorial de blends de Coffea canephora Pierre e Coffea arabica L. Coffee Science, 9(2), 178–186. https://coffeescience.ufla.br/index.php/coffeescience/article/view/596
  35. Ribeiro, J. S., Ferreira, M. M. C., & Salva, T. J. G. (2011). Chemometric models for the quantitative descriptive sensory analysis of Arabica coffee beverages using near infrared spectroscopy. Talanta, 83(5), 1352–1358. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2010.11.001
  36. Shenk, J. S., & Westerhaus, M. O. (2015). The Application of near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) to Forage Analysis. En G. C. Fahey (Ed.), Forage Quality, Evaluation, and Utilization (pp. 406–449). American Society of Agronomy, Crop Science Society of America, Soil Science Society of America. https://doi.org/10.2134/1994.foragequality.c10
  37. Siregar, S. D., Rindang, A., & Ayu, P. C. (2020). Principle Component Analysis (PCA)—Classification of Arabica green bean coffee of North Sumatera Using FT–NIRS. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 454(1), 012046. https://doi.org/10.1088/1755-1315/454/1/012046
  38. Valenciaga, D., & Saliba, E. (2006). La espectroscopia de reflectancia en el infrarojo cercano (NIRS) y sus potencialidades para la evaluación de forrajes. Revista Cubana de Ciencia Agrícola, 40(3), 259-267. https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=193017723001
  39. Valentine, B. D. (2005). The scientific name of the coffee bean weevil and some additional bibliography (Coleoptera: Anthribidae: Araecerus Schönherr). Insecta Mundi, 19(4), 247–254. https://digitalcommons.unl.edu/insectamundi/98/
  40. Vigo, A., Latorre, M. Á., & Ripoll, G. (2022). Espectroscopía en el infrarrojo cercano por transmitancia y reflectancia para la predicción de la composición química de cereales en grano y molidos. Informacion Tecnica Economica Agraria, 118(4). 565-579. https://doi.org/10.12706/itea.2022.001

Artículos más leídos del mismo autor/a

1 2 > >> 

Palabras clave

Indexada en

Crossref Member Badge
ouriginal
ouriginal
 

Información