A espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) foi usada para determinar o teor de umidade em amostras de café cru. Foram construídos modelos de regressão usando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS) com diferentes pré-tratamentos de dados e 157 espectros NIR coletados de amostras de café usando um acessório de reflectância difusa, na região entre 4500 e 10000 cm-1. Os espectros originais passaram por diferentes transformações e pré-tratamentos matemáticos, como a transformação Kubelka-Munk; a correção multiplicativa de sinal (MSC); o alisamento com SPLINE e a média móvel, e os dados foram escalados pela variância. O modelo de regressão permitiu determinar o teor de umidade nas amostras de café cru com erro quadrático médio de calibração (SEC) de 0,569 g.100 g -1; erro quadrático médio de validação de 0,298 g.100 g -1; coeficiente de correlação (r) 0,712 e 0,818 para calibração e validação, respectivamente; e erro relativo médio de 4,1% para amostras de validação.

Near infra-red reflectance (NIR) spectroscopy was used to measure the moisture content in raw coffee. Different models using partial least squares (PLS) with data pre-processing were used. Regression models were built with 157 spectra of the samples of raw coffee collected using a near infrared spectrometer with an accessory of diffuse reflectance, between 4500 and 10000 cm-1. The original NIR spectra went through different transformations and mathematical pre treatments, such as the Kubelka-Munk transformation; multiplicative signal correction (MSC); spline smoothing and movable average, and the data were scaled by variance. The regression model permitted the determination of the moisture content of the raw coffee samples with a standard error of calibration (SEC) = 0.569 g.100 g -1; standard error of validation = 0.298 g.100 g -1; correlation coefficient (r) 0.712 and 0.818 for calibration and validation, respectively, and average relative error of 4.1% for validation samples.

In this work a fast method for the determination of the total sugar levels in samples of raw coffee was developed using the near infrared spectroscopy technique and multivariate regression. The sugar levels were initially obtained using gravimety as the reference method. Later on, the regression models were built from the near infrared spectra of the coffee samples. The original spectra were pre-treated according to the Kubelka-Munk transformation and multiplicative signal correction. The proposed analytical method made possible the direct determination of the total sugar levels in the samples with an error lower by 8% with respect to the conventional methodology.

A combinação da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e calibração multivariada (método dos mínimos quadrados parciais - PLS) para a determinação do teor de proteína total em amostras de café cru, foi investigada. Os teores de proteína total foram inicialmente determinados usando-se como método de referência o de Kjeldhal, e, posteriormente foram construídos modelos de regressão a partir dos espectros na região do infravermelho próximo das amostras de café cru. Foram coletados 159 espectros das amostras de café cru utilizando um acessório de reflectância difusa, na faixa espectral de 4500 a 10000cm-1. Os espectros originais no NIR sofreram diferentes transformações e pré-tratamento matemático, como a transformação Kubelka-Munk; correção multiplicativa de sinal (MSC); alisamento (SPLINE); derivada primeira; média móvel e o pré-tratamento dos dados escalados pela variância. O método analítico proposto possibilitou a determinação direta, sem destruição da amostra, com obtenção de resultados rápidos e sem o consumo de reagentes químicos de forma a preservar o meio ambiente. O método proposto forneceu resultados com boa capacidade de previsão do teor de proteína total, sendo que os erros médios foram inferiores a 6,7%.

The combination of near infrared spectroscopy (NIR) and multivariate calibration using the partial least square - PLS method for the determination of the total protein level in raw coffee samples was investigated. The total protein levels were initially determined using the Kjeldhal method as the reference method. Regression models were built from the spectra in the NIR region of the raw coffee samples. Spectra of 159 samples were recorded, using an accessory of diffuse reflectance, in the range of 4500 and 10000cm-1 with 4cm-1 resolution. To the raw spectral data, different transformations and mathematical pretreatment such as Kubelka-Munk transformation; multiplicative sign correction (MSC); spline smoothing; first derivative and boxcar averaging were applied. The data was also preprocessed by scaling each column by its variance. The analytical method proposed is non invasive and the cost and time of analysis are very much reduced, making possible the fast and direct determination of the total protein content. The prediction error of protein levels given by the regression model were in average lower than 6.7%, indicating that this method is a good alternative for protein determination in raw coffee samples.