Non-invasive spectroscopic methods to estimate orange firmness, peel thickness, and total pectin content (2017)
- Authors:
- USP affiliated authors: FERREIRA, MARCOS DAVID - ESALQ ; FLORES, DOUGLAS WILLIAM MENEZES - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- DOI: 10.1016/j.microc.2017.03.039
- Subjects: CASCAS (PLANTA); COMPONENTES PRINCIPAIS; ESPECTROSCOPIA DE RESSONÂNCIA MAGNÉTICA NUCLEAR; ESPECTROSCOPIA INFRAVERMELHA; MÍNIMOS QUADRADOS; LARANJA; PECTINA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Microchemical Journal
- ISSN: 1095-9149
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 133, p. 168-174, 2017
- Este artigo possui versão em acesso aberto
- URL de acesso aberto
- PDF de acesso aberto
- Versão do Documento: Versão publicada (Published version)
-
Status: Artigo possui acesso gratuito no site do editor (Bronze Open Access) -
ABNT
BIZZANI, Marilia et al. Non-invasive spectroscopic methods to estimate orange firmness, peel thickness, and total pectin content. Microchemical Journal, v. 133, p. 168-174, 2017Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.microc.2017.03.039. Acesso em: 13 mar. 2026. -
APA
Bizzani, M., Flores, D. W. M., Colnago, L. A., & Ferreira, M. D. (2017). Non-invasive spectroscopic methods to estimate orange firmness, peel thickness, and total pectin content. Microchemical Journal, 133, 168-174. doi:10.1016/j.microc.2017.03.039 -
NLM
Bizzani M, Flores DWM, Colnago LA, Ferreira MD. Non-invasive spectroscopic methods to estimate orange firmness, peel thickness, and total pectin content [Internet]. Microchemical Journal. 2017 ; 133 168-174.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.microc.2017.03.039 -
Vancouver
Bizzani M, Flores DWM, Colnago LA, Ferreira MD. Non-invasive spectroscopic methods to estimate orange firmness, peel thickness, and total pectin content [Internet]. Microchemical Journal. 2017 ; 133 168-174.[citado 2026 mar. 13 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.microc.2017.03.039 - Monitoring of soluble pectin content in orange juice by means of MIR and TD-NMR spectroscopy combined with machine learning
- Sistemas não invasivos para classificação de laranjas por meio de parâmetros físico-químicos
- Ressonância magnética nuclear no domínio do tempo, infravermelho próximo e ciência de dados para análise de citros
- Avaliação de classificadora de cilindros divergentes para tomate Carmen
- Controle automático do fluxo de água na etapa de limpeza em unidades de beneficiamento de tomate de mesa
- Qualidade pós-colheita de caqui "Fuyu" com utilização de diferentes concentrações de cobertura comestível
- Eficácia de limpeza durante o beneficiamento do tomate de mesa
- Instrumentação pós: colheita em frutas e hortaliças [prefácio]
- Tecnologias pós-colheita em frutas e hortaliças
- Instrumentação pós: colheita em frutas e hortaliças
Informações sobre a disponibilidade de versões do artigo em acesso aberto coletadas automaticamente via oaDOI API (Unpaywall).
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
