Este estudo utiliza o algoritmo SIFT (Transformação de Características Invariantes à Escala) unidimensional para encontrar comprimentos de onda estáveis no espectro de infravermelho próximo (NIRS) das folhas de tabaco. Com base nos comprimentos de onda selecionados via teste de precisão de amostra, são calculadas a repetibilidade e a reprodutibilidade. Os parâmetros relacionados no algoritmo SIFT são otimizados utilizando uma tabela ortogonal L9(33) para maximizar a repetibilidade e a reprodutibilidade. Com os parâmetros otimizados e os espectros de 10 amostras representativas no hospedeiro, são selecionados 10 conjuntos de comprimentos de onda estáveis. A resposta espectral da união desses conjuntos de comprimentos de onda é usada como variável independente para construir um modelo NIRS dos alcaloides totais das folhas de tabaco utilizando o método dos mínimos quadrados parciais (PLS), denominado SIFT-PLS. Este modelo é transferido diretamente para 3 dispositivos escravos, nos quais o erro relativo médio de previsão (MRE) das amostras de alcaloides totais em todos os 3 dispositivos atende ao requisito interno da empresa de ser inferior a 6%. O modelo de espectro completo (WW-PLS), após transferência direta, só atende a este requisito em um dispositivo escravo. Após a correção dos espectros escravos pelo método de correção direta segmentada (PDS), o modelo WW-PLS também atende ao requisito em apenas um dispositivo escravo. O modelo NIRS construído usando o algoritmo SIFT para selecionar comprimentos de onda estáveis pode ser compartilhado diretamente entre os 3 dispositivos escravos sem a necessidade de transferência de conjuntos, correção dos espectros escravos ou do modelo espectral, realizando uma transferência direta genuína do modelo NIRS sem amostras padrão.

Transformação de características invariantes à escala; seleção de comprimentos de onda; transferência de modelo de espectroscopia no infravermelho próximo; alcaloides totais do tabaco