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Monitoramento e controle intelingente de frutas na cadeia do frio

Processo: 24/15243-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Programa de Pesquisa sobre Mudanças Climáticas Globais - Regular
Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2025
Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2027
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
Pesquisador responsável:Douglas Fernandes Barbin
Beneficiário:Douglas Fernandes Barbin
Pesquisador Responsável no exterior: Zhiming Guo
Instituição Parceira no exterior: Jiangsu University, China
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Louise Emy Kurozawa ; VIVALDO SILVEIRA JUNIOR
Assunto(s):Visão computacional 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:chemometrics | Computer Vision | hyperspectral imaging | Engenharia de alimentos

Resumo

No contexto da globalização da cadeia de abastecimento de frutas, a cooperação científica e tecnológica internacional permite explorar as principais questões científicas do monitoramento ambiental e do controle de qualidade da cadeia de frio das frutas. Para melhorar a qualidade e a eficiência da indústria frutícola, melhorar a taxa de utilização dos recursos pós-colheita, o projeto será desenvolvido tendo em vista a demanda global comum de graves perdas pós-colheita e difícil monitoramento dinâmico da qualidade das frutas, através da proposta de um mecanismo de controle de qualidade baseado na percepção de fusão de informações espaço-temporais do ambiente de armazenamento e transporte das frutas. Neste estudo toma-se como objeto de pesquisa a maçã, a laranja, e manga. O mecanismo de biocontrole de frutos verdes e seguros após a colheita será investigado, e será explorada a lei de acoplamento da percepção da informação do ambiente de armazenamento e transporte e da qualidade dinâmica da fruta. Serão construídos o mecanismo de codificação de informações de detecção e atenção mútua intermodal, e o modelo de previsão de qualidade dinâmica espaço-temporal de frutas baseado em aprendizagem profunda de informações de detecção de múltiplas fontes. Um método não destrutivo de monitoramento dinâmico e compartilhamento de modelo da qualidade da fruta será estabelecido com sensor fotoelétrico como núcleo de detecção de informações. O controle inteligente estabelece um mecanismo de consenso baseado em parâmetros ambientais e de qualidade, e será construído um método de monitoramento visual confiável em tempo real para regulação inteligente do armazenamento de frutas e da qualidade do transporte. Este projeto fornece base teórica e referência metodológica para melhorar o controle da perda pós-colheita de frutos, sendo de interesse da indústria de estocagem e processamento, bem como das áreas agrícolas e de alimentos. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
MORAES, INGRID A.; KAUFMANN, KARINE CRISTINE; BARBON JUNIOR, SYLVIO; NEVES, MARINA G.; VILLA, JAVIER E. L.; BARBIN, DOUGLAS F.. Authentication of coriander oil and adulterant identification using electronic nose and spectroscopic techniques. Food Chemistry, v. 483, p. 10-pg., . (23/16840-0, 19/03812-2, 23/07385-7, 24/15243-0)