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Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos

Processo: 15/24351-2
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores
Vigência: 01 de março de 2017 - 31 de agosto de 2021
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
Pesquisador responsável:Douglas Fernandes Barbin
Beneficiário:Douglas Fernandes Barbin
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Auxílios(s) vinculado(s):19/08836-7 - Aplicação da tecnologia de imagens hiperespectrais para alimentos de interesse comercial do Peru e Brasil, AP.R SPRINT
19/03812-2 - EMU concedido no processo 2015/24351-2: Microscópio de Fluorescência Axioscope A1 (Carl Zeiss), AP.EMU
Bolsa(s) vinculada(s):19/11896-1 - Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos, BP.MS
19/12625-1 - Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos, BP.MS
19/06846-5 - Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos, BP.MS
+ mais bolsas vinculadas 17/17628-3 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos, BP.DD
18/02500-4 - Análise de alimentos: uma abordagem utilizando imagens NIR, BP.MS
17/17909-2 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos, BP.IC - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Indústria de alimentos  Qualidade dos alimentos  Visão computacional  Imagem hiperespectral  Espectroscopia 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Espectroscopia NIR | Imagem hiperespectral | Quality by Design | Visão Computacional | Engenharia de Alimentos e Espectroscopia

Resumo

Nos últimos anos, o conceito tecnologias analíticas de processo (PAT) tem sido foco de atenção por parte de pesquisadores e da indústria. O controle de qualidade na indústria de alimentos é tradicionalmente realizado por meios de análises químicas, físicas e microbiológicas, que são demorados, trabalhosos e destrutivos, além de necessitarem de utilização de reagentes e alguns equipamentos específicos. Atualmente, é possível substituir a maior parte dos inconvenientes desses métodos por técnicas instrumentais indiretas rápidas e de fácil operação. As técnicas de imagens e de espectroscopia são métodos com crescente utilização devido à sua rapidez, simplicidade e segurança, além da sua capacidade de medir vários parâmetros simultaneamente, evitando demorados processos para preparação da amostra. Além disso, a combinação destas técnicas na forma de imagens hiperespectrais é atualmente uma avançada tecnologia aplicada a alimentos, oferecendo uma série de vantagens em relação aos métodos tradicionais de avaliação de qualidade, incluindo facilidade de adaptação para medidas "on-line" e possibilidade de determinação simultânea de vários atributos. Observam-se, entretanto, poucos estudos destas técnicas aplicados a alimentos em países emergentes. Desta forma, este projeto propõe desenvolver a aplicação de tecnologia de análise por imagens e espectroscopia na classificação e autenticação de alimentos. O planejamento visa a avaliação de atributos físicos e químicos (pH, cor, composição química, etc.) de amostras de carnes in natura e produtos processados de aves, e a classificação e autenticação das amostras de acordo com variedades e necessidades do mercado e indústria, por meio da predição rápida dos atributos medidos, utilizando informações extraídas de imagens e informações espectrais das amostras. (AU)

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Publicações científicas (38)
(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)
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MASTELINI, SAULO MARTIELO; ALVES SASSO, MATHEUS GUSTAVO; CENTINI CAMPOS, GABRIEL FILLIPE; SCHMIELE, MARCIO; PEDROSA SILVA CLERICI, MARIA TERESA; BARBIN, DOUGLAS FERNANDES; BARBON JR, SYLVIO. Computer vision system for characterization of pasta (noodle) composition. JOURNAL OF ELECTRONIC IMAGING, v. 27, n. 5, . (15/24351-2)
VARGAS-MUNOZ, DIANA PATRICIA; NEVES DE OLIVEIRA, LUIZA ANDREZA; DA SILVA, LETICIA CARDOSO; GODOY, HELENA TEIXEIRA; KUROZAWA, LOUISE EMY. Storage stability of 5-caffeoylquinic acid in powdered cocona pulp microencapsulated with hydrolyzed collagen and maltodextrin blend. Food Research International, v. 137, . (04/08517-3, 15/24351-2, 17/16835-5, 11/04230-5)
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BARBIN, DOUGLAS FERNANDES; MACIEL, LEONARDO FONSECA; VIDIGAL BAZONI, CARLOS HENRIQUE; RIBEIRO, MARGARETH DA SILVA; SALES CARVALHO, ROSEMARY DUARTE; BISPO, ELIETE DA SILVA; SPINOLA MIRANDA, MARIA DA PUREZA; HIROOKA, ELISA YOKO. Classification and compositional characterization of different varieties of cocoa beans by near infrared spectroscopy and multivariate statistical analyses. JOURNAL OF FOOD SCIENCE AND TECHNOLOGY-MYSORE, v. 55, n. 7, p. 2457-2466, . (15/24351-2)
SANTANA, EVERTON J.; GERONIMO, BRUNA C.; MASTELINI, SAULO M.; CARVALHO, RAFAEL H.; BARBIN, DOUGLAS F.; IDA, ELZA I.; BARBON, JR., SYLVIO. Predicting poultry meat characteristics using an enhanced multi-target regression method. BIOSYSTEMS ENGINEERING, v. 171, p. 193-204, . (15/24351-2)
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