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Imagem hiperespectral no infravermelho próximo para predição e visualização da maciez da carne bovina

Processo: 15/20312-2
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
Vigência (Início): 01 de abril de 2016
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Tecnologia de Alimentos
Pesquisador responsável:Saulo da Luz e Silva
Beneficiário:Juliana Monteiro Balage
Supervisor no Exterior: Jose Manuel Amigo Rubio
Instituição-sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
Local de pesquisa : University of Copenhagen, Dinamarca  
Vinculado à bolsa:15/00293-3 - Avaliação da qualidade da carne bovina utilizando imagem hiperespectral no infravermelho próximo, BP.DR
Assunto(s):Qualidade da carne   Carne bovina   Maciez da carne   Processamento de imagens   Imagem hiperespectral

Resumo

Esta pesquisa estuda a previsão rápida e não destrutiva da maciez de carne bovina in natura usando Imagem hiperespectral no infravermelho próximo (1000-2500 nm). A imagem dos bifes testados com diferentes valores de maciez foram adquiridas e as suas características espectrais foram extraídas. Algoritmos de calibração, partial least squares regression (PLSR) e least-square support vector machine (LS-SVM) serão utilizados para correlacionar os espectros extraído de amostras de carne bovina com os valores de maciez estimados pelo método WBSF. Comprimentos de onda ótimo serão selecionados a partir dos espectros totais por dois métodos, coeficiente de regressão (RC) a partir de análise PLSR e successful projections algorithm (SPA). Algoritmos de processamento de imagem serão estudados para transferir o melhor modelo para cada pixel nos bifes para a visualização da distribuição da maciez. (AU)

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