Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos

• Processo: 19/06846-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2021
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
• Pesquisador responsável: Douglas Fernandes Barbin
• Beneficiário: Maria Lucimar da Silva Medeiros
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 15/24351-2 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos, AP.JP
• Assunto(s): Indústria de alimentos Alimentos processados Espectroscopia de luz próxima ao infravermelho Análise de imagens Imagem digital
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Alimentos | Análise de imagens | Espectroscopia NIR | Engenharia de Alimentos

Resumo

O presente plano de trabalho propõe o estudo da aplicação de métodos quimiométricos e análise multivariada como forma de análise de informações espectrais no infravermelho próximo (NIR) e imagens digitais (RGB) para classificação e autenticação de produtos e alimentos processados. As amostras serão analisadas para determinação da composição e caracterização de atributos físico-químicos como cor e pH. Serão obtidas imagens digitais e informações espectrais utilizando um equipamento portátil, para posterior análise. Os comprimentos de onda mais relevantes nas medidas espectrais serão identificados para utilização em modelos preditivos simplificados. Esta etapa possibilita o desenvolvimento de outras técnicas, como imagem espectral, como potenciais aplicações na forma de tecnologias analíticas de processo (PAT) na indústria de alimentos. De forma similar, parâmetros obtidos das imagens digitais serão utilizados como preditores para identificação das amostras avaliadas. Esse trabalho será desenvolvido dentro de um Projeto Jovem Pesquisador, cuja proposta é desenvolver métodos inovadores de avaliação com potencial para tecnologias analíticas de processo na indústria de alimentos. (AU)

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)

HEBLING E TAVARES, JOAO PEDRO; DA SILVA MEDEIROS, MARIA LUCIMAR; BARBIN, DOUGLAS FERNANDES. Near-infrared techniques for fraud detection in dairy products: A review. Journal of Food Science, v. 87, n. 5, p. 18-pg., 2022-03-31. (20/09653-0, 19/06846-5)

MEDEIROS, MARIA LUCIMAR DA SILVA; CRUZ-TIRADO, J. P.; LIMA, ADRIANO FREITAS; NETTO, JOSE MARCELINO DE SOUZA; RIBEIRO, ANA PAULA BADAN; BASSEGIO, DOGLAS; GODOY, HELENA TEIXEIRA; BARBIN, DOUGLAS FERNANDES. Assessment oil composition and species discrimination of Brassicas seeds based on hyperspectral imaging and portable near infrared (NIR) spectroscopy tools and chemometrics. Journal of Food Composition and Analysis, v. 107, p. 11-pg., 2022-04-01. (20/09198-1, 14/50951-4, 15/24351-2, 19/06846-5, 08/57808-1, 18/02500-4)

CRUZ-TIRADO, J. P.; DA SILVA MEDEIROS, MARIA LUCIMAR; BARBIN, DOUGLAS FERNANDES. On-line monitoring of egg freshness using a portable NIR spectrometer in tandem with machine learning. Journal of Food Engineering, v. 306, OCT 2021. (19/06846-5, 15/24351-2, 18/02500-4, 19/04833-3)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

MEDEIROS, Maria Lucimar da Silva. Aplicação de espectroscopia no infravermelho próximo e imagens hiperespectrais para quantificar o teor de óleo e classificar sementes do gênero. 2021. Dissertação de Mestrado - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de Alimentos Campinas, SP.