Bolsa 21/05317-9 - Secagem de alimentos - BV FAPESP
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Avaliação da crocância sensorial de alimentos crocantes secos por redes neurais convolucionais

Processo: 21/05317-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2021
Data de Término da vigência: 30 de abril de 2023
Área de conhecimento:Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Engenharia de Alimentos
Pesquisador responsável:Gustavo Cesar Dacanal
Beneficiário:Rafael Zinni Lopes
Instituição Sede: Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA). Universidade de São Paulo (USP). Pirassununga , SP, Brasil
Assunto(s):Secagem de alimentos
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Crocância de alimentos | microestrutura de alimentos | Modelagem matemática da qualidade sensorial de alimentos | Secagem de alimentos | Textura de alimentos | Modelagem matemática em engenharia de alimentos

Resumo

A secagem convectiva é tradicionalmente utilizada para desidratar alimentos "in natura" e processados, a fim de reduzir o volume e atividade de água, o que possibilita o fácil transporte e armazenamento. Durante a secagem, os alimentos sofrem redução de volume de acordo com a perda de umidade, resultando no encolhimento destes materiais. Dependendo das condições operacionais (temperatura, velocidade e umidade do ar), o empacotamento da matriz solida é alterado, resultando na alteração do modulo de elasticidade destes sólidos. Neste trabalho será estudado a crocância de alimentos secos, tais como biscoitos, snacks e fatias de frutos e vegetais desidratados. Os materiais alimentícios secos serão acondicionados em dessecadores contendo sais que deverão condicionar a umidade relativa do ar. A atividade de água do alimento será determinada de acordo com a umidade relativa de armazenamento. As medidas de volume serão realizadas por análise de imagem e picnometria. A presença de poros internos será relacionada à crocância (crispy) do material, e obtida por meio de análises de imagem em microscopia eletrônica de varredura. Os ruídos sonoros serão capturados em ensaios de compressão uniaxial, e o espectro de potência do sinal sonoro será obtido pelo método de transformada discreta de Fourier. Os perfis de compressão e ruído sonoro serão determinados por um dispositivo de alavanca manual, contendo um sistema de aquisição de dados via Arduino. Os espectros sonoros serão processados para análise em redes neurais, com o objetivo de predizer a qualidade e intensidade de crocância. Os resultados deste projeto poderão melhor descrever a relação entre o encolhimento, conteúdo de umidade e ruído de crocância.

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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)
LOPES, RAFAEL Z.; DACANAL, GUSTAVO C.. Classification of crispness of food materials by deep neural networks. JOURNAL OF TEXTURE STUDIES, v. N/A, p. 15-pg., . (21/05317-9)
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
LOPES, Rafael Zinni. Avaliação da crocância sensorial de alimentos crocantes secos por redes neurais convolucionais. 2023. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Zootecnica e Engenharia de Alimentos (FZE/BT) Pirassununga.