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.

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., 2023-08-01. (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.