Soluções baseadas em espectroscopia de infravermelho próximo (NIR), visão computacional e imagem hiperespectral na região do infravermelho próximo (NIR-HSI) para a compreensão da qualidade do café especial

• Processo: 24/13645-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 05 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Ciência e Tecnologia de Alimentos - Ciência de Alimentos
• Pesquisador responsável: Cleiton Antônio Nunes
• Beneficiário: Yhan da Silva Mutz
• Supervisor: Alessandro Ulrici
• Instituição Sede: Escola de Ciências Agrárias. Universidade Federal de Lavras (UFLA). Ministério da Educação (Brasil). Lavras , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia, Modena (UNIMORE), Itália
• Vinculado à bolsa: 23/00474-4 - Sensores associados à internet das coisas para conexão do ambiente, genética e processamento ao perfil químico e sensorial de cafés especiais, BP.PD
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: chemometrics | data reduction | Digital image processing | Nir-Hsi | sensory quality | specialty coffee | Quimiometria e qualidade de café

Resumo

O mercado de cafés especiais está em crescimento significativo impulsionado pelas preferências dos consumidores. O café especial, definido como grãos de café de qualidade com uma origem geográfica específica, tem sua qualidade dependendo de fatores como, genética, condições de cultivo, processamento pós-colheita, torrefação e preparação da bebida. O controle de qualidade na produção de cafés especiais envolve a avaliação de atributos físicos e sensoriais. Fisicamente, os grãos devem estar livres de defeitos, ter tamanho apropriado, e ser livres de odores ou cores incomuns. A análise sensorial inclui avaliações quantitativas como pontuações atributos de sabor (doçura, acidez, amargor, gosto residual, corpo) e avaliações qualitativas como descritores de sabor (chocolate, baunilha, frutado, etc.). Essas características são determinadas por meio de cupping pós-torrefação e preparo. A avaliação sensorial, é essencial para confirmar o status de especial (alcançado quando um café tem uma pontuação de 80 pontos ou mais) e ditar a precificação do produto. No entanto, a degustação pode ser subjetiva, cara, demorada ao avaliar várias amostras. Além disso, a relação entre fatores de cultivo e pós-colheita e a qualidade sensorial do café não é bem quantificada. Assim, a introdução de uma técnica instrumental confiável para avaliar a qualidade da bebida a partir do grão de café poderia melhorar a compreensão desses fatores e reduzir a dependência da avaliação sensorial. Nesse sentido, técnicas analíticas não destrutivas, como espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), visão computacional e imagem hiperespectral NIR (NIR-HSI) são cada vez mais utilizadas no processamento de alimentos. Com avanços na miniaturização, a tecnologia NIR mostra-se promissora para fins relacionados à qualidade do café, mas carece de distribuição espacial das informações espectrais. Por outro lado, a visão computacional fornece análise espacial, a tornando excelente para monitoramento de processo, mas não informações espectrais, limitando sua aplicação. O NIR-HSI combina dados espectrais NIR e distribuição espacial, superando essas limitações e mostrando grande potencial no controle de processos de alimentos.No entanto, os dados NIR-HSI são uma matriz tridimensional, com cada pixel representando um espectro, necessitando de técnicas de análise multivariada para seu processamento, que, com a seleção adequada de comprimentos de onda, podem reduzir a dimensionalidade espectral sem perda de informações. Apesar de seu potencial, não foram encontrados estudos sobre café especial e HSI, com apenas um estudo ligando grãos de café a aspectos sensoriais. Por outro lado, técnicas semelhantes, como a NIR, são amplamente utilizadas para fins relacionados a qualidade do café com estudos tentando correlacionar a qualidade física e sensorial. O potencial inexplorado do HSI o coloca como um candidato potencial para estabelecer novos vínculos entre o café especial e sua qualidade sensorial, o que deve ser explorado por meio de técnicas de redução da dimensionalidade dos dados, abordando a complexidade dos dados para avaliar e prever a qualidade do café. Compreender o impacto das práticas agrícolas e pós-colheita na qualidade final da xícara é fundamental, portanto o trabalho proposto propõe a obtenção de medições espectrais e físicas usando NIR, NIR-HSI e visão computacional de café, variando o processamento e a qualidade final, e os correlacionando com suas características sensoriais. O conjunto de dados será analisado com métodos estatísticos multivariados e algoritmos de processamento de imagem para desenvolver modelos preditivos, preenchendo a lacuna de conhecimento sobre a influência do cultivo e processamento na qualidade do café. Essa abordagem visa simplificar o processo analítico, beneficiando os produtores ao permitir a produção consistente de café especial de alta qualidade, e por fim, beneficiando, os consumidores com produtos de qualidade confiável.