Hyperspectral imaging for food quality control: cocoa beans hybrids and chia seeds shelf-life = Imagens hiperespectrais para o controle da qualidade de alimentos: híbridos de graos de cacau e vida de prateleira de sementes de chia

Autor(es)

Luis Jam Pier Cruz Tirado

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de Alimentos
• Data de defesa: 2020-09-25

Membros da banca

Douglas Fernandes Barbin; María Nuria Aleixos Borrás; Jose Blasco Ivars

• Orientador: Douglas Fernandes Barbin

Resumo

A imagem hiperespectral (HSI) permite a aquisição simultânea de informações espectrais e espaciais. Neste trabalho, HSI foi utilizado para o controle de qualidade de produtos agrícolas, que inclui a autenticação de híbridos de cacau e a estimativa do prazo de validade de sementes de chia. Para o trabalho com sementes de chia, as amostras foram armazenadas a 25, 35 e 45 ° C por 180 dias, para análises aceleradas do prazo de validade. Periodicamente, as amostras de chia eram removidas do armazenamento para obter imagens hiperespectrais (900 - 2500 nm), análise de acidez e perfil de ácidos graxos. O objetivo foi usar imagens hiperespectrais e análises multivariadas para desenvolver uma metodologia para estimar a vida de prateleira de sementes de chia, denominada Multivariate Accelerated Shelf Life Testing (MASLT). A Análise de Componentes Principais (PCA) foi usada para estudar a variabilidade durante o armazenamento e, em seguida, as pontuações do PC foram usadas para modelar a cinética e estimar os parâmetros da Equação de Arrhenius e, finalmente, para estimar a vida de prateleira. Além disso, pela primeira vez, uma nova estratégia foi proposta para validar essa metodologia, que chamamos de "Re-sampling", onde as amostras do conjunto de validação foram projetadas no conjunto de calibração com um número razoável de iterações. Os escores PC1 e gráficos cinéticos foram construídos ajustando os escores PC1 relacionados ao tempo versus o tempo por um modelo cinético fundido (R2> 0,85). Os espectros de sementes de chia onde a acidez aumentou em 75% a partir do valor inicial foram usados para calcular o valor de corte (-0,9853). As estimativas de vida de prateleira foram 1300, 798 e 90 dias para sementes de chia armazenadas a 25, 35 e 45 ° C, respectivamente. Pela primeira vez, uma metodologia confiável é proposta para validar que todas as amostras foram previstas corretamente usando as pontuações PC1. No segundo estudo, cinco híbridos de cacau foram cultivados e processados nas mesmas condições na CEPLAC (Medicilândia, Pará, Brasil). Os grãos de cacau foram então transportados para o Wallonie Research Center (Bélgica), onde foram obtidas imagens hiperespectrais na faixa de 1100 - 2500 nm. A análise parcial discriminante dos mínimos quadrados (PLS-DA) e a máquina de vetores de suporte (SVM) foram implementadas para classificar os híbridos de cacau, (1) duas classes de híbridos e (2) cinco classes de híbridos. Além disso, um novo conjunto de imagens foi usado para validação externa pixel a pixel. Os resultados mostraram que PLS-DA e SVM tiveramresultados comparáveis para modelos de duas classes (híbridos), mas o SVM (erro de previsão de 3,8 a 23,1%) foi superior ao PLS-DA (erro de previsão de 4,4 a 34,4%) quando todas as cinco classes de híbridos foram incluídas em um modelo. Os resultados de previsão pixel a pixel em um conjunto de imagens externas mostraram uma taxa de classificação correta de 50 a 100%. Os resultados para os modelos de duas classes e cinco foram comparáveis às técnicas de reação em cadeia da polimerase. Os resultados mostram o potencial do HSI para o controle de qualidade de produtos agrícolas, tanto para autenticação quanto para estimativa do prazo de validade (AU)

• Processo FAPESP: 18/02500-4 - Análise de alimentos: uma abordagem utilizando imagens NIR
• Beneficiário: Luis Jam Pier Cruz Tirado
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado