Douglas Fernandes Barbin
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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estadual de Campinas (2003), mestrado em Engenharia de Alimentos pela Universidade Estadual de Campinas (2007) e doutorado em Biosystems Engineering - University College Dublin (2012). Realizou pós-doutorado na Universidade Estadual de Londrina (UEL), na aplicação de tecnologia analítica de processos (PAT) para análise de alimentos, e na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Atualmente ocupa a posição de Professor Associado na Faculdade de Engenharia de Alimentos (FEA) da Unicamp. Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Alimentos (2018-2022), e Coordenador Geral de Pós-Graduação (2020-2022) da FEA/Unicamp. Atua principalmente nos seguintes temas: engenharia de processos em alimentos, sistemas computadorizados em processamento de alimentos, quimiometria, visão computacional, espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), imagem hiperespectral, refrigeração, OrcID: https://orcid.org/0000-0001-9767-8130; Researcher ID: https://publons.com/wos-op/researcher/I-2198-2015/; Research group website: https://dfbarbin4.wixsite.com/foodpat-unicamp (Fonte: Currículo Lattes)
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| Algoritmos e imagens digitais são usados para conferir se o mamão está maduro |
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- Avaliação da qualidade e detecção de outras nozes alergênicas em castanhas de caju usando imagens hiperespectrais e espectroscopia NIR combinadas com quimiometria, BP.MS
- Aplicação de espectroscopia NIR e imagens hiperespectrais (NIR-HSI) com equipamentos de baixo custo e quimiometria para inspeção e segurança de alimentos relevantes para Brasil e Moçambique, BP.PD
- Estudo de materiais à base de amido usando espectroscopia NIR pórtatil e imagem hiperespectral (HSI) associada a inteligência artificial, BP.DR
- Desenvolvimento e validação de modelos preditivos baseados em um espectrômetro portátil e imagem hiperspectral NIR e machine learning para previsão da composição de larvas de mosca soldado negro (Hermetia illucens), BP.IC
- Espectrômetro NIR portátil como ferramenta rápida para autenticação e predição da composição de manteiga de garrafa, BP.IC
- Análise multivariada combinada à espectroscopia por infravermelho próximo e imagens digitais aplicada a alimentos, BP.MS
- Fatorização de matrizes não negativas para mistura espectral de séries temporais e aprendizado de máquina baseado em voxel: aplicação em filmes biodegradáveis, BE.EP.DR
- Detecção de pó à base de insetos em alimentos em pó à base de plantas por espectroscopia e imagem hiperespectral combinada com quimiometria, BE.EP.DR
- Técnicas de imagem para determinação da composição de macarrão durante cozimento, BE.EP.DD