Near infrared hyperspectral imaging and spectral unmixing methods for evaluation of fiber distribution in enriched pasta

Autor(es)

Teixeira Badaro, Amanda ^{[1, 2, 3]} ; Manuel Amigo, Jose ^{[4, 5]} ; Blasco, Jose ^[3] ; Aleixos, Nuria ^[6] ; Ferreira, Amanda Rios ^[6] ; Pedrosa Silva Clerici, Maria Teresa ^[7] ; Barbin, Douglas Fernandes ^[2]

Afiliação do(s) autor(es)

^[1] Univ Politecn Valencia, Dept Tecnol Alimentos, Camino Vera S-N, Valencia 46022 - Spain

^[2] Univ Estadual Campinas, Dept Food Engn, Rua Monteiro Lobato 80, BR-13083862 Campinas, SP - Brazil

^[3] Inst Valenciano Invest Agr IVIA, Ctr Agroingn, Ctra CV-315, Km 10, 7, Valencia 46113 - Spain

^[4] IKERBASQUE, Basque Fdn Sci, Bilbao 48011 - Spain

^[5] Univ Basque Country UPV EHU, Dept Analyt Chem, POB 644, Bilbao 48080, Basque Country - Spain

^[6] Univ Politecn Valencia, Dept Ingn Graf, Camino Vera S-N, Valencia 46022 - Spain

^[7] Univ Estadual Campinas, Dept Food Technol, Rua Monteiro Lobato 80, BR-13083862 Campinas, SP - Brazil

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: Food Chemistry; v. 343, MAY 1 2021.
• Citações Web of Science: 0

Resumo

Pasta is mostly composed by wheat flour and water. Nevertheless, flour can be partially replaced by fibers to provide extra nutrients in the diet. However, fiber can affect the technological quality of pasta if not properly distributed. Usually, determinations of parameters in pasta are destructive and time-consuming. The use of Near Infrared-Hyperspectral Imaging (NIR-HSI), together with machine learning methods, is valuable to improve the efficiency in the assessment of pasta quality. This work aimed to investigate the ability of NIR-HSI and augmented Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares (MCR-ALS) for the evaluation, resolution and quantification of fiber distribution in enriched pasta. Results showed R2V between 0.28 and 0.89, %LOF < 6%, variance explained over 99%, and similarity between pure and recovered spectra over 96% and 98% in models using pure flour and control as initial estimates, respectively, demonstrating the applicability of NIR-HSI and MCR-ALS in the identification of fiber in pasta. (AU)

• Processo FAPESP: 14/50951-4 - INCT 2014: Tecnologias Analíticas Avançadas
• Beneficiário: Celio Pasquini
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 17/17628-3 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos
• Beneficiário: Amanda Teixeira Badaró
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 08/57808-1 - Instituto Nacional de Ciências e Tecnologias Analíticas Avançadas - INCTAA
• Beneficiário: Celio Pasquini
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático
• Processo FAPESP: 19/06842-0 - Técnicas de imagem para determinação da composição de macarrão durante cozimento
• Beneficiário: Amanda Teixeira Badaró
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
• Processo FAPESP: 15/24351-2 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos
• Beneficiário: Douglas Fernandes Barbin
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Jovens Pesquisadores