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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Automated Method for Determination of Cheese Meltability by Computer Vision

Texto completo
Autor(es):
Badaro, Amanda Teixeira [1] ; de Matos, Gustavo Vechin [2] ; Karaziack, Caroline Bilhar [3] ; Viotto, Walkiria Hanada [3] ; Barbin, Douglas Fernandes [1]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Estadual Campinas, Sch Food Engn, Dept Food Engn, Campinas - Brazil
[2] Univ Estadual Campinas, Sch Mech Engn, Campinas - Brazil
[3] Univ Estadual Campinas, Sch Food Engn, Dept Food Technol, Campinas - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: FOOD ANALYTICAL METHODS; v. 14, n. 12 AUG 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

Meltability is the property of a cheese to flow and spread, as well as the loss of the integrity of the cheese structure by heating, and is of great importance for cheeses used as ingredients in other products. Analytical methods for determination of cheese meltability are laborious and time-consuming, requiring heating of cheese samples followed by assessment of the dimensional changes, such as diameter and height. In this study, computer vision is proposed for rapid and accurate determination of meltability for five different types of cheese and compared to the reference Schreiber method. Digital images were acquired from the samples before and after melting, and the variation of samples was measured after segmentation and identification of the region of interest (ROI). The meltability measured by the Schreiber method varied from 0 to 45.37%, while the results determined by the computer vision method varied from 0.37 to 99.64%. The computer vision method presented high correlation with the Schreiber method, providing better results for samples that had irregular shape after melting, when compared to the traditional method. Additionally, the correlation between the manual and the automatic methods was calculated and the results showed a perfect correlation between all the computer vision methods (> 0.99). The results indicate the potential application of computer vision as a standard analytical method for determination of cheese meltability. (AU)

Processo FAPESP: 17/17909-2 - Análise de imagens e espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) na avaliação de qualidade e autenticação de alimentos
Beneficiário:Gustavo Vechin de Matos
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
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: 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