Espectroscopia no NIR e processamento de imagens digitais para classificação de mamão papaia (Carica papaia L.) Golden [recurso eletrônico]
Luiz Fernando Santos Pereira
DISSERTAÇÃO
T/UNICAMP P414e
[NIR spectroscopy and digital image processing to golden papaia (Carica papaya L.) grading]
Campinas, SP : [s.n.], 2017.
1 recurso online (80 p.) : il., digital, arquivo PDF.
Orientador: Douglas Fernandes Barbin
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de Alimentos
Resumo: A espectroscopia no intervalo do infravermelho próximo (NIR) e o processamento de imagens digitais RGB vêm se destacando entre as técnicas utilizadas para análises de alimentos. Sendo que uma considerável atenção tem sido dada no desenvolvimento de espectrômetros portáteis e em sistemas por...
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Resumo: A espectroscopia no intervalo do infravermelho próximo (NIR) e o processamento de imagens digitais RGB vêm se destacando entre as técnicas utilizadas para análises de alimentos. Sendo que uma considerável atenção tem sido dada no desenvolvimento de espectrômetros portáteis e em sistemas por imagem de baixo custo. O mamão (Carica papaya L.) Golden tem grande valor nutricional e comercial, sendo que para fins de comercialização sua classificação é realizada de forma visual pela coloração da casca. O objetivo geral deste trabalho foi aplicar a espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR), utilizando modelos de análise multivariada, e o processamento de imagens digitais RGB, para classificar, de forma objetiva e não destrutiva, mamões em diferentes estádios de maturação. Amostras de mamão Golden foram adquiridas no mercado varejista do município de Campinas, e caracterizadas morfologicamente (peso, comprimento e diâmetro). Em seguida, foram adquiridas imagens digitais RGB e espectros de absorbância no NIR portátil. Foi utilizada a análise de componentes principais (PCA) e a análise discriminante linear (LDA) como ferramentas quimiométricas de discriminação dos diferentes estádios de maturação do mamão Golden. Os frutos foram analisados quanto aos atributos de qualidade, sólidos solúveis (SS), pH, ácido ascórbico (AA) e carotenoides totais além dos parâmetros de cor da casca e da polpa realizados por um colorímetro comercial. Foi proposto um modelo de classificação dos frutos em 3 estádios de maturação (3 EM) baseado na firmeza de polpa, como alternativa ao modelo proposto pela CEAGESP pela análise visual de cor da casca. As amostras foram classificadas através de comprimentos de onda selecionados automaticamente para a espectroscopia NIR e coordenadas de cor CIE L*a*b* calculadas pelo processamento de imagens digitais RGB. A classificação do mamão Golden apresentou baixo índice geral de acertos pela utilização da espectroscopia NIR (50,00%). No entanto, com a aplicação do processamento de imagens foi possível obter bom índice geral de acertos (80,00%), através das coordenadas de cor L*ID a*ID b*ID, L*ID a*ID e a*ID b*ID. Foi observada diferença estatística (p<0,05) entre amostras classificadas no EM1, de frutos pertencentes aos estádios EM2 e EM3 para os atributos de firmeza da polpa e para as coordenadas de cor CIE L*a*b* para cor de casca e de polpa. Não foi verificado diferença estatística (p<0,05) para os atributos de SS, pH, umidade, AA e carotenoides totais. Por meio do processamento de imagens foi possível representar de maneira adequada a firmeza da polpa dos frutos classificados em 3 estádios de maturação. Desta forma a técnica de processamento de imagens digitais RGB tem o potencial para ser um método alternativo diante dos métodos tradicionais de classificação do mamão Golden. Como forma de melhorar sua robustez, uma sugestão para trabalhos futuros seria o desenvolvimento de modelos de classificação e predição, a partir de um maior conjunto de amostras
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Abstract: Near infrared (NIR) spectroscopy and RGB digital image processing has been highlighted among the techniques used for food analysis. Considerable attention has been given to portable spectrometers and development of low cost imaging systems. The papaya (Carica papaya L.) Golden has great...
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Abstract: Near infrared (NIR) spectroscopy and RGB digital image processing has been highlighted among the techniques used for food analysis. Considerable attention has been given to portable spectrometers and development of low cost imaging systems. The papaya (Carica papaya L.) Golden has great nutritional and commercial value, and for marketing purposes its classification is performed by visual analysis by the peel color. The objective of this work was to apply NIR spectroscopy, using multivariate analysis models, and RGB digital image processing to objectively, and non - destructively grade papayas at different maturity stages. Golden papaya samples were purchased in the retail market of Campinas city, and morphologically analyzed (weight, length and diameter). Then, RGB digital images and absorbance spectra by a NIR portable device were acquired. Principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA) were used as chemometric tools to discriminate different between the Golden papaya maturity stages. The fruits were evaluated for quality attributes, such as soluble solids content (SS), pH, ascorbic acid (AA) and total carotenoids. In addition peel and pulp color parameters were analyzed through a commercial colorimeter. It was proposed fruits grading in three maturity stages (3 EM) according to the pulp firmness, as an alternative to CEAGESP model propose, by visual color analysis. The samples were graded using automatic wavelengths selection in NIR spectroscopy and CIE L*a*b* color coordinates calculated by the RGB digital image processing. The Golden papaya grading presented a low overall correctness index by NIR spectroscopy usage (50.00%). Otherwise, with the image processing application it was possible to obtain a better overall correctness index (80.00%), using the color coordinates L*ID a*ID b*ID, L*ID a*ID, and a*ID b*ID. A statistical difference (p<0.05) was observed between samples classified in EM1 of fruits belonging to stages EM2 and EM3 for pulp firmness and CIE color coordinates L*a*b* for peel and pulp color. No statistical difference (p <0.05) was found for SS, pH, moisture, AA and total carotenoids attributes. Through image processing it was possible to adequately represent the fruits pulp firmness grading at different maturity stages. In this way the technique of RGB digital image processing has the potential as an alternative method to the traditional methods of Golden papaya grading. As a way to improve its robustness, a suggestion for future work would be the grading and prediction models development in a larger set of samples
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Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDF
Barbin, Douglas Fernandes, 1980-
Orientador
Pallone, Juliana Azevedo Lima, 1977-
Avaliador
Fracarolli, Juliana Aparecida, 1984-
Avaliador
Espectroscopia no NIR e processamento de imagens digitais para classificação de mamão papaia (Carica papaia L.) Golden [recurso eletrônico]
Luiz Fernando Santos Pereira
Espectroscopia no NIR e processamento de imagens digitais para classificação de mamão papaia (Carica papaia L.) Golden [recurso eletrônico]
Luiz Fernando Santos Pereira