USO DA IMAGEM DIGITAL PARA QUANTIFICAÇÃO DE MISTURAS DE AZEITE DE OLIVA E ÓLEO DE CANOLA

Q4 Agricultural and Biological Sciences
G. M. Burkhardt, M. K. Lenzi
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Abstract

O azeite de oliva possui alta qualidade nutricional devido aos beneficios para a saude relacionados aos seus componentes, que atuam principalmente na prevencao de doencas coronarianas. Devido ao seu alto preco quando puro, o azeite e muitas vezes alvo de adulteracao. Estes geralmente ocorrem adicionando oleos vegetais menos nobres como o soja. Este trabalho visa aplicar a analise de imagens para avaliacao quantitativa da mistura de azeite de oliva e oleo de canola, combinando informacoes do espectro de absorbância UV-visivel e de imagens digitais a partir de sua decomposicao de cores, associando as caracteristicas fisicas destas misturas. Para fins de modelagem, foram utilizadas onze misturas de oleo de oliva e canola com fracao massica de azeite de oliva variando de 0 a 100% em intervalos de 10%. Para fins de validacao, uma amostra independente de 25% da fracao massica de azeite de oliva foi considerada. Para este estudo, foram desenvolvidos modelos lineares considerando todas as combinacoes possiveis entre as variaveis independentes: os componentes de cor R (vermelho), G (verde), B (azul) e a absorbância nos comprimentos de onda selecionados 415nm, 440nm e 670nm. Considerando os resultados obtidos, observa-se que todos os modelos descrevem adequadamente os dados experimentais em funcao do ajuste do modelo e validacao estatistica. Concluiu-se que os modelos apresentados levaram a uma previsao muito proxima da amostra de teste em que o uso dos componentes R, G e B da imagem digital associada a UV-Visible representam uma informacao mais global sobre a amostra, o que resulta na melhor previsao da amostra de validacao como(24,4 ± 0,6)%
用数字图像定量橄榄油和菜籽油混合物
橄榄油具有很高的营养质量,因为它的成分对健康有益,主要作用于预防冠状动脉疾病。由于纯油价格高,经常被掺假。这些通常是通过添加不那么高贵的植物油,如大豆来实现的。本研究旨在将图像分析应用于橄榄油和菜籽油混合物的定量评价,结合紫外可见吸收光谱信息和颜色分解的数字图像,结合这些混合物的物理特性。为了建模的目的,我们使用了11种橄榄油和菜籽油的混合物,橄榄油的质量分数从0到100%不等,间隔为10%。为了验证目的,我们考虑了橄榄油质量分数的25%的独立样品。在本研究中,我们建立了线性模型,考虑了独立变量之间的所有可能组合:颜色分量R(红色),G(绿色),B(蓝色)和在所选波长415nm, 440nm和670nm的吸光度。考虑到实验结果,所有模型都能很好地描述实验数据,并进行了模型拟合和统计验证。结果发现他们的模型的预测非常比邻的测试样本的使用组件相关的数字图像的R, G, B紫外线-Visible样品代表一个更全面的信息,从而导致预测的样本validacao如4±0。6(24日)%
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Boletim Centro de Pesquisa de Processamento de Alimentos
Boletim Centro de Pesquisa de Processamento de Alimentos Agricultural and Biological Sciences-Animal Science and Zoology
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期刊介绍: The CEPPA Bulletin publishes unpublished technical-scientific papers (unpublished or submitted to another journal), resulting from research and bibliographic reviews in the area of science, technology, food engineering and the like. Originals in English (priority) are accepted, which comply with the normative provisions of the newspaper. The opinions expressed in articles are the sole responsibility of the authors. The Bulletin reserves the right to adapt the originals to maintain the homogeneity of the publication, always respecting the author''s style. The CEPPA Bulletin is indexed in Scopus, Food Science and Technology Abstract (FSTA), CAB Abstract, Chemical Abstract (CA), Latin American and Caribbean Literature in Health Sciences (LILACS) databases and Periodical Literature in Agricultural Sciences (PERI).
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