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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33454| Título: | Utilização de imagens digitais e calibração multivariada para a determinação da porcentagem de cacau em chocolates |
| Título(s) alternativo(s): | Use of digital images and multivariate calibration to determine the percentage of cocoa in chocolates |
| Autor(es): | Silva, Milena Ribeiro |
| Orientador(es): | Valderrama, Patrícia |
| Palavras-chave: | Calibração Quimiometria Alimentos - Análise Cacau Smartphones Calibration Chemometrics Food - Analysis Cocoa |
| Data do documento: | 29-Nov-2023 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Campo Mourao |
| Citação: | SILVA, Milena Ribeiro. Utilização de imagens digitais e calibração multivariada para a determinação da porcentagem de cacau em chocolates. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Licenciatura em Química) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2023. |
| Resumo: | O chocolate é um dos alimentos mais consumidos do mundo, e sua produção é diversificada, apresentando produtos com diferentes teores de cacau. Por isso, este estudo teve por objetivo desenvolver e validar um modelo de calibração para a determinação da porcentagem de cacau em chocolates, integrando análise de imagem digital e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), como ferramenta quimiométrica. Um total de 1701 imagens foram adquiridas, empregando três diferentes smartphones em um ambiente com iluminação controlada. Foram consideradas as variedades de chocolate ao leite, meio amargo e amargo, de diferentes marcas e lotes. Como método de referência, a porcentagem de cacau foi obtida a partir das informações das embalagens. Os histogramas R,G,B foram separados em conjunto de calibração e validação externa. A escolha do número adequado de variáveis latentes foi feita por validação cruzada em blocos contínuos de 10 amostras. O modelo foi construído com 10 variáveis latentes, com os dados centrados na média. Os parâmetros de mérito como exatidão, ajuste, linearidade, inverso da sensibilidade analítica, limites de detecção e quantificação, e a relação de desempenho do desvio mostraram que o modelo está adequado para determinar a porcentagem de cacau em amostras de chocolates. A consideração dos coeficientes de regressão permitiu identificar a contribuição de cada canal no modelo PLS para a predição da porcentagem de cacau. O método proposto destaca-se pela sua eficiência, praticidade e potencial de aplicação na indústria alimentícia. Sua abordagem, aliada aos resultados de validação, sugere uma contribuição significativa para a análise de chocolates. Essa pesquisa não apenas apresenta uma solução para a determinação da porcentagem de cacau em chocolates, mas também abre caminho para futuras investigações e aplicações no campo da análise de alimentos por meio de técnicas avançadas de imagem e modelagem multivariada. |
| Abstract: | Chocolate is one of the most consumed foods in the world, and its production is diverse, presenting products with different cocoa contents. Therefore, this study aimed to develop and validate a calibration model for determining the percentage of cocoa in chocolates by integrating a digital image and a chemometric tool of partial least squares (PLS) regression. A total of 1701 images were acquired, using three different smartphones in a controlled lighting environment. The varieties of milk, semi-sweet and bitter chocolate, from different brands and batches, were considered. As a reference method, the cocoa percentage was obtained from the information on the packaging. The R,G,B histograms were separated into a calibration and external validation set. The choice of the appropriate number of latent variables was made by cross-validation in continuous blocks of 10 samples. The model was built with 10 latent variables, with mean center preprocess. The parameters of merit such as accuracy, adjust, linearity, the inverse of analytical sensitivity, limits of detection and quantification, and the relation prediction deviation showed that the model is suitable for determining the percentage of cocoa in chocolate samples. The regression coefficients allowed to identify the contribution of each channel in the PLS model to predict the percentage of cocoa. The proposed method stands out for its efficiency, practicality, and potential for application in the food industry. Their approach, combined with validation results, suggests a significant contribution to the analysis of chocolates. This research not only presents a solution for determining the percentage of cocoa in chocolates but also paves the way for future investigations and applications in the field of food analysis through advanced imaging and multivariate modeling techniques. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/33454 |
| Aparece nas coleções: | CM - Licenciatura em Química |
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