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Título: Desenvolvimento de método alternativo paraquantificação de clorofilas em indústria de óleo desoja utilizando imagens digitais
Título(s) alternativo(s): Development of an alternative method for quantification of chlorophylls in the oil industry using digital images
Autor(es): Bassetti, Bruna Daniely
Orientador(es): Valderrama, Patrícia
Palavras-chave: Quimiometria
Óleos vegetais
Calibração
Chemometrics
Vegetable oils
Calibration
Data do documento: 14-Set-2019
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Citação: BASSETTI, Bruna Daniely. Desenvolvimento de método alternativo para quantificação de clorofilas em indústria de óleo de soja utilizando imagens digitais. 2019. Dissertação (Mestrado em Inovações Tecnológicas) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2019.
Resumo: A clorofila é o pigmento mais abundante na natureza, cujo principal papel é a absorção da luz solar e a sua conversão para energia química durante a fotossíntese. Ela está presente em várias espécies vegetais e entre elas estão as oleaginosas, as quais nos fornecem os óleos comestíveis. Devido à exigência, por parte dos consumidores que os óleos vegetais apresentem um aspecto claro, há a necessidade de retirar esses pigmentos no processamento dos mesmos. Desse modo, existe a etapa de branqueamento, que ao adicionar terras clarificantes, retiram esse pigmento. Para garantir que os óleos refinados estejam dentro do limite especificado pela indústria, são realizadas análises empregando um espectrofotômetro. O método consiste em fazer leituras em comprimentos de onda no qual a cor verde é emitida (630, 670 e 710 nm), utilizando diclorometano como branco. A fim de agilizar o processo e tomada de decisão e reduzir consumo de reagentes, propõe-se utilizar um método alternativo a partir de imagens digitais provenientes de uma webcam associados a métodos quimiométricos para determinação de clorofilas em indústrias de óleo de soja. Cada imagem gera um tensor de dados numéricos que são desdobrados em histogramas de cor e modelados através da regressão por mínimos quadrados parciais (PLS). O método proposto mostrou-se eficaz na determinação de clorofilas, com indicadores de exatidão avaliados através dos erros na etapa de calibração e validação externa, bem como a consideração do ajuste. Além disso, o modelo consegue detectar concentrações de clorofila de 10,48 ppb e é capaz de quantificar com exatidão e precisão amostras com concentração de clorofila superiores a 31,77 ppb.
Abstract: Chlorophyll is the most abundant pigment in nature whose main role is the absorption of sunlight and its conversion to chemical energy during photosynthesis. It is present in various plant species and among them are oilseeds, which provide us with edible oils. Due to the demand from consumers that vegetable oils have a clear appearance, there is a need to remove these pigments in their processing. Thus, there is the bleaching step, which by adding clarifying earth, remove this pigment. To ensure that refined oils are within the industry specified range, analyzes are performed using a spectrophotometer. The method consists of taking wavelength readings at which the green color is emitted (630, 670 and 710 nm) using dichloromethane as a white test. In order to streamline the process and decision making and reduce reagent consumption, it is proposed to use an alternative method from digital webcam images associated with chemometric methods for chlorophyll determination in soybean oil industries. Each image generates a tensor of numerical data that is broken down into color histograms and modeled by partial least squares regression (PLS). The proposed method was effective in the determination of chlorophylls, with accuracy indicators evaluated through errors in the calibration and external validation stage, as well as the consideration of the adjustment. In addition, the model can detect chlorophyll concentrations of 10.48 ppb and is able to accurately and accurately quantify samples with chlorophyll concentrations greater than 31.77 ppb.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/5159
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