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metadata.teses.dc.title: Estimativa de índices físico-químicos e sensoriais de frutas usando imagens digitais
metadata.teses.dc.title.alternative: Physicochemical and sensory index estimation of fruits using digital images
metadata.teses.dc.creator: Oliveira, Maísa Azarias de
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/6142695737515438
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Nunes, Cleiton Antônio
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Nunes, Cleiton Antônio
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Pinheiro, Ana Carla Marques
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Rosa, Thalles Ramon
metadata.teses.dc.subject: Frutas - Qualidade
Frutas - Amadurecimento
Imagens digitais
Frutas - Análise sensorial
Fruit - Quality
Fruits - Ripening
Digital images
Fruits - Sensory analysis
metadata.teses.dc.date.issued: 25-Nov-2021
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (FAPEMIG)
metadata.teses.dc.identifier.citation: OLIVEIRA, M. A. de. Estimativa de índices físico-químicos e sensoriais de frutas usando imagens digitais. 2021. 53 p. Dissertação (Mestrado em Agroquímica) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2021.
metadata.teses.dc.description.resumo: A procura por um estilo de vida mais saudável vem demonstrando que a procura por alimentos saudáveis como frutas tem sofrido alterações. Porém, os consumidores procuram por produtos de qualidade e para isso procuram avaliar aspectos visuais como cor e frescor. A determinação dos parâmetros de qualidade em frutas normalmente é realizada por meio de análises convencionais, o que causa um desperdício e destruição da amostra. No entanto, os smartphones, nos últimos anos, vêm sendo utilizados como instrumento em análises químicas. Sendo assim, este trabalho teve por objetivo construir modelos de calibração baseados em imagens digitais obtidas com smartphone para estimar características sensoriais e físico-químicas de bananas e mamões em diferentes estágios de maturação. Amostras de banana e de mamão foram analisadas em diferentes estágios de maturação. Três abordagens foram usadas para obter informações das imagens: (i) valores RGB médios de toda a imagem da fruta, (ii) quantidade de pixels em cada valor de RGB (denominado neste trabalho de perfil RGB) e (iii) porcentagens das diferentes cores exibidas pela fruta durante seu amadurecimento. Modelos preditivos foram construídos para predição dos parâmetros sensoriais de doçura ideal, firmeza ideal e aceitação global, bem como físico-químicos de SST e firmeza. Os modelos foram calibrados por Regressão Linear Múltipla (MLR) e Regressão pelo Método dos Quadrados Mínimos Parciais (PLS). A abordagem baseada na média de RGB mostrou melhor desempenho para prever os parâmetros analisados sensorialmente e instrumentalmente. Assim, o uso de imagens obtidas por smartphone apresenta grande potencial para estimar os parâmetros de qualidade os quais influenciam na aceitação do consumidor.
metadata.teses.dc.description.abstract: An increase in fruit consumption has been observed in the last decade, which demonstrates that the population has sought healthier lifestyles. Nevertheless, since consumers look for quality products, they often seek to evaluate visual aspects such as color and freshness. The determination of quality parameters in fruits is normally carried out using conventional analyses, which have disadvantages such as residue production and samples destruction. In recent years, smartphones have been used as an instrument in chemical analysis. Therefore, this study aimed to build calibration models based on digital images obtained with a smartphone to estimate sensory and physicochemical characteristics of bananas and papayas at different stages of maturation. Banana and papaya samples were analyzed at different stages of maturation. Three approaches were used to obtain image information: (i) average RGB values of the entire fruit image, (ii) number of pixels in each RGB value (RGB profile) and (iii) percentages of different colors exhibited by the fruit during ripening. Predictive models were built to predict sensory parameters of ideal sweetness, ideal firmness and global acceptance, as well as SST and firmness instruments. The models were calibrated by multiple linear regression (MLR) and partial least squares regression (PLS). The approach based on average RGB values showed better performance to predict sensory and instrumentally analyzed parameters. Thus, the use of images obtained by smartphone has great potential to estimate the quality parameters that most influence acceptance by consumers.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/48550
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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