TCC
Predição do índice de maturação de azeitonas usando imagens de câmera de smartphone
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Resumo
O índice de maturação da azeitona é um fator determinante para a obtenção da azeitona de mesa e do azeite de oliva devido as diferentes composições químicas e sensoriais nos variados níveis de maturação. Uma forma de estimar o índice de maturação é através da cor do fruto, que varia de verde intenso a preto-violáceo. O método mais utilizado para definir o índice de maturação é através da inspeção visual, por ser um método simples, mas com pouca precisão. Este trabalho propõe a utilização do sistema de cores RGB associado a metodologias quimiométricas de calibração e classificação multivariada para predizer o índice de maturação dos frutos através de análise de imagens digitais. A metodologia analisada propõe uma forma de predizer o índice de maturação utilizando tecnologia de baixo custo, de fácil acesso, precisa e utilizando métodos não destrutivos. As imagens das azeitonas com e sem pele em 6 estágios de maturação determinados por inspeção visual foram obtidas utilizando celular e em seguida foram extraídos os parâmetros RGB médios de cada imagem. A predição do índice de maturação através da Análise Discriminante Linear teve um baixo desempenho, sendo que para o método baseado na cor da pele da azeitona o sucesso global foi de 64,44% e para aquele baseado na cor da polpa foi de 54,76%. Ao utilizar a Regressão Linear Múltipla para predizer o índice de maturação conseguiu-se um desempenho melhor, com coeficiente de determinação de 0,92 e 0,77 para os métodos baseados na cor da pele e da polpa, respectivamente. Portanto, a utilização de análise de imagens digitais por métodos multivariados para predizer o índice de maturação da azeitona é uma técnica promissora, de baixo custo, rápida, precisa e que não necessita de instrumentação laboratorial complexa.
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LIMA, Ana Carolina Braga de. Predição do índice de maturação de azeitonas usando imagens de câmera de smartphone. 2019. 27p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Alimentos) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2019.