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http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/5090
Tipo do documento: | Dissertação |
Título: | Desenvolvimento de um sistema integrado de classificação colorimétrica para identificação de estágios de maturação de tomates tipo Roma |
Autor: | Brito, Paulo Ferreira de |
Primeiro orientador: | Véras Neto, José Germano |
Primeiro coorientador: | Ramos, Railson de Oliveira |
Primeiro membro da banca: | Simões, Simone da Silva |
Segundo membro da banca: | Barros, Sara Regina Ribeiro Carneiro de |
Resumo: | A indústria alimentícia enfrenta uma demanda crescente por métodos precisos e confiáveis para avaliar a qualidade dos tomates, com ênfase no parâmetro cor, crucial para determinar o estágio de maturação e a aceitação pelo consumidor. A análise visual tradicional, apesar de amplamente utilizada, apresenta deficiências significativas, tal como a subjetividade, resultando em variabilidade entre avaliadores. Em contraste, a visão computacional, com uso de sensores ópticos, oferece uma abordagem objetiva e consistente, permitindo a classificação precisa dos estágios de maturação com base em dados quantitativos. O presente estudo desenvolveu um método automático de classificação colorimétrica para tomates tipo Roma em diferentes estágios de maturação, utilizando o sensor óptico TCS3472 integrado com Arduino. A pesquisa buscou atender à necessidade da indústria alimentícia por métodos precisos e não destrutivos, capazes de distinguir entre tomates verdes, semi-maduros e maduros. Foram utilizados modelos de classificação univariada e multivariada, incluindo a análise de componentes principais (PCA), análise discriminante por componentes principais (PCA-DA) e a análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). O desempenho dos modelos foi avaliado em termos de precisão, sensibilidade, especificidade e taxa de correção classificatória (TCC), comparando-se os espaços de cor RGB e CIE Lab* e medidas de reflectância. Os resultados indicaram que o modelo RGB, especialmente quando utilizado em SIMCA e PLS-DA, apresentou uma alta TCC, superior a 97%, com 98% de sensibilidade para tomates maduros, 94% para semi-maduros e 100% para verdes. A abordagem baseada na diferença entre os canais azul (B) e vermelho (R) mostrou-se particularmente eficaz, superando os modelos baseados em sinais individuais de R e G. Por outro lado, o modelo CIE Lab* apresentou melhor desempenho na identificação de tomates verdes, mas mostrou dificuldades na classificação de tomates maduros e semi-maduros. A pesquisa conclui que o método baseado em RGB é mais adequado para aplicações que exigem alta precisão e confiabilidade na classificação dos estágios de maturação dos tomates, enquanto o método baseado em refletância CIE Lab* pode ser útil em contextos onde a identificação de tomates verdes seja crítica. A aplicação prática do método proposto pode otimizar a seleção e o processamento de tomates na indústria, contribuindo para a redução de perdas pós-colheita e aumentando a eficiência dos processos de produção. |
Abstract: | The food industry is facing a growing demand for precise and reliable methods to assess the quality of tomatoes, with an emphasis on the color parameter, which is crucial for determining the ripeness stage and consumer acceptance. Traditional visual analysis, although widely used, presents significant deficiencies, such as subjectivity, resulting in variability among evaluators. In contrast, computer vision using optical sensors offers an objective and consistent approach, allowing for precise classification of ripening stages based on quantitative data. This study developed an automatic colorimetric classification method for Roma tomatoes at different ripening stages, utilizing the TCS3472 optical sensor integrated with Arduino. The research aimed to meet the food industry's need for precise, non-destructive methods capable of distinguishing between green, semi-ripe, and ripe tomatoes. Univariate and multivariate classification models were used, including principal component analysis (PCA), principal component discriminant analysis (PCA-DA), and partial least squares discriminant analysis (PLS-DA). The models' performance was evaluated in terms of accuracy, sensitivity, specificity, and correct classification rate (CCR), comparing the RGB and CIE Lab* color spaces along with reflectance. The results indicated that the RGB model, especially when used in SIMCA and PLS-DA, achieved a high CCR, above 97%, with 98% sensitivity for ripe tomatoes, 94% for semi-ripe, and 100% for green. The approach based on the difference between the blue (B) and red (R) channels proved particularly effective, surpassing models based on individual R and G signals. On the other hand, the CIE Lab* model performed better in identifying green tomatoes but showed difficulties in classifying ripe and semi-ripe tomatoes. The research concludes that the RGB-based method is more suitable for applications requiring high precision and reliability in classifying tomato ripening stages, while the CIE Lab* reflectance-based method may be useful in contexts where identifying green tomatoes is critical. The practical application of the proposed method can optimize tomato selection and processing in the industry, contributing to reducing post-harvest losses and increasing production process efficiency. |
Palavras-chave: | Controle de qualidade em linha Pós-colheita Reconhecimento de padrões Arduino Sensor TCS |
Área(s) do CNPq: | CIENCIA DE ALIMENTOS::QUIMICA, FISICA, FISICO-QUIMICA E BIOQUIMICA DOS ALIM. E DAS MAT.-PRIMAS ALIMENTARES |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Estadual da Paraíba |
Sigla da instituição: | UEPB |
Departamento: | Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ |
Citação: | BRITO, Paulo. Desenvolvimento de um sistema integrado de classificação colorimétrica para identificação de estágios de maturação de tomates tipo Roma. 2024. 87 p. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2024. |
Tipo de acesso: | Acesso Embargado |
URI: | http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/5090 |
Data de defesa: | 5-Ago-2024 |
Aparece nas coleções: | PPGQ - Dissertações |
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