Calibração multivariada e imagens digitais no controle de qualidade de farinha de trigo

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Cordeiro, Leticia Darlla
• Orientador(a): Valderrama, Patrícia
• Banca de defesa: Valderrama , Patrícia , Muniz, Edvani Curti , Consolin, Marcilene Ferrari Barriquello
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Campo Mourao
• Programa de Pós-Graduação: Inovações Tecnológicas
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Farinha de trigo; Quimiometria; Alimentos - Análise; Flour; Chemometrics; Quimiometria Food - Analysis/
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/23797

A farinha de trigo é um dos produtos mais consumidos no mundo. Nas indústrias de moagem de trigo diferentes análises reológicas e físico-químicas são realizadas para determinar as especificações da farinha. Essas são análises de rotina que demandam tempo na sua execução, e, são extremamente importantes ao processo. No presente trabalho foi desenvolvida uma metodologia alternativa para essas análises utilizando imagens digitais e calibração multivariada utilizando mínimos quadrados parciais (PLS). O método proposto mostrou-se eficaz na determinação dos parâmetros de qualidade da farinha, com indicadores de exatidão avaliados por meio dos erros nas etapas de calibração e validação externa, bem como a consideração do ajuste. Os resultados obtidos mostraram a possibilidade de utilização de imagens digitais aliada à calibração multivariada por PLS na determinação de umidade, cor, cinzas, tempo de queda, glúten, força, resistência da massa à deformação, extensibilidade da massa, relação de tenacidade/extensibilidade, e índice de elasticidade em amostras de farinha de trigo provenientes da indústria de moagem de trigo. Os modelos apresentaram-se lineares, de acordo com o gráfico dos resíduos que mostrou uma distribuição aleatória dos erros. O método proposto é uma alternativa aos métodos convencionais para determinação das análises já descritas, destacando-se as vantagens de apresentar menor custo, maior rapidez nas determinações, além de não gerar resíduos.