Desenvolvimento de um dispositivo de análise de azeites e óleo vegetal de baixo custo

ID: 
6462
Sala virtual: 
https://us02web.zoom.us/j/86077933411?pwd=cFBJMUZrR0NsK01xVDFmT0VNTjRHZz09
Vídeo: 
https://peertube.td.utfpr.edu.br/videos/watch/3be882bd-1c96-421c-9cea-9caff9565d60
Resumo: 
O azeite de oliva extravirgem é considerado hoje um produto de alto valor comercial e nutricional e, a esses fatores, soma-se a impossibilidade de um consumidor comum detectar possíveis fraudes, fazendo com que esse alimento se torne alvo de adulterações. Atualmente, a detecção dessas fraudes é realizada por métodos de análise laboratoriais demandando tempo e mão de obra especializada. Este trabalho tem por objetivo desenvolver um dispositivo de baixo custo para a aquisição e processamento de imagens de óleos/azeites vegetais de maneira rápida sem a violação da embalagem, a fim de mensurar possível adulteração do azeite. Para validação das técnicas de análise, foram utilizados como amostras, recipientes de óleo de soja de diferentes marcas e lotes, visto que seu valor comercial é inferior ao azeite de oliva. A aquisição das imagens digitais foi realizada com a plataforma de desenvolvimento Raspberry Pi 3, uma câmera digital e um software de captura elaborado em Python. Após o processamento digital, utilizou-se de dois métodos de classificação para análise dos dados: Principal Componente Analysis - PCA e o Linear Discriminant Analysis - LDA. Como resultado, observou-se que o equipamento desenvolvido é estável e que os classificadores conseguiram diferenciar parte dos dados.
Autor(es): 
Matheus
Bogo
Polidorio
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, Paraná, Brasil
mpolidorio@alunos.utfpr.edu.br
Possui técnico em Eletrônica pelo Centro Estadual de Educação Profissional Pedro Boaretto Neto (2013), acadêmico do curso de Engenharia Eletrônica pela UTFPR-TD. Atualmente é aluno de iniciação científica na área de processamento digital de imagens aplicado na análise de alimentos.
Alexandre
Duarte
De Souza
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, Paraná, Brasil
aduarte@alunos.utfpr.edu.br
Acadêmico do curso de Engenharia de Bioprocessos pela UTFPR-TD. Atualmente é aluno de iniciação científica na área de processamento digital de imagens aplicado na análise de alimentos. 
Alberto
Yoshihiro
Nakano
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, Paraná, Brasil
nakano@utfpr.edu.br
Possui graduação em Engenharia Elétrica - Ênfase em Telecomunicações pela POLI-USP (2000), mestrado em Engenharia pela POLI-USP (2005), doutorado pela Toyohashi University of Technology (2010) no Japão e Pós-doutorado pela POLI-USP (2012). Atua principalmente nos seguintes temas: Estimação Acústica de Posição e Orientação, Reconhecimento de Fala e Locutor, Reconhecimento de Padrões, Processamento de Sinais de Arranjos de Sensores, Desenvolvimento e Análise de Sistemas Multicanais, Dereverberação de Sinais de Voz e Filtragem Adaptativa. Atualmente é Professor Adjunto da UTFPR campus Toledo.
Ricardo
Schneider
Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Toledo, Paraná, Brasil
rschneider@utfpr.edu.br
Possui graduação em Química Bacharelado pela Universidade Estadual do Oeste do Paraná (2006), mestrado em Química pela Universidade Federal de Pernambuco (2008) e doutorado em Programa de Pós-Graduação em Química pela Universidade Federal de Pernambuco (2012). Atualmente é professor na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) - Campus Toledo. Tem experiência na área de materiais, com ênfase em Química, atuando principalmente nos seguintes temas: materiais vítreos catalisadores, nanopartículas, espectroscopia Raman (efeito SERS), sensores e instrumentação.
Modalidade: 
Engenharia Elétrica
Data: 
25/11/2020
Hora: 
09:00