Detecção de adulteração de chá camellia sinensis utilizando imagem digital e análise multivariada

dc.contributor.authorFernandes, Vitória Rachel Soares
dc.contributor.authorNascimento, Ana Miquelle Neves do
dc.date.accessioned2024-06-06T21:30:34Z
dc.date.available2024-06-06T21:30:34Z
dc.date.issued2023-11-27
dc.description35 p.
dc.description.abstractCamellia sinensis é uma planta comumente consumida no mundo inteiro, como uma bebida aromatizada e para fins terapêuticos como anti-inflamátorio e antioxidante. Desta forma, com intuito de baratear essa matéria-prima são constantemente adulteradas através da inserção contaminantes resultando em uma amostra enganosa podendo ocasionar danos à saúde do consumidor. Mediante isso, faz-se necessário um controle de qualidade eficiente na rastreabilidade desse insumo, no qual, a imagem digital se destaca por apresentar algumas vantagens sobre outras técnicas quando associado a quimiometria. Neste contexto, o objetivo deste trabalho é investigar a utilização da análise de imagem digital e quimiometria como uma abordagem eficaz para detecção e verificação da adulteração do chá verde e preto. Com isso, foi utilizado imagem digital que consiste em um método rápido, de baixo custo e não destrutivo para a amostra associado a quimiometria por meio de técnicas de reconhecimento de padrões não supervisionado (PCA) e supervisionado (LDA/SPA, PLS/DA) para a classificação das amostras autênticas e adulteradas do chá verde e preto. Neste sentido, a aplicação do modelo PLS-DA apresentou o melhor resultado para o chá verde, classificando 96% das amostras de forma assertiva, já para o chá preto os dois modelos LDA-SPA e PLS-DA classificaram 100% das amostras. Com isso, estes resultados sugerem que o método avaliado se torna uma alternativa promissora para autenticação e inspeção do controle de qualidade desses chás.
dc.identifier.urihttps://dspace.faculdadereboucas.com.br/handle/123456789/54
dc.language.isopt
dc.publisherFRCG
dc.titleDetecção de adulteração de chá camellia sinensis utilizando imagem digital e análise multivariada
dc.typeTCC de graduação (artigo)
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