Classificação de refrigerantes através de análise de imagens e análise de componentes principais (PCA)

Abstract

Recebido em 29/11/07; aceito em 7/3/08; publicado na web em 26/8/08 CARBONATED SOFT DRINK CLASSIFICATION BASED ON IMAGE ANALYSIS AND PCA. This paper describes an approach for the colour-based classification of RGB (red-green-blue) images, acquired using a common scanner, of commercial carbonated soft drinks. Mean histograms of image colour channels were evaluated for the PCA classification of 29 brands of Guaraná, Cola, and orange flavors. Loadings for principal component axes resulted in different patterns for sample grouping on score plots according to RGB histograms. pH, sorbic acid and sucrose measurements were also correlated to the analyzed brands through PCA score plots of the digitalized images.Keywords: PCA; image analysis; carbonated soft drinks. INTRODUÇÃOO Brasil é o terceiro maior produtor de refrigerantes do mundo, ficando atrás dos Estados Unidos e do México. Existem cerca de 750 fábricas e são produzidos, por ano, cerca de 11 bilhões de L pelas grandes indústrias, conhecidas internacionalmente, e também pelas fábricas regionais, que nos últimos anos tiveram um crescimento elevado em todo o País.1 O estado de Goiás conta atualmente com 21 indústrias de refrigerantes que desenvolvem um comércio que vem crescendo sensivelmente e produziu, em 2002, cerca de 275 milhões de L. 2Vários fatores ambientais inter-relacionados determinam a susceptibilidade dos refrigerantes à contaminação e deterioração, daí a necessidade em se monitorar a qualidade desses produtos através de análises físico-químicas e pela sua cor. As análises físico-químicas são realizadas por técnicas analíticas convencionais, e a cor pode ser avaliada pela imagem digitalizada em um scanner e manipulada em um computador. As imagens formadas nas telas dos computadores, normalmente, utilizam o sistema RGB para a definição de cores. Nesse sistema, cada tom de cor é definido por três canais: R (vermelho), G (verde) e B (azul), que variam como índices inteiros entre 0 e 255, permitindo uma combinação de 256 3 (= 16.777.216) tonalidades em cada pixel. Ou seja, nesse formato, um tom de cor corresponde a um ponto em um espaço tridimensional formado pelos eixos R, G e B (Figura 1).O uso de imagens, nos dias de hoje, está muito difundido, pois está associado ao desenvolvimento de diversos setores como aplicações industriais, comunicações e pesquisas.3 Na Química, no entanto, esse uso ainda é pequeno, mas suas aplicações vêm crescendo nos últimos anos, como na determinação fotométrica de compostos em matrizes de papéis 4 e por cromatografia em camada delgada, 5 na determinação do teor de saponina em quinoa, 6 no estudo do fluxo de L-Glutamato em cérebro de ratos, 7 cromatografia gasosa bi-dimensional, 8 alimentos, 9 entre outras. O presente trabalho teve por finalidade classificar os refrigerantes dos tipos Cola, Laranja e Guaraná, atualmente comercializados no estado de Goiás, utilizando análise de componentes principais (PCA) das imagens dos refrigerantes, obtidas em um scanner comum. Ao mesmo tempo, resultados de análises físico-químicas, para a...

Classificação periódica: um exemplo didático para ensinar análise de componentes principais

“…Assim, aplicações de PCA em problemas de química são cada vez mais comuns e podem ser encontradas facilmente na literatura. [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10] Para o aprendizado desta ferramenta estão disponíveis vários livros 11,12 e artigos, [13][14][15] tanto para quem pretende apenas usar a PCA como para quem pretende se aprofundar na álgebra e nos algoritmos empregados. Um problema recorrente que não pode ser negligenciado é o risco que os usuários correm de perder o sentido químico de seus estudos, muitas vezes preocupados apenas com as tabelas e os gráficos de excelente qualidade produzidos pelos programas.…”

“…Aplicações envolvendo os mais diversos sistemas [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10] podem ser empregadas, mas estes sempre serão dominados por alguns alunos e não por outros. Assim, um banco de dados oriundo de espectroscopia é um bom exemplo para um estudante já adiantado em química analítica, mas torna-se incompreensível para um estudante que ainda não conhece a técnica.…”

Use of image analysis for monitoring the dilution of Physalis peruviana pulp

“…This model indicated that image analysis provided better prediction values if its result was compared to the results of the models P3M1, P3M2 and P3M4 that contained typical physicochemical analysis coupled to density. This conclusion was also achieved by Godinho et al (2008) when studying soft-drinks classification by the image analysis. The number of parameters plays a key role on the model behavior.…”

Chemometrics‐assisted color histogram‐based analytical systems

“…3 An image capturing device to register the images of the chemical system under consideration. Simple commercial devices include digital cameras, 15,25,30,41,45,52,53,59,60 scanners, 21,28,34,35,39,43,46,[54][55][56][57]61 webcams, 26,29,32,33,[36][37][38]40,42,44,[47][48][49] and smartphones, 17,18,27,31,50,51,58 and the choice of one of them shall be according to its availability in each laboratory or specific need for a given application. However, it is important to note that the portability of systems through the use of smartphones has become a remarkable trend in the literature, mainly in applications involving univariate calibration for colorimetric analysis.…”