Caracterização de leite bovino utilizando ultra-som e redes neurais artificiais

Nazário, Sergio Luiz Sousa; Isepon, Jacira dos Santos; Buiochi, Flávio; Adamowski, Júlio C.; Kitano, Cláudio; Higuti, Ricardo Tokio

doi:10.1590/s0103-17592009000400013

Cited by 6 publications

(14 citation statements)

References 17 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Com a aplicação da FFT (Fast Fourier Transform), é possível aplicar a Equação 1 para encontrar o coeficiente como resultado da comparação entre os espectros de frequência do sinal de referência e do sinal analisado, que é uma região onde há uma relação aproximadamente linear (BUA). A metodologia para interpretação dos resultados é feita pela comparação entre uma referência (água) e a amostra de leite em teste, com regras inicialmente estabelecidas pela literatura [1][3] [8].…”

Section: Introductionunclassified

Uso de inteligência artificial para avaliação da qualidade do leite

Alves¹,

Poletti²,

Arnold³

2015

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

View full text Add to dashboard Cite

RESUMOO Brasil é um dos maiores produtores de leite no mundo, e a produção alcançou 32 bilhões de litros no ano de 2012 [4]. Do ponto de vista nutricional, o leite possui proteínas, gorduras, sais minerais e água, basicamente. Com toda importância econômica do setor leiteiro, é essencial a qualidade do leite, visto aqui como a conservação de sua integridade [9] [6]. O pagamento do leite geralmente é feito por litro e pela sua qualidade [5] e por esse motivo há diversos registros de adulterações em seu volume, como a adição de água, água oxigenada, e até mesmo sólidos como a ureia. Como forma de controle da qualidade do líquido, a análise do leite é feita por amostragem, usando métodos físico-químicos, os quais demandam tempo e apresentam custo elevado [7].O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de um método de avaliação da qualidade do leite, de acordo com a relação dos índices de água e gordura, com uso de regras fuzzy e técnicas de ultrassom. Os índices de água e gordura se relacionam com a velocidade de propagação de ondas acústicas e com o coeficiente de atenuação do leite, os quais podem ser são obtidos a partir de uma técnica ultrassônica. Os valores dessas grandezas físicas se tornarão entradas em um sistema de base de regras fuzzy, o qual tem como saída o índice de aceitabilidade da amostra.A técnica a ser utilizada emprega dois transdutores ultrassônicos (transmissor e receptor). O transmissor emite pulsos acústicos que são recebidos pelo receptor. Ambos encontram-se separados nas faces paralelas de um pequeno depósito que contem o leite a ser analisado. A velocidade de propagação da onda é dada pela relação entre a distância entre os transdutores (emissor e receptor) e o tempo que a onda leva para percorrê-la. Esta distância é conhecida e fixa, dado que os transdutores estão acoplados a um recipiente de acrílico.O coeficiente de atenuação da onda é uma medida que indica a constante de decaimento exponencial da amplitude de uma onda plana em um meio homogêneo. Esta perda de energia da onda acústica pode ser originada por perdas intrínsecas [2], ligadas à dissipação da onda pela presença das partículas de gordura. As perdas causadas pelas partículas são proporcionais à concentração de gordura presente na amostra [6].O BUA (Broadband Ultrasonic Attenuation) é um parâmetro de propagação muito utilizado, e é a expressão da taxa de atenuação em uma faixa de frequências demarcada. O BUA de um material pode ser definido pela comparação do espectro de frequência do sinal ultrassônico de um material de referência na faixa de frequências desejada. Com a aplicação da FFT (Fast Fourier Transform), é possível aplicar a Equação 1 para encontrar o coeficiente como resultado da comparação entre os espectros de frequência do sinal de referência e do sinal analisado, que é uma região onde há uma relação aproximadamente linear (BUA).Onde:-( ): é o valor absoluto do espectro de frequência do sinal de referência; -( ): é o valor absoluto do espectro de frequência do sinal que se propagou no material.

show abstract

Section: Introductionunclassified

Uso de inteligência artificial para avaliação da qualidade do leite

Alves¹,

Poletti²,

Arnold³

2015

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Diversas pesquisas utilizam o ultrassom para a determinação de gordura no leite [64], caracterização de leite bovino [65], caracterização de produtos lácteos [66], caracterização de leite [67] e obtenção do teor de gordura [68], dentre outras. Em [57], são demonstradas as possíveis técnicas de caracterização de líquidos inclusive sobre ao percentual de gordura no leite, enquanto em [69] há a caracterização de alimentos e bebidas em geral.…”

Section: Regulamentações Da Qualidade Do Leiteunclassified

“…Outros estudos Nazario et al [67] e Nazario et al [68] desenvolveram a própria célula de medição, analisaram leite UHT quanto à velocidade de propagação e o coeficiente de atenuação e relacionaram-nos com o teor de gordura. Usaram redes neurais para relacionar os dados, porém faltaram mais experimentos para melhorar a resolução, pois classificaram o leite em apenas cinco concentrações.…”

Section: Regulamentações Da Qualidade Do Leiteunclassified

Avaliação de viabilidade da caracterização não destrutiva de leite bovino por propriedades acústicas e regras fuzzy submetido à adulterações assistidas

Beatriz Alves

View full text Add to dashboard Cite

Elaine pela colaboração, dedicação ao trabalho e pela compreensão; agradeço ao Prof. Dr.Eduardo pela colaboração técnica, aos funcionários da FT que colaboraram com o projeto.Aos docentes e convidados às bancas de qualificação e defesa que têm colaborado com a evolução deste estudo desde o mestrado.Agradeço aos familiares e amigos que, diante de tantas adversidades, deram apoio incondicional para não desistir do curso e compreenderam minhas ausências constantes.Agradeço aos meus animais que foram companhias essenciais durante este período. Aos profissionais de saúde que me acompanharam e apoiaram diante de tantas dificuldades e diagnósticos. Aos locais onde trabalhei que compreenderam a minha dedicação paralela às atividades da pós-graduação e aos alunos que também sempre prestaram apoio. ResumoO leite é um alimento altamente nutritivo, presente na alimentação de boa parte da população mundial. A venda do produto é realizada por litro e casos de adulteração no volume para maior rendimento são comumente constatados. A adulteração geralmente é feita por adição de água, acompanhada de outros componentes, tais como peróxido de hidrogênio, hidróxido de sódio, sacarose, cloreto de sódio, ureia, entre outros, com o objetivo de neutralizar, reconstituir ou conservar o composto adulterado. Dentro deste contexto, o objetivo do trabalho é verificar a viabilidade de uma técnica não destrutiva de caracterização de adulteração de leite bovino com adulterantes e estabelecer sinais de referência de identificação com o uso de ultrassom aliado a um sistema de apoio à decisão baseado em regras fuzzy. Os adulterantes selecionados foram o hidróxido de sódio, peróxido de hidrogênio, sacarose e cloreto de sódio, aplicados a 3% de concentração em uma solução de água composta por 5, 10, 15, 20 ou 30% de volume total da amostra. Por meio de ultrassom, os sinais capturados são transferidos a um sistema que calcula o coeficiente de atenuação em banda larga, a velocidade de propagação e a temperatura para qualificar a amostra no tocante às regularidades da sua composição e, em caso de indícios de irregularidades, a recomendação de comprovações específicas através de análises. Foi possível gerar um sistema de base de regras fuzzy capaz de identificar adulterações por soluções de água e cloreto de sódio em amostras de leite integral. Os parâmetros acústicos não foram capazes de identificar a presença dos adulterantes hidróxido de sódio, peróxido de hidrogênio e sacarose. A técnica mostrou-se viável para identificação de adulteração de leite por solução de água e cloreto de sódio.

show abstract

“…Tal prática pode acarretar prejuízos no processamento, além de danos econômicos e à saúde do consumidor (NAZÁRIO et al, 2009), que podem abranger de tonturas a fatores carcinogênicos, por exemplo. Dessa forma, quanto antes feita a identificação dessas fraudes, melhor.…”

Section: Introductionunclassified

Desenvolvimento de sistema de sensores para identificação de fraude no leite bovino

Cruz¹,

Tech²

View full text Add to dashboard Cite

Aos meus pais, meu orientador, meus amigos, meus familiares e todos que me apoiaram nessa caminhada, longa, complexa e repleta de entraves, deixo aqui minha gratidão. Agradeço por me ouvirem, me ajudarem e me apoiarem, por me darem broncas quando necessário e por me levantar quando caía, por estarem ao meu lado durante essa jornada. Agradeço também à DVAGRO-Divisão de Produção Agropecuária da prefeitura do campus da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA/USP) pela doação do leite cru, em especial ao chefe da Seção de Bovinos Leiteiros, André Valente de Sá e sua equipe pelo fornecimento de dados e pela disponibilidade e apoio para a realização das coletas de leite. Aos professores doutores Fabrício Rossi e Tamara Maria Gomes por cederem equipamentos para a realização do projeto, bem como à professora Giovana Tommaso por me permitir utilizar seu laboratório (LBA-Laboratório de Biotecnologia Ambiental) e, por último e não menos importante, às técnicas Ana Cristina Machado Vasconcelos e Tatiana Cardoso Sanches por todo o apoio e auxílio prestado. Muito obrigada. v Lista de Gráficos Gráfico 1. Resposta média da condutividade do leite adicionado ou não de NaOH em função da concentração. _______________________________________________ 33 Gráfico 2. Resposta da condutividade do leite azedo e do leite íntegro adicionado ou não de NaOH em função da concentração. ________________________________ 35 Gráfico 3. Médias de Temperatura do leite adicionado ou não de NaOH em função da concentração. ________________________________________________________ 37 Gráfico 4. Resposta da Temperatura do leite adicionado ou não de NaOH em função da concentração. _____________________________________________________ 39 Gráfico 5. Resposta da Temperatura do leite integro adicionado ou não de NaOH em função da concentração. _______________________________________________ 42 Gráfico 6. Resposta da condutividade do leite adulterado ou não com formol diante da condição (Azedo e Integro). __________________________________________ 45 Gráfico 7. Médias de temperatura relacionando a concentração de formol e o equipamento. ________________________________________________________ 47 Gráfico 8. Médias de temperatura do leite azedo e integro adicionados ou não de formol. _____________________________________________________________ 47 Gráfico 9. Médias da condutividade medida pelo equipamento controle utilizando-se diferentes concentrações de água e ureia adicionadas ao leite azedo e integro. __ 50 Gráfico 10. Médias da condutividade medida pelo equipamento protótipo utilizandose diferentes concentrações de água e ureia adicionadas ao leite azedo e integro.

show abstract

Caracterização de leite bovino utilizando ultra-som e redes neurais artificiais

Cited by 6 publications

References 17 publications

Uso de inteligência artificial para avaliação da qualidade do leite

Uso de inteligência artificial para avaliação da qualidade do leite

Avaliação de viabilidade da caracterização não destrutiva de leite bovino por propriedades acústicas e regras fuzzy submetido à adulterações assistidas

Desenvolvimento de sistema de sensores para identificação de fraude no leite bovino

Contact Info

Product

Resources

About