Imagens hiperespectrais para o controle da qualidade de alimentos : híbridos de graos de cacau e vida de prateleira de sementes de chia

Orientador: Douglas Fernandes BarbinDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia de AlimentosResumo: A imagem hiperespectral (HSI) permite a aquisição simultânea de informações espectrais e espaciais. Neste trabalho, HSI foi utilizado para o controle de qualidade de produtos agrícolas, que inclui a autenticação de híbridos de cacau e a estimativa do prazo de validade de sementes de chia. Para o trabalho com sementes de chia, as amostras foram armazenadas a 25, 35 e 45 ° C por 180 dias, para análises aceleradas do prazo de validade. Periodicamente, as amostras de chia eram removidas do armazenamento para obter imagens hiperespectrais (900 - 2500 nm), análise de acidez e perfil de ácidos graxos. O objetivo foi usar imagens hiperespectrais e análises multivariadas para desenvolver uma metodologia para estimar a vida de prateleira de sementes de chia, denominada Multivariate Accelerated Shelf Life Testing (MASLT). A Análise de Componentes Principais (PCA) foi usada para estudar a variabilidade durante o armazenamento e, em seguida, as pontuações do PC foram usadas para modelar a cinética e estimar os parâmetros da Equação de Arrhenius e, finalmente, para estimar a vida de prateleira. Além disso, pela primeira vez, uma nova estratégia foi proposta para validar essa metodologia, que chamamos de "Re-sampling", onde as amostras do conjunto de validação foram projetadas no conjunto de calibração com um número razoável de iterações. Os escores PC1 e gráficos cinéticos foram construídos ajustando os escores PC1 relacionados ao tempo versus o tempo por um modelo cinético fundido (R2> 0,85). Os espectros de sementes de chia onde a acidez aumentou em 75% a partir do valor inicial foram usados para calcular o valor de corte (-0,9853). As estimativas de vida de prateleira foram 1300, 798 e 90 dias para sementes de chia armazenadas a 25, 35 e 45 ° C, respectivamente. Pela primeira vez, uma metodologia confiável é proposta para validar que todas as amostras foram previstas corretamente usando as pontuações PC1. No segundo estudo, cinco híbridos de cacau foram cultivados e processados nas mesmas condições na CEPLAC (Medicilândia, Pará, Brasil). Os grãos de cacau foram então transportados para o Wallonie Research Center (Bélgica), onde foram obtidas imagens hiperespectrais na faixa de 1100 - 2500 nm. A análise parcial discriminante dos mínimos quadrados (PLS-DA) e a máquina de vetores de suporte (SVM) foram implementadas para classificar os híbridos de cacau, (1) duas classes de híbridos e (2) cinco classes de híbridos. Além disso, um novo conjunto de imagens foi usado para validação externa pixel a pixel. Os resultados mostraram que PLS-DA e SVM tiveramresultados comparáveis para modelos de duas classes (híbridos), mas o SVM (erro de previsão de 3,8 a 23,1%) foi superior ao PLS-DA (erro de previsão de 4,4 a 34,4%) quando todas as cinco classes de híbridos foram incluídas em um modelo. Os resultados de previsão pixel a pixel em um conjunto de imagens externas mostraram uma taxa de classificação correta de 50 a 100%. Os resultados para os modelos de duas classes e cinco foram comparáveis às técnicas de reação em cadeia da polimerase. Os resultados mostram o potencial do HSI para o controle de qualidade de produtos agrícolas, tanto para autenticação quanto para estimativa do prazo de validadeAbstract: Hyperspectral imaging (HSI) enables simultaneous acquisition of spectral and spatial information. In this work, HSI was used for quality control of agricultural products, which includes the authentication of cocoa bean hybrids and the estimation of shelf-life of chia seeds. Regarding the chia seeds study, samples were stored at 25, 35 and 45 ° C for 180 days, for accelerated shelf life analyzes. From time to time, chia samples were removed from storage to acquire hyperspectral images (900 - 2500 nm), acidity analysis, and fatty acid profile. The objective was to use hyperspectral images and multivariate analysis to develop a methodology for estimating the shelf-life of chia seeds, called Multivariate Accelerated Shelf Life Testing (MASLT). Principal Component Analysis (PCA) was used to study the variability during storage, and then, the PC scores were used to model the kinetics and estimate the parameters of the Arrhenius Equation, and finally to estimate the shelf life. Furthermore, for the first time a new strategy was proposed to validate this methodology, which we called "Re-sampling", where the samples from the validation set were projected onto the calibration set with a reasonable number of iterations. PC1 scores and kinetic charts were built fitting the time-related PC1 scores versus time by a fused kinetic model (R2 > 0.85). The spectra of chia seeds where acidity increased at 75% from initial value were used to calculate the cut-off value (-0.9853). The shelf life estimations were 1300, 798 and 90 days for chia seeds stored at 25, 35 and 45 °C, respectively. For the first time, a reliable methodology is proposed to validate that all samples were correctly predicted using PC1 scores. In the second study, cocoa beans hybrids (five) were grown and processed under the same conditions in CEPLAC (Medicilândia, Para, Brazil). The cocoa beans were then transported to the Wallonie Research Center (Belgium), where hyperspectral images in the 1100 - 2500 nm range were acquired. Partial least square discriminant analysis (PLS-DA) and Support vector machine (SVM) was implemented to classify cocoa bean hybrids, (1) two classes of hybrids and (2) five classes of hybrids. Additionally, a new set of images was used for external pixel-to-pixel validation. The results showed that PLS-DA and SVM demonstrate comparable results for two-class (hybrids) models, but SVM (3.8–23.1% prediction error) was superior to PLS-DA (4.4–34.4% prediction error) when all five classes (hybrids) were included in a model. Pixel-to-pixel prediction results on a set of external images showed a correct classification rate of 50 - 100%. The results for both the two-class models and the five-class model were comparable with polymerase chain reaction techniques. The results show the potential of HSI for quality control of agricultural products, both for authentication and estimation of shelf lifeMestradoEngenharia de AlimentosMestre em Engenharia de Alimentos2018/02500-4; 2019/04833-3; 2015/24351-288882.329557/2019-01FAPESPCAPE

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