Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/967
Título: Segmentação geográfica e genotípica de café arábica utilizando o FTIR e análise multivariada
Autor(es): Sato, Herily Pereira
Orientador(es): Bona, Evandro
Palavras-chave: Café
Análise multivariada
Coffee
Multivariate analysis
Data do documento: 2-Mai-2013
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Referência: SATO, Herily Pereira. Segmentação geográfica e genotípica de café arábica utilizando o FTIR e análise multivariada. 2013. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2013.
Resumo: O café provém de uma árvore do gênero Coffea e pertence à família das rubiáceas, a qual engloba mais de 500 gêneros e 6.000 espécies sendo o café arábica responsável por aproximadamente 60% do mercado mundial. Existem diferentes formas de adulterações em café, que podem ser por adição de substitutos, como malte, cereais, caramelo, maltodextrina entre outros. A alteração também pode ser feita pela mistura de duas espécies ou de varietais diferentes de cafés de mesma espécie e misturando grãos de café de alto valor com outros obtidos de outras regiões, que têm menor valor comercial. Existe uma demanda por métodos analíticos eficientes capazes de garantir altos níveis de qualidade e segurança na produção de cafés como o FTIR. Entretanto, a interpretação do espectro infravermelho é mais complexa do que em outras técnicas como a cromatografia líquida de alta eficiência (HPLC), assim, torna-se imprescindível a utilização de métodos multivariados. O objetivo desse trabalho foi desenvolver uma metodologia que seja capaz de discriminar os diferentes genótipos de café arábica que são cultivados no Brasil. Para esse fim, os espectros obtidos no FTIR serão analisados através de técnicas de análise multivariada. Foi realizada a espectroscopia de 18 amostras de 4 regiões e 4 genótipos diferentes, analisadas em 5 repetições, totalizando 90 dados a serem analisados por ACP, SIMCA, KNN e FDA. A melhor rotina de classificação foi a LDA, porém, ainda assim não pode-se considerar satisfatória esse tipo de classificação para diferenciação de cafés arábica quanto ao genótipo. Uma opção seria utilizar redes neurais artificiais.
Abstract: The coffee comes from a tree of the genus Coffea and belongs to the family Rubiaceae, which includes more than 500 genera and 6,000 species being Arabica coffee accounts for approximately 60% of the world market. There are different forms of adulteration of coffee, which may be by the addition of substitutes like malt, cereal, caramel, maltodextrin, and in some cases after drying. The change can also be made by mixing two different species or varieties of the same species of coffees and blending coffee beans with other high-value obtained from other regions, which have lower commercial value. There is a demand for efficient analytical methods capable of ensuring high levels of safety and quality in coffee production as FTIR. However, the interpretation of the infrared spectrum is more complex than other techniques such as high performance liquid chromatography (HPLC), so it becomes essential to use multivariate methods. The aim of this study was to develop a methodology that is able to discriminate the different genotypes of arabica coffee that is grown in Brazil. To this end, the FTIR spectra obtained are analyzed by multivariate analysis. Spectroscopy was performed on 18 samples of four regions and four different clones were analyzed in five replications totaling 90 data to be analyzed by ACP, SIMCA,KNN and FDA. The best classification routine has the LDA, however, still cannot be considered satisfactory for this type of classification differentiation arabica coffees on the genotype. One option would be to use artificial neural networks.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/967
Aparece nas coleções:CM - Engenharia de Alimentos

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CM_COEAL_2012_2_05.pdf
  Acesso Restrito
910,41 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir Solicitar uma cópia


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.