Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro Seropédica, 28 de Junho de 2026

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular: MÓDULO
Unidade Responsável: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE ALIMENTOS/IT (12.28.01.00.00.00.00.41)
Código: IT-1224.10
Nome: TÓPICOS ESPECIAIS: SENSORES INTELIGENTES APLICADOS À INDÚSTRIA DE ALIMENTOS
Carga Horária Teórica: 45 h.
Carga Horária Prática: 0 h.
Carga Horária de Ead: 0 h.
Carga Horária Total: 45 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional: Não
Matriculável On-Line: Sim
Horário Flexível da Turma: Não
Horário Flexível do Docente: Sim
Obrigatoriedade de Nota Final: Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação: Não
Necessita de Orientador: Não
Exige Horário: Sim
Permite CH Compartilhada: Não
Permite Múltiplas Aprovações: Não
Quantidade de Avaliações: 1
Ementa/Descrição: Princípios e funcionamento de sensores inteligentes. Fundamentos de nariz eletrônico: sensores de gases, análise de compostos voláteis e métodos multivariados. Fundamentos de espectroscopia NIR e imagem hiperespectral. Integração com aprendizado de máquina para aplicações em alimentos. Aplicações em detecção de fraudes, controle de qualidade, frescor, segurança e rastreabilidade de alimentos. Estudos de caso na indústria de alimentos.• Super Foods & CPG: Criação de novas categorias de alimentos e bebidas utilizando tecnologia e matérias-primas alternativas. • Food Delivery & Logistics: Serviços de entrega de alimentos ao consumidor. • Smart Kitchen & Restaurant Tech: Tecnologias para melhorar a gestão e eficiência de cozinhas. • Farm to Table: Aproximação do produtor ao consumidor, reduzindo intermediários. • Food Safety & Traceability: Tecnologias para aumentar a vida útil dos alimentos e rastrear a cadeia de suprimentos. • Consumer Apps & Services: Aplicativos que informam sobre alimentação e nutrição. • Waste Management: Soluções para reduzir o desperdício de alimentos, conectando-os a outros atores da cadeia para redistribuição.
Referências: BIBLIOGRAFIA BÁSICA: Brattoli, Michele, L. G. De Gennaro, M. De Pinto, L. D. Loiotile, C. Lovascio, and A. Tutino. 2010. “Electronic Noses in Food Analysis.” In Headspace Analysis of Foods and Flavors: Theory and Practice, edited by L. Mondello, 329–358. Boca Raton, FL: CRC Press. Pearce, Thomas C., Susan S. Schiffman, H. Troy Nagle, and Julian W. Gardner, eds. 2003. Handbook of Machine Olfaction: Electronic Nose Technology. Weinheim: Wiley-VCH. Al-Mutairi, Nawaf, ed. 2020. Electronic Nose Technologies and Advances in Machine Olfaction. Hershey, PA: IGI Global. Ozaki, Yukihiro, W. Fred McClure, and Alfred A. Christy. 2006. Near Infrared Spectroscopy in Food Science and Technology. Hoboken, NJ: Wiley Interscience. Sun, Da Wen, ed. 2010. Hyperspectral Imaging for Food Quality Analysis and Control. Amsterdam: Academic Press (Elsevier). FERREIRA, Márcia Miguel Castro. Quimiometria: conceitos, métodos e aplicações. 1. ed. Campinas, SP: Editora da Unicamp, 2015. 496 p. ISBN 978-85-268-1063-1. BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR: Ferreira, M. V. da Silva, Moraes, I. A. de, Passos, R. V. L., Barbin, D. F., et al. 2023. “Determination of Pitaya Quality Using Portable NIR Spectroscopy and Innovative Low-Cost Electronic Nose.” Scientia Horticulturae 310: 111784. Ferreira, M. V. da Silva, Barbosa, J. L., Kamruzzaman, M., Barbin, D. F. 2023. “Low-Cost Electronic-Nose (LC-e-Nose) Systems for the Evaluation of Plantation and Fruit Crops: Recent Advances and Future Trends.” Analytical Methods 15(45): 6120–6138. Ferreira, M. V. da Silva, Oliveira, M. M., Kamruzzaman, M., Barbin, D. F. 2023. “Prediction of Impurities in Cocoa Shell Powder Using NIR Spectroscopy.” Journal of Pharmaceutical and Biomedical Analysis Open 2: 100015. Sobreira, C. H., Ferreira, M. V. da Silva, Kamruzzaman, M. 2023. “Authentication of Premium Tea Based on Geographical Origin Using NIR Spectroscopy and Multivariate Analysis.” 2023 ASABE Annual International Meeting 1. Ferreira, M. V. da Silva. 2023. “Construção e Avaliação de um Nariz Eletrônico (e-Nose) de Baixo Custo para Uso no Controle de Qualidade de Produtos Agrícolas.” Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. Ferreira, M. V. da Silva, Barbosa, J. L., Kamruzzaman, M., Barbin, D. F. 2024. “Correction: Low-Cost Electronic-Nose (LC-e-Nose) Systems for the Evaluation of Plantation and Fruit Crops: Recent Advances and Future Trends.” Analytical Methods 16(6): 959. He, H. J., Ferreira, M. V. da Silva, Wu, Q., Karami, H., Kamruzzaman, M. 2024. “Portable and Miniature Sensors in Supply Chain for Food Authentication: A Review.” Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 1–21. Ferreira, M. V. da Silva, Barbosa, J. L., Kamruzzaman, M., Barbin, D. F. 2023. “Low-Cost Electronic-Nose (LC-e-Nose) Systems for the Evaluation of Plantation and Fruit Crops: Recent Advances and Future Trends.” Analytical Methods 15(45): 6120–6138 PERIÓDICOS: - Food Chemistry - Food Research International - International Journal of Food Science and Technology - Journal of Food Science - Innovative Food Science and Emerging Technologies - LWT – Food Science and Technology

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