CONSTRUÇÃO E AVALIAÇÃO DE UM NARIZ ELETRÔNICO (E-NOSE) DE BAIXO CUSTO PARA USO NO CONTROLE DE QUALIDADE DE PRODUTOS AGRÍCOLA
Sensores olfativos. sensores ópticos. Machine learning. produtos agrícola
O nariz eletrônico (e-nose) é um dispositivo cujo intuito é otimizar sistema olfativo das células
dos mamíferos e é projetado para identificar odores. Esse equipamento é baseado na capacidade
dos sensores em detectar a presença de odores (compostos voláteis) nos alimentos e transformá-
los em sinal elétrico (voltagem) (e-nose data). Na indústria de alimentos, o nariz eletrônico tem
sido amplamente utilizado para avaliação de outros produtos agrícolas, especialmente em frutas
e commodities vegetais, onde um crescimento de seu uso aumentou nos últimos anos. Outras
técnicas baseadas em sensores, como os óticos tais como infra vermelho próximo (NIR) e
imagem RGB (visão computacional) também são técnicas empregadas em alimentos no intuito
de se obter informação química. O funcionamento do NIR envolve a interação da radiação
luminosa com uma amostra, onde suas propriedades físicas e químicas são refletidas nos
espectros NIR resultantes. Já RGB é uma tecnologia que usa computadores para extrair dados
úteis de entradas visuais (ex., imagens), uma vez que os métodos para determinação de
fitoquímico nessas culturas são onerosas e demoradas, como cromatografia gasosa (CG-MS).
além desse método requerr a destruição do analito. O objetivo do trabalho foi investigar o efeito
de parâmetros do nariz eletrônico de baixo custo (NEBC) (ex., temperatura dos sensores, espaço
da câmara, fluxo de ar e tempo de aquisição) aplicando analise multivariada PCA, PLSR, PLS-
DA para avaliação de produtos agrícolas, além de investigar a performance do nariz eletrônico de
baixo custo frente a outras tecnologias (NIR e RGB). O NEBC mostrou-se uma poderosa
ferramenta analítica na classificação de estágios de maturação na pitaya além de potencial de
predição de parâmetros como acidez e sólidos solúveis RPD>2 para acidez titulável e pH.
Também de chás preto com base na origem (Brasil, Índia e Estados Unidos). Desempenho este
compatível com outros sensores opticos, como o infravermelho próximo (NIR) (para pitaya e
chá) e Imagem (RGB/Computer Vision) , comparada à análise da pitaya. A otimização do
tempo de aquisição da amostra em 2 minutos tanto para a pitaya quanto para os chás foram
suficientes para obtenção dos dados bem como a implementação das condições de temperatura
e umidade em 25 ◦C e 40% respectivamente foram bem sucedidas. O nariz eletrônico de baixo
custo se mostrou como uma alternativa para a indústria de alimentos e pode ser considerado
para o controle de qualidade, como vida de prateleira em frutas e autenticação em chá preto.