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Avaliação da qualidade da carne bovina através de visão computacionalPereira, Leandro Martins January 2017 (has links)
Orientador: Prof. Dr. Ricardo Gaspar / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão da Inovação, 2017. / No Brasil, verifica-se uma demanda crescente por carnes e produtos cárneos onde somente no segundo trimestre de 2016 foram abatidos mais de 7,5 milhões de cabeças de gado, as carnes e os produtos cárneos são considerados muito perecíveis e tem a proliferação microbiana como principal fator limitante ao seu tempo de prateleira. Neste contexto aplicações tecnológicas como sistemas baseados em visão computacional vêm ganhando crescente adesão. Tais sistemas se baseiam no processamento de imagens por computadores para a avaliação de aspectos da qualidade de alimentos. O presente trabalho teve como objetivo estabelecer correlação entre a coloração da carne bovina fresca (Longissimus dorsi) e sua carga microbiológica e propor um sistema de avaliação de qualidade da carne bovina fresca baseado em visão computacional. Para que isso fosse possível foram realizadas avaliações instrumentais da coloração da carne bovina fresca e contagens de micro-organismos mesófilos e psicrotróficos ao longo de seu tempo de prateleira. Como resultado encontrou-se uma correlação negativa de intensidade média entre a variação da intensidade do componente vermelho do espectro de cor da carne e a sua contagem de micro-organismos psicotróficos. / In Brazil, there is a growing demand for meats and meat products, in the second quarter of 2016 more than 7.5 million head of cattle were slaughtered, meat and products are very perishable and have a microbial proliferation as main a limiting factor to their shelf life. In this context technological applications such as systems based on computer vision has been gaining adhesion, such systems are based on the processing of images by computers for a food quality assessment. The objective of this study was to establish a correlation between the fresh beef colour (Longissimus dorsi) and its microbiological load and to propose a quality assessment system for fresh beef based on computer vision. For this to be possible instrumental evaluations of the fresh meat, colour and microbiological counts of mesophilic and psychrotrophic microorganisms were performed throughout the meat shelf life. As a result, a negative correlation of mean intensity between the intensity variation of the red component of the color spectrum of the meat and its count of psychotrophic microorganisms was found.
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