Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos / El proceso de fritura no sólo entrega innumerables atributos sensoriales al producto final, sino también genera contaminantes a consecuencia de las altas temperaturas. Dentro de estos contaminantes se encuentra el furano, compuesto potencialmente cancerígeno en humanos. El objetivo de este estudio fue disminuir la formación de furano en sopaipillas mediante la adición de oleorresinas antioxidantes de orégano y clavo de olor al aceite de fritura, sin afectar negativamente las características sensoriales del producto. Se usó un diseño rotacional compuesto, cuyas variables experimentales fueron la temperatura de fritura (150 a 190°C) y la concentración de oleorresina agregada al aceite de fritura (0 a 10mL/L). En el ámbito sensorial, se evaluaron dos respuestas por separado: los atributos de calidad, contemplando color, aroma, sabor, textura y sabor residual y el perfil descriptivo del producto, contemplando intensidad de color, aceitosidad, aroma a especia, sabor a especia y sabor residual a especia. La concentración de furano, que también se utilizó como variable de respuesta, se determinó en un cromatógrafo de gases acoplado a un espectrómetro de masa. Paralelamente, se analizó la capacidad antioxidante de las oleorresinas y el efecto de la temperatura sobre la inhibición de radicales. La oleorresina de clavo de olor inhibió una mayor cantidad de radicales. Ambas oleorresinas disminuyeron su capacidad anti-radical con la temperatura. Las sopaipillas, con ambas oleorresinas, presentaron grado de calidad 1, sin importar la concentración de oleorresina agregada. Sólo fue posible optimizar el contenido de furano en las muestras con oleorresina de clavo de olor, obteniendo un mínimo a una temperatura de 153,1°C y una concentración de oleorresina de 8,75 mL/L. Los resultados para las muestras con oleorresina de orégano no se ajustar a un modelo, por lo que no pueden ser analizados. Sobre el perfil descriptivo, sólo se modeló la intensidad de color para muestras con oleorresina de orégano; mientras que para aquellas con oleorresina de clavo de olor, se modeló la intensidad de color, el sabor a especia y el sabor residual a especia. El resto de los atributos no se ajustan a un modelo. Finalmente, se concluye que una muestra frita en una mezcla de aceite de maravilla con 8,57 mL/L de oleorresina de clavo de olor y a una temperatura de 153,1°C, contiene una mínima concentración de furano y conserva la calidad sensorial del producto / Deep frying not only brings out sensory attributes to the final product, but also high temperatures generate contaminants. One of this contaminants is furan, a potential human carcinogen. The aim of this study was to mitigate the formation of furan in sopaipillas by adding antioxidants oleoresins to the frying oil, without interfering with the sensory characteristics of the product. Frying temperature (150 to 190°C) and oleoresin content in frying oil (0 to 10 mL/L) were used as experimental variables in a central composite rotational design. Two sensory responses were evaluated: quality attributes considering color, aroma, texture, flavor and residual flavor; and descriptive profile of the product contemplating color intensity, oiliness, spice aroma, spice flavor and spice residual flavor. Furan concentration was determined in a gas chromatograph mass spectrometer system. Simultaneously, oleoresins antioxidant capacity was analyzed together with their thermal stability. Clove oleoresin demonstrated having the highest antioxidant capacity. Also, both oleoresins decrease their antioxidant capacity with temperature. All samples showed first quality degree, regardless to the oleoresin concentration added. Furan content was only possible to optimize for samples with clove oleoresin, finding a minimum concentration at 153.1°C with 8.75 mL/L. For descriptive profile, color intensity was the only attribute possible to model in oregano samples; meanwhile color intensity, spice flavor and spice residual flavor were possible to model in clove samples. Finally, it can be concluded that a fried sample in a mixture of sunflower oil with 8.57 mL/L of clove oleoresin at 153.1°C, contains a minimum furan concentration and preserve products sensory qualities / Fondecyt

Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos / El objetivo principal de este estudio fue desarrollar y optimizar una fórmula de sopaipillas a través de la evaluación de la calidad sensorial y por medio de la aplicación de visión computacional, con el fin de encontrar el mejor clasificador que permita reconocer distintos grados de calidad y predecir características sensoriales. Para ello, en primera instancia, se seleccionó y entrenó un panel sensorial para la evaluación de sopaipillas, quedando el panel compuesto por 10 jueces. Se usó un diseño central rotacional compuesto, con el fin de obtener una superficie de respuesta, cuyas variables experimentales fueron cantidad de zapallo (5,5 a 27% del total de masa) y temperatura de fritura (150 a 190°C). Las variables de respuesta correspondieron a los atributos sensoriales color, apariencia/forma, aroma, sabor y textura, evaluados mediante un test de valoración de calidad de 9 puntos, con una tabla diseñada especialmente para sopaipillas. Se estandarizó la humedad de la masa previo a la fritura de todas las formulaciones, hasta llegar a un 40±2% (b.h.). También, a través de ensayos preliminares, se ajustó el tiempo de fritura de las formulaciones para obtener un producto con un 23±2% de humedad (b.h.). Se optimizaron en forma individual las variables de respuesta color, aroma, sabor y textura a través de la metodología de superficie de respuesta, y se realizó una optimización múltiple de los atributos, obteniendo finalmente una formulación optimizada de sopaipilla con 27% de zapallo, frita a una temperatura de 170°C durante 3 minutos. Mediante un sistema de visión computacional se obtuvo las imágenes digitales de las distintas formulaciones de sopaipillas, extrayendo sus características de intensidad de color. La categoría de calidad obtenida sensorialmente fue asignada a las fotografías de las formulaciones correspondientes y luego se realizó la clasificación automática. Los mejores resultados se obtuvieron con el clasificador qda (análisis discriminante cuadrático), el cual permite clasificar las muestras en sus grados de calidad, obteniendo un porcentaje de aciertos entre 91,3 y 98,7% con un promedio de 95%, lo que indica una muy buena predicción de las variables sensoriales a través de la visión computacional / The purpose of this study was to develop and optimize a formulation of sopaipillas through sensory quality evaluation, and the use of computer vision to find the best classifier that allows to distinguish different degrees of quality and to predict sensorial characteristics. To achieve this, firstly a panel was selected and trained for the evaluation of sopaipillas obtaining a panel of 10 assessors. A central composite rotational design was used to obtain a response surface, and its experimental variables were the amount of pumpkin (5.5 to 27% of the total dough) and frying temperature (150°C to 190°C). The response variables corresponded to the sensory attributes color, appearance/shape, aroma, flavor, and texture, all evaluated using a 9 point quality scoring test, with a scorecard especially designed for sopaipillas. The moisture of the dough was standardized before frying, reaching 40±2% (w.b.). Likewise, through preliminary trials, the frying time of the formulations was adjusted to obtain a final product with moisture of 23±2% (w.b.). The response variables color, aroma, flavor and texture were optimized individually using response surface methodology, and a multiple optimization of the attributes was carried out, obtaining an optimized sopaipilla formulation with 27% of pumpkin fried at a temperature of 170°C for 3 minutes. Through a system of computer vision, digital images of the sopaipilla formulations were obtained, extracting its color intensity characteristics. The sensory quality category was assigned to the corresponding photographs of the formulations and then an automatic classification was carried out. The best results were obtained with the qda classifier (Quadratic Discriminant Analysis), which allows classification of the samples according to its quality degrees, with a success rate between 91.3 and 98.7% with an average of 95%, which indicates a very good prediction of the sensorial variables through computer vision / FONDECYT