Memoria para optar al título de Ingeniero en Alimentos / (Clasificación de la calidad sensorial de pan tipo hallulla mediante visión computacional)
La alta frecuencia de consumo de productos amiláceos procesados a altas
temperaturas tales como el pan, caracteriza la dieta de gran parte de la población
occidental. Chile es el segundo consumidor de pan en el mundo, y primer consumidor
en Latinoamérica, alcanzando los 96 kilos per cápita de pan al año. Además cerca de
un 59% de la población consume al menos 3 veces por semana pan, siendo
indispensable en la canasta alimenticia de los chilenos.
El objetivo de esta investigación fue optimizar la calidad sensorial de una formulación
de pan tipo hallulla, y obtener un clasificador de calidad a través de visión
computacional.
Se entrenó un panel sensorial de diez jueces previamente seleccionados, con
descriptores de color de corteza, textura, apariencia, sabor y olor; y se diseñó una tabla
de valoración de calidad Karlsruhe específica para pan tipo hallulla.
Se aplicó un diseño central rotacional compuesto con 3 puntos centrales, los factores
experimentales fueron tiempo de fermentación (0 a 20 minutos) y tiempo de horneado
(7 a 19 minutos) y las variables respuesta fueron la calidad sensorial de color, textura,
apariencia, sabor y olor.
Con los resultados obtenidos para las corridas del diseño, se optimizaron los atributos
color, olor, sabor y textura; ya que no arrojaron diferencias entre jueces (p>0,05) pero
sí entre las muestras (p<0,05). Estos cuatro atributos presentaron un muy buen ajuste
al optimizar en forma separada, con un coeficiente de determinación R2 mayor o igual a
0,85; por lo que se realizó una optimización múltiple, que dio como resultados un
óptimo con 17,6 minutos de fermentación y 15 minutos de horneado, con una función
de deseabilidad de 0,97. El análisis de la fórmula optimizada, dio una humedad de un
24%, aportando en energía 317 kcal por 100 gramos de pan tipo hallulla, con aw 0,87.Con los resultados de la evaluación del panel sensorial para pan tipo hallulla, se logró
definir el grado de calidad para cada corrida del diseño experimental, las cuales se
utilizaron para entrenar el programa Matlab para la técnica de visión computacional.
Con la obtención de las imágenes digitales de las corridas del diseño experimental,
segmentación y extracción de características de color mediante la técnica de visión
computacional, se pudo obtener un clasificador qda (discriminante de análisis
cuadrático), con un porcentaje de 83% de acierto, con las 7 mejores características
seleccionadas por el programa.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/105382 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Quezada Catalán, Natalia |
| Contributors | Bunger Timmermann, Andrea, Pedreschi Plasencia, Franco, Mariotti Celis, María Salomé, Facultad de Ciencias Químicas y Farmacéuticas, Departamento de Ciencia de los Alimentos y Tecnología Química |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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