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
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/115418 |
| Date | January 2011 |
| Creators | Ahumada Gaarn, Alejandra Andrea |
| 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 |
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