CLASSIFICAÇÃO DE CERVEJAS POR ANÁLISE DE IMAGENS E PCA
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| Data de Publicação: | 2008 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositório Institucional da UFG |
| Texto Completo: | http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/1035 |
Resumo: | In this work a simple and new approach for lager beer pattern recognition based on image analysis was accomplished using Principal Component Analysis (PCA). Digital color images obtained from a scanner were decomposed into a binary form with the help of Scilab and SIP softwares. The PCA data matrix consisted of RGB color histograms for each sample. 350 mL beer cans were chosen at random on the shelf of local supermarkets in an overall of ninety cans from ten different brands. 200 mL samples were immersed in an ultrasound bath for a period of time ranging from twenty to thirty minutes before the digital image processing. The resulting methodology can be a simple alternative to the analytical quality control of lager beers. |
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OLIVEIRA, Anselmo Elcana dehttp://lattes.cnpq.br/0369339073291948http://lattes.cnpq.br/8058083517859500SILVA, Thiago César de Oliveira2014-07-29T15:12:43Z2009-08-042008-06-30SILVA, Thiago César de Oliveira. Classification of beer by PCA and analysis of image. 2008. 81 f. Dissertação (Mestrado em Educação em Química) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2008.http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tde/1035In this work a simple and new approach for lager beer pattern recognition based on image analysis was accomplished using Principal Component Analysis (PCA). Digital color images obtained from a scanner were decomposed into a binary form with the help of Scilab and SIP softwares. The PCA data matrix consisted of RGB color histograms for each sample. 350 mL beer cans were chosen at random on the shelf of local supermarkets in an overall of ninety cans from ten different brands. 200 mL samples were immersed in an ultrasound bath for a period of time ranging from twenty to thirty minutes before the digital image processing. The resulting methodology can be a simple alternative to the analytical quality control of lager beers.Nesse trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia para classificação de cervejas utilizando análise de imagens, tendo como atributo de qualidade a cor, com o emprego da Análise de Componentes Principais (PCA). Para o desenvolvimento do trabalho fez-se uso do software matemático Scilab e do pacote computacional SIP, que possibilitou a decomposição e a análise das imagens digitalizadas obtidas por meio de um scanner comercial. Rotinas foram aplicadas no software para decompor as imagens geradas nos formatos JPEG e BMP, em termos dos canais R, G e B, do padrão de cores RGB. Por meio dos algoritmos desenvolvidos, cada matriz de dados resultante da imagem de uma amostra de cerveja foi transformada em uma nova matriz, a qual gerou o respectivo histograma médio de freqüências das 768 variáveis, cada canal de cor contém 256 (0 a 255) índices de cor. De tal modo, pôde-se analisar as diferentes marcas de cerveja por meio dos gráficos de PCA, com base nos resultados dos gráficos dos loadings e dos scores e dos histogramas médios de freqüência de cada marca. Foram analisadas imagens em formato JPEG de dez marcas de cerveja do tipo pilsen em embalagens de latas contendo 350 mL de cerveja, escolhidas ao acaso, considerando as marcas de maior consumo na região metropolitana de Goiânia. Cerca de 200 mL de cerveja foram retiradas de cada lata e submetidas ao ultra-som para desgaseificação antes da captura da imagens no scanner. Durante as análises de imagens foram percebidas sensíveis alterações de cor das amostras de cerveja quando expostas a luz e ao ar, de modo que esse fenômeno passou a ser avaliado como sendo objetivo secundário do trabalho. Em um segundo momento, com o intuito de ampliar o estudo da análise de imagens, fez-se novas análises com imagens em formato bitmap, BMP, e para tanto foi realizada nova amostragem com o mesmo critério da anterior. Nessa nova amostragem foram escolhidas oito marcas, dentre as quais, sete coincidiram com as marcas utilizadas na análise das imagens com formato em JPEG. Os resultados obtidos nesse trabalho indicam que a metodologia proposta pode ser uma alternativa analítica simples para o controle de qualidade da cerveja, tendo como atributo a cor.Made available in DSpace on 2014-07-29T15:12:43Z (GMT). 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Análise de componentes principaisPCAimage analysislager beerCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::QUIMICA::FISICO-QUIMICA::QUIMICA TEORICACLASSIFICAÇÃO DE CERVEJAS POR ANÁLISE DE IMAGENS E PCAClassification of beer by PCA and analysis of imageinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFGinstname:Universidade Federal de Goiás (UFG)instacron:UFGORIGINALDissertacao Thiago Cesar.pdfapplication/pdf841884http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/664ffdb4-2fd0-46c3-9821-2ebb75407fa3/downloadcee2fa330f9f584e1e3feaa6524d8a0eMD51TEXTDissertacao Thiago Cesar.pdf.txtDissertacao Thiago Cesar.pdf.txtExtracted Texttext/plain115430http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/5eead884-ff9a-45e2-8d85-70e6aed7f828/download0c77622e1810ea3fc865d79423b85dd9MD52THUMBNAILDissertacao Thiago Cesar.pdf.jpgDissertacao Thiago Cesar.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2148http://repositorio.bc.ufg.br/tede/bitstreams/0436dc10-3a27-4f63-83de-f14d540d33e8/downloadef8eb7ea3a3a622431e59a9d2c60ffdaMD53tde/10352014-07-30 03:05:13.679open.accessoai:repositorio.bc.ufg.br:tde/1035http://repositorio.bc.ufg.br/tedeRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.bc.ufg.br/oai/requesttasesdissertacoes.bc@ufg.bropendoar:2014-07-30T06:05:13Repositório Institucional da UFG - Universidade Federal de Goiás (UFG)false |
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In this work a simple and new approach for lager beer pattern recognition based on image analysis was accomplished using Principal Component Analysis (PCA). Digital color images obtained from a scanner were decomposed into a binary form with the help of Scilab and SIP softwares. The PCA data matrix consisted of RGB color histograms for each sample. 350 mL beer cans were chosen at random on the shelf of local supermarkets in an overall of ninety cans from ten different brands. 200 mL samples were immersed in an ultrasound bath for a period of time ranging from twenty to thirty minutes before the digital image processing. The resulting methodology can be a simple alternative to the analytical quality control of lager beers. |
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