Caracterização de leite utilizando técnicas de ultra-som e redes neurais

• Autor(a) principal: Nazario, Sérgio Luiz Sousa [UNESP]
• Data de Publicação: 2007
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/87250
• topic: Ultrassom; Leite; Redes neurais (Computação); Caracterização de líquidos; Ultrasonics; Milk; Neural networks; Liquid characterization

Na indústria de laticínios, a qualidade do leite é medida por alguns parâmetros como gordura, lactose, proteína e água adicionada. Baixos teores de gordura podem diminuir suas propriedades nutricionais, e o que pode ser um indicativo de adulteração, com consequências econômicas e para a saúde. Por estas razões, o leite recebido de produtores deve passar por alguns testes antes de sua aceitação nos laticínios. Atualmente, as técnicas utilizadas para medição de parâmetros do leite em geral envolvem manipulação de produtos químicos e podem ser demoradas e destrutivas. Desta forma, observa-se a necessidade do desenvolvimento de métodos rápidos, de fácil manipulação e que não tragam perigo ao ser humano. Este trabalho apresenta um estudo sobre a caracterização de leite fluido utilizando técnicas de ultra-som e redes neurais artificiais. Métodos de ultra-som podem ser rápidos, não destrutivos e não agressivos enquanto que redes neurais possuem a vantagem de aprender através de exemplos apresentados e de generalizar as informações aprendidas. As redes neurais também são capazes de extrair informações não apresentadas de forma explícita, através de exemplos. Utiliza-se uma célula de medição de parâmetros acústicos para obter dados como a velocidade de propagação, coeficiente de atenuação e densidade de amostras. Esses valores são correlacionados com as propriedades do leite, como teor de gordura e teor de agua adicionada, que são medidos com métodos convencionalmente utilizados em laticínios e laboratórios de tecnologia de alimentos, como o método Gerber e o crioscópio. Esses dados são utilizados para projetar uma rede neural artificial do tipo MLP (Multi-Layer Perceptron), que fornece na saída o teor de gordura e a quantidade de água adicionada ao leite, a partir dos...