Desenvolvimento de sistema de sensores para identificação de fraude no leite bovino
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74134/tde-17022020-093254/ |
Resumo: | O leite é um produto de origem animal e, assim denominado, quando oriundo de vacas sadias em estado de lactação, é composto por água, proteínas, gorduras, minerais, carboidratos, vitaminas e outros sólidos solúveis e, a ele, não podem ser adicionadas substâncias estranhas nem conter resíduos de medicamentos e antibióticos. Possui shelf-life relativamente curto, que se reduz ao não ser armazenado ou manipulado adequadamente, o que por vezes leva à fraude por parte da cadeia produtiva de lácteos, com o intuito de aumentar o volume de leite, mascarar alterações físico-químicas que possam ter ocorrido e/ou reaproveitar produtos inadequados ao consumo. Dentre as substancias comumente adicionadas ao leite se encontram o peróxido de hidrogênio, o hidróxido de sódio, o formaldeído ou formol e a ureia combinada com a adição de água. A detecção dessa adição por vezes é lenta, em alguns casos, complexa e de alto custo. Tecnologias alternativas e de baixo custo, como as línguas eletrônicas e plataformas como o Arduino, tem sido muito estudadas para emprego em análise de alimentos para reduzir o tempo analítico e o custo das análises. Assim, o presente trabalho teve por objetivo desenvolver e validar um sistema eletrônico de sensores para mensurar características físico-químicas do leite por meio do processamento de dados para identificação de fraude. Os sensores utilizados neste trabalho foram de pH, temperatura e condutividade, os quais foram comparados com os sensores padrões utilizados para essas mensurações. Para o peróxido de hidrogênio e para a combinação ureia e água, nas concentrações testadas, o equipamento não produziu resultados conclusivos, para os demais testes realizados os sensores apresentaram um desempenho mais relevante e, assim, pode-se concluir que, o equipamento desenvolvido precisa de alguns ajustes, os quais irão viabilizar, no futuro, o seu emprego para a identificação de fraudes em leite. |
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Desenvolvimento de sistema de sensores para identificação de fraude no leite bovinoDevelopment of a sensors system for identify frauds in dairy productsAnálise de alimentosArduinoArduinoElectronic systemFood analysisFood fraudFraude em alimentosLeiteMilkSistema eletrônicoO leite é um produto de origem animal e, assim denominado, quando oriundo de vacas sadias em estado de lactação, é composto por água, proteínas, gorduras, minerais, carboidratos, vitaminas e outros sólidos solúveis e, a ele, não podem ser adicionadas substâncias estranhas nem conter resíduos de medicamentos e antibióticos. Possui shelf-life relativamente curto, que se reduz ao não ser armazenado ou manipulado adequadamente, o que por vezes leva à fraude por parte da cadeia produtiva de lácteos, com o intuito de aumentar o volume de leite, mascarar alterações físico-químicas que possam ter ocorrido e/ou reaproveitar produtos inadequados ao consumo. Dentre as substancias comumente adicionadas ao leite se encontram o peróxido de hidrogênio, o hidróxido de sódio, o formaldeído ou formol e a ureia combinada com a adição de água. A detecção dessa adição por vezes é lenta, em alguns casos, complexa e de alto custo. Tecnologias alternativas e de baixo custo, como as línguas eletrônicas e plataformas como o Arduino, tem sido muito estudadas para emprego em análise de alimentos para reduzir o tempo analítico e o custo das análises. Assim, o presente trabalho teve por objetivo desenvolver e validar um sistema eletrônico de sensores para mensurar características físico-químicas do leite por meio do processamento de dados para identificação de fraude. Os sensores utilizados neste trabalho foram de pH, temperatura e condutividade, os quais foram comparados com os sensores padrões utilizados para essas mensurações. Para o peróxido de hidrogênio e para a combinação ureia e água, nas concentrações testadas, o equipamento não produziu resultados conclusivos, para os demais testes realizados os sensores apresentaram um desempenho mais relevante e, assim, pode-se concluir que, o equipamento desenvolvido precisa de alguns ajustes, os quais irão viabilizar, no futuro, o seu emprego para a identificação de fraudes em leite.Milk is an animal product and, as such, when derived from healthy lactating cows, is composed of protein, fat, minerals, carbohydrates, vitamins and other soluble solids. It may not be added to foreign substances or contain residues of medicines and antibiotics. However, it has a relatively short shelf life, it is reduced when not properly stored or have been inadequate handled, which sometimes leads to fraud by the dairy production chain in order to yield more milk, mask physicochemical changes that may have occurred and/or reuse products that are not suitable for consumption. Commonly added substances in milk include hydrogen peroxide, sodium hydroxide, formaldehyde or formaldehyde and urea combined with the addition of water. Detection of this addition is sometimes slow, in some cases complex and costly. Low cost alternative technologies such as electronic languages and platforms such as Arduino have been widely studied for use in food analysis to reduce analytical time and the cost of laboratory analysis. Thus, the present work aimed to develop and validate an electronic sensor system to measure physicochemical characteristics of milk by processing data to identify fraud. The sensors used in this work were pH, temperature and conductivity, which compared with the standard sensors used for these measurements. For hydrogen peroxide and for the combination urea and water, at the tested concentrations, the equipment did not produce conclusive results, for the other tests performed, the sensors obtained a good performance and, therefore, it may concluded that the developed equipment needs some adjustments, which will make it possible for you to identify milk fraud in the future.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPTech, Adriano Rogério BrunoGregorio, Natalia Fernanda da Cruz2019-11-28info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/74/74134/tde-17022020-093254/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2020-02-18T14:48:02Zoai:teses.usp.br:tde-17022020-093254Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212020-02-18T14:48:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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