Avaliação da perecibilidade da carne de porco utilizando o processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: Gallo, Betty Braga
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Catolica de Pelotas
Centro de Ciencias Sociais e Tecnologicas
Brasil
UCPel
Mestrado em Engenharia Eletronica e Computacao
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://tede.ucpel.edu.br:8080/jspui/handle/jspui/794
Resumo: Este trabalho propõe uma técnica para avaliação da perecibilidade da carne suina, considerando suas propriedades para o consumo, baseado no processamento de imagens hiperespectrais multi-temporal. Metodologias rápidas e não destrutivas para a detecção de componentes de segurança, especialmente da carne, tem sido objeto de pesquisa de grande relevância na atualidade. Para a avaliação do método, foram utilizadas 306 amostras extraídas de imagens hiperespectrais na faixa espectral de 394:10􀀀990:80nm. Para extração dos elementos de referência das amostras nas imagens hiperespectrais, foi utilizado o método Vertex. As amostras da carne foram classificadas, considerando sua qualidade para consumo, por meio de uma rede neural artificial. Resultados de análise mostraram que o uso de imagens hiperespectrais multi-temporais, combinadas com uma rede neural artificial, permitiu uma classificação rápida e não destrutiva das amostras de carne, provando ser uma ferramenta promissora na monitoração de segurança da carne suina e demais carnes
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