Desenvolvimento de instrumentação para monitoramento da torra de grãos de café - Santesso, Edson Roberto (2024)
Resumo: Neste trabalho objetivou-se o desenvolvimento de instrumentação para monitoramento da torra de grãos de café da espécie Coffea canephora, através do desenvolvimento de uma câmara de torração automatizada por microcontrolador com plataforma de computação open source (Arduino Mega 256) para controle da instrumentação, sendo o microprocessador controlado pelo software Coffee Roast Control System V2, que fez todo o processamento e aquisição de dados, desenvolvido por Edson Roberto Santesso do grupo LATE (Laboratório de Analítica Thomas Edison) da Universidade Estadual de Londrina (UEL), através do monitoramento in-situ durante o processo de torração As amostras de café foram adquiridas do instituto agronômico do Paraná (IAPAR) campus Londrina Para cada amostra, foi separado pequenas porções de 4g, sendo submetidas ao processo de torra, adquirido imagens digitais canal L*, frequência sonora e espectros de refletância no NIR nano portátil A aplicação de diferentes padrões de cor e curvas de torrefação teve como proposito evidenciar a combinação entre a melhor configuração das variáveis tempo e temperatura e a tonalidade de cor final para obter o melhor desempenho O método colorimétrico empregado para a avaliação da cor utiliza o sistema de cores CieLAB que é um padrão de cores que foi implementado pela Comissão Internacional de Iluminação (CIE, 1986) Para a detecção dos cracks do café durante o processo de torra foi utilizado um captador de áudio no qual foi acoplado do lado de fora da câmara de torra a uma distância de aproximadamente 2cm, para realizar a gravação de áudio Para a realização das analises estatísticas foi utilizado o software GAMMA desenvolvido pelo professor Dr Evandro Bona da (UTFPR) campus Campo Mourão, onde foi utilizado a análise de componentes principais (ACP) e a regressão dos mínimos quadrados parciais (PLSR) como ferramentas quimiométricas com o intuito de se fazer uma análise exploratória e quantitativa dos grupos amostrais, para discriminalos entre si dentro da mesma curva de temperatura por suas caracteriscas espectrais A automação foi testada mostrando que o método escolhido para a detecção dos eventos de crack apresentou apenas ruído, não sendo possível descriminar a frequência na qual ocorrem os dois eventos Foi verificado que o aumento no tempo de torra desencadeou o aumento no percentual de perda de massa A análise qumiométrica utilizando o PLSR mostra que as coordenadas L*, a* e b* do método de imagem digital podem ser empregados para a predição dos valores de L* do colorímetro, sendo uma boa estimativa online durante todo o processo de torra, com baixos valores de RMSECV