Construção e avaliação de um nariz eletrônico (e-nose) de baixo custo para uso no controle de qualidade de produtos agrícolas

Abstract

O nariz eletrônico (e-nose) é um dispositivo cujo intuito é otimizar o sistema olfativo das células dos mamíferos e é projetado para identificar odores. Esse equipamento é baseado na capacidade dos sensores em detectar a presença de odores (compostos voláteis) nos alimentos e transformá-los em sinal elétrico (tensão). Na indústria de alimentos, o nariz eletrônico tem sido amplamente utilizado para avaliação de produtos agrícolas, especialmente em frutas e commodities vegetais, onde seu uso aumentou nos últimos anos. Outras técnicas baseadas em sensores, como os óticos tais como infra vermelho próximo (NIR) e imagem RGB (dentro da visão computacional) também são técnicas empregadas em análises de alimentos no intuito de se obter informação química. O funcionamento do NIR envolve a interação da radiação luminosa com uma amostra, onde suas propriedades físicas e químicas são refletidas nos espectros NIR resultantes. Já o sistema de sensors RGB é uma tecnologia que usa computadores para extrair dados úteis de entradas visuais (ex., imagens), uma vez que os métodos para determinação de fitoquímicos (ex., compostos fenolicos) nessas culturas são onerosas e demoradas, como cromatografia gasosa (CG-MS), além desse método requerr a destruição do analito. O objetivo do trabalho foi investigar o efeito de parâmetros do nariz eletrônico de baixo custo (NEBC) (ex., temperatura dos sensores, espaço da câmara, fluxo de ar e tempo de aquisição) aplicando analise multivariada, prinicipal componetent analysis PCA, partial least square regression PLSR, PLS-DA partial least square discriminant Analysis para avaliação de produtos agrícolas, além de investigar a performance do nariz eletrônico de baixo custo frente a outras tecnologias (NIR e camera RGB dentro do conceito de computer vision). O NEBC mostrou-se uma poderosa ferramenta analítica na classificação de estágios de maturação na pitaya além de potencial de predição de parâmetros como acidez e sólidossolúveis RPD>2 para acidez titulável e pH. Também de chás preto com base na origem (Brasil, Índia e Estados Unidos). Desempenho este compatível com outros sensores opticos, como o infravermelho próximo (NIR) (para pitaya e chá) e Imagem RGB comparada à análise da pitaya. A otimização do tempo de aquisição da amostra em 2 minutos tanto para a pitaya quanto para os chás foram suficientes para obtenção dos dados bem como a implementação das condições de temperatura e umidade em 25 ◦ C e 40% respectivamente foram bem sucedidas. O nariz eletrônico de baixo custo se mostrou como uma alternativa para a indústria de alimentos e pode ser considerado para o controle de qualidade, como vida de prateleira em frutas e autenticação em chá preto.