Ciências Exatas e da Terra
Química
Resumo
Os óleos vegetais são um dos principais produtos extraídos de plantas e, devido às suas propriedades benéficas, foram incorporados à dieta humana, sendo atualmente um dos produtos mais utilizados no preparo de alimentos. Portanto, a verificação de autenticidade dos mesmos torna-se uma tarefa imprescindível. Assim, este trabalho objetivou o desenvolvimento de uma metodologia analítica para autenticar amostras de óleo de soja transgênica e não transgênica, empregando imagens digitais e técnicas de reconhecimento de padrões supervisionadas (SPA-LDA). Foram utilizadas 50 amostras de óleos vegetais de soja, sendo 30 amostras de óleos de soja transgênica e 20 amostras não transgênicas. Para isso, imagens das amostras foram obtidas a partir de um celular e, em seguida, foram decompostas em histogramas contendo as distribuições de frequência dos níveis de cores RGB, HSI, escala de cinza. Na construção dos modelos quimiométricos as amostras foram divididas em conjuntos treinamento (35) e teste (15) utilizando o algoritmo Kennard-Stone. O modelo SPALDA foi então construído com validação cruzada. O SPA/LDA apresentou uma taxa de classificação correta de 87,25% e 97,50% para os conjuntos de treinamento e teste respectivamente. Este resultado sugere que o modelo proposto é uma alternativa promissora para autenticação de óleo de soja transgênica e não transgênica. Como vantagem, a análise é rápida, não utiliza reagentes.
Palavras-chave: Óleos Vegetais, Imagens Digitais, Reconhecimento de Padrões