Teses e Dissertações
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Item Equações de estimações generalizadas para dados ordinais em análise sensorial de cafés especiais e critérios de seleção para matrizes de correlação de trabalho(Universidade Federal de Lavras, 2017-07-11) Silva, Jackelya Araujo da; Cirillo, Marcelo ÂngeloNeste trabalho estão presentes duas partes. A primeira parte contempla a fundamentação teó- rica desta tese. A segunda parte é composta de dois artigos científicos. O primeiro artigo, refere-se a modelagem em análise sensorial para múltiplas respostas repetidas em um experi- mento em análise sensorial, realizado com cafés especiais. A análise sensorial aplicada aos cafés especiais permitiu a organização de um conjunto de dados com medidas repetidas em níveis de provadores/genótipos ao longo de quatro safras. Isso ocorreu, devido ao fato de que diferentes provadores para diferentes amostras de cinco xícaras, realizaram avaliações de um mesmo genótipo em duas situações: ao longo das safras e durante a execução da degustação para atribuição das notas. Nesse sentido, houve a necessidade do estudo das associações em duas direções. A primeira no que se refere ao provador, e a segunda direção associada às notas ao efeito das safra. Concluiu-se que a metodologia proposta nesse primeiro artigo identificou as covariáveis sensoriais que são semelhantes ao longo das safras, bem como produziu estima- tivas de probabilidades para a categorização dos cafés especiais nas classes de melhores notas, associadas as degustações realizadas por safra. O segundo artigo apresenta um critério de se- leção para matriz de correlação de trabalho, utilizada em equações de estimação generalizadas. O referido critério, diferentemente dos critérios de seleção expostos neste trabalho, faz uso da estimativa limitante dos parâmetros de associação como uma medida para a escolha da matriz de correlação de trabalho. Para tanto, realizou-se simulação Monte Carlo com diferentes cená- rios, comparando o seu resultado com os demais critérios. Além disso, são apresentadas duas aplicações, uma está relacionada a um conjunto de dados consagrados da literatura e a outra refere-se ao conjunto de dados provenientes de uma análise sensorial de cafés especiais. Foi possível concluir que o critério proposto, mostrou-se competitivo aos demais critérios.Item Avaliação sensorial de cultivares de café arábica em diferentes processamentos na mesorregião do campo das vertentes de Minas Gerais(Universidade Federal de Lavras, 2018-12-07) Ribeiro, Bruno Batista; Mendes, Antônio Nazareno GuimarãesO estudo foi realizado com o objetivo de avaliar as características sensoriais de cafés de grupos de cultivares de Coffea arabica. L., implantadas em municípios localizados na mesorregião do Campo das Vertentes, no estado de Minas Gerais. Os cafés naturais e cerejas descascados, após secagem, constituíram-se de frutos 100% maduros. O experimento foi conduzido em 14 propriedades cafeeiras, localizadas nos municípios de Carmo da Mata, Oliveira, Santo Antônio do Amparo e Bom Sucesso, na safra agrícola 2016/17. Para a condução do trabalho, foram realizadas coletas de frutos de cafeeiros de nove grupos de cultivares comerciais, submetidos a dois tipos de processamentos pós-colheita, via úmida e via seca, combinações que resultaram em 250 amostras. A análise sensorial foi realizada, de acordo com o protocolo da Specialty Coffee Association- SCA, com dois provadores credenciados pelo Coffee Quality Institute - CQI. O processamento pós-colheita natural evidenciou notas mais elevadas, para a maioria dos grupos de cultivares, quando comparado com o processamento cereja descascado. As cultivares Topázio, Bourbon Amarelo, Catucaí Amarelo, Icatu Amarelo e Icatu Vermelho destacaram-se com as maiores médias para todos os atributos sensoriais.Item Sistema computacional para integração de dados na análise de cafés especiais(Universidade Federal de Lavras, 2016-03-04) Leme, Dimas Samid; Barbosa, Bruno HenriqueA tonalidade na cor do café torrado varia em decorrência do objetivo de produção, todavia existe um padrão internacional para o grau de torra utilizado em análises sensoriais, e este é mensurado por meio de um equipamento de alto custo que, em alguns modelos, não permite armazenamento de seus resultados em um sistema de integração de dados. Os sistemas de Visão Computacional surgem como alternativas para uma rápida análise, armazenamento e integração com outros dados acerca do café, objetiva-se com este trabalho a construção de um sistema de visão computacional para identificação das diferentes tonalidades nos grãos de café torrados e moídos. Para isso, foi realizada uma conversão do padrão de cores RGB de câmeras digitais para parâmetros em L* a* e b* de cada pixel da imagem digital, obtendo assim uma média de todos os pixels da amostra. Para a criação do sistema de visão foram utilizados: uma estrutura metálica fechada, sistema de iluminação padronizados por LED’s, uma câmera digital acoplada em sua parte superior e software processador das imagens implementado com modelos de regressão polinomiais e redes neurais artificiais para aproximação de uma função que represente o grau de torra das amostras fotografadas. Para construção do modelo de transformação de espaços de cores, foi utilizado um banco de dados de cartelas de cores e 150 amostras de café torrados em diferentes tonalidades para treinamento de uma rede neural artificial. Por meio dos resultados obtidos, verificou-se que o modelo possui boa acurácia com uma baixa divergência. Ademais, foram desenvolvidas aplicações Android/iOS para cadastro de dados da saca, dados de análise física e análise sensorial definidos pela Associação Americana de Cafés Especiais (SCAA). Estas aplicações também permitem coletas de temperatura das amostras e envio a uma plataforma integrada com um baixo custo de implantação, se comparada a outras ferramentas disponíveis.