Abstract:
A cor da superfície dos alimentos é o primeiro parâmetro de qualidade avaliado pelos consumidores, e é critico para a aceitação do produto, então a medição adequada da cor é uma importante ferramenta. Nesta pesquisa avaliou-se a variação da cor em corvina (Micropogonias furnieri) armazenada em gelo durante 16 dias; os parâmetros de luminosidade (L*), valor cromático a*, valor cromático b*, variação total da cor (ΔE) e croma (C*) foram obtidos por sistema de visão computacional, e por colorímetro Konica Minolta CR-400. O frescor da corvina baseada nas mudanças da cor das brânquias foi avaliado utilizando um sistema de visão computacional. Também se modelou a oxidação da mioglobina em files de burriquete (Pogonias cromis), utilizando os parâmetros de vermelho (valor a* e R). Para registrar as mudanças da cor durante 57,6 h utilizou-se um sistema de visão computacional, a análise química realizou-se determinando a concentração de metamioglobina (%). Na avaliação da cor de corvina armazenada em gelo, o sistema de visão computacional mostrou diferenças significativas para L*, a*, ΔE e C*, enquanto que o colorímetro mostrou diferenças significativas para L* e ΔE, o único parâmetro que não apresentou diferenças entre instrumentos foi ΔE durante a avaliação da corvina armazenada em gelo. O coeficiente de correlação entre os parâmetros da cor (L*, a* e b*) das brânquias da corvina armazenada em gelo pelo tempo de armazenamento foi de 0,9747. O sistema de visão computacional registrou as mudanças da cor em filés de burriquete e se modelaram as mudanças utilizando um modelo exponencial. O sistema de visão computacional mostrou ser mais sensível às mudanças da cor durante a avaliação da cor na corvina armazenada em gelo. É possível prognosticar o tempo de armazenamento da corvina em gelo em função da mudança da cor das brânquias. Assim, foi possível modelar a variação da mioglobina em filés de burriquete utilizando sistemas de visão computacional para registrar ditas mudanças. Os sistemas de visão computacional têm grande capacidade para registrar as mudanças da cor e é possível utiliza-los para avaliar os alimentos em função da cor.
The surface color of the food is the first quality parameter estimated by the consumers
and is critical to the acceptance of the product, and then the appropriate color measurement is
an important tool. In this study we evaluated the color variation in Whitemouth croaker
(Micropogonias furnieri) stored in ice for 16 days; the parameters L *, a *, b *, C * and ΔE
were obtained by computer vision system, and Konica Minolta colorimeter CR-400. The
freshness of Whitemouth croaker based on the gills color changes were evaluated using a
computer vision system. Also it was modeled the oxidation of myoglobin in files of Black
drum (Pogonias cromis) using the red parameters (a * value and R) to record the color
changes during 2.4 days used a computer vision system, chemical analysis was done by
determining the concentration of myoglobin (%). In the evaluation of color of Whitemouth
croaker stored on ice, the computer vision system showed significant differences in L *, a *,
ΔE and C*, while the colorimeter showed significant differences in L * and ΔE; the only
parameter that not showed differences between instruments during the evaluation was ΔE of
Whitemouth croaker stored on ice. The correlation coefficient between the color parameters
(L *, a * and b *) of Whitemouth croaker gills stored on ice for storage time was 0.97. The
computer vision system recorded the color changes in Black drum fillets and modeled the
changes using a power law model. The computer vision system was more sensitive to color
changes in the color evaluation corvine stored on ice. Whitemouth croaker determined
whether the storage time of the stored ice according to the color change of the gills. Thus, it
was possible to model the variation of myoglobin in Black drum fillets using computer vision
systems to record such changes. The computer vision systems have great capacity to record
the color changes and it can use them to evaluate the food by color.
