CLASSIFICAÇÃO DA COR DE AÇÚCAR MASCAVO POR COLORIMETRIA INSTRUMENTAL

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Abstract

A alta variabilidade nas características visuais do açúcar mascavo, decorrente das diferenças nas matérias-primas e técnicas de processamento, impõe desafios significativos para o estabelecimento de padrões de identidade e qualidade do produto. O objetivo do estudo foi classificar amostras de açúcar mascavo utilizando análise de cor instrumental e técnicas multivariadas, visando o agrupamento e a seleção de amostras de referência para a classificação de cor. Para tanto, foram avaliadas 70 amostras de diferentes origens. Na determinação da cor, as amostras foram padronizadas utilizando-se a fração passante em peneira de 425 µm; em seguida, alíquotas de 20 g foram acondicionadas em placas de Petri (60×15 mm) para as leituras colorimétricas em triplicata. As coordenadas de cor foram obtidas no espaço CIELAB (L*, a*, b*, C* e Hue) utilizando um espectrofotômetro portátil (Minolta Chroma Meter, CM-25d). Os dados foram submetidos à Análise de Componentes Principais (ACP) e à análise de agrupamento para identificação de padrões e similaridades. Na análise de agrupamento, verificou-se que 96,7% da variação total foi explicada por dois componentes principais, sendo que o CP1 concentrou 70,2% e o CP2 26,5% da variância, permitindo a classificação das 70 amostras em cinco grupos diferentes. O CP1 foi influenciado principalmente pelas variáveis L* e b*, enquanto o CP2 foi definido pela variável a*. Os grupos 2 e 3 foram os mais representativos, compreendendo 22 e 27 amostras, respectivamente. A abordagem multivariada demonstrou ser eficaz para a categorização do açúcar mascavo, permitindo identificar amostras de referência que representam a identidade visual de cada agrupamento produtivo.

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Institutions
  • 1 Universidade Tecnológica Federal do Paraná
  • 2 Universidade Federal de São Carlos
  • 3 Departamento de Tecnologia Industrial e SoocioloDesenvolvimento Rural, Centro de Ciências Agrárias, Departamento de Tecnologia Agroindustrial e Socioeconomia Rural, Centro de Ciências Agrárias, Universidade Federal de São Carlos
Track
  • 2) Food Technology
Keywords
CIELAB espaço de cor
Análise multivariada
Padronização da qualidade