Identificação e quantificação de adulterantes em leite cru utilizando imagens digitais e quimiometria

Abstract

A qualidade com que o leite cru chega as plataformas de recepção e distribuição é um dos atributos mais importantes para a indústria de laticínios, visto que o mesmo pode ser facilmente adulterado na etapa de beneficiamento. Desta forma, este trabalho propõe um método rápido utilizando imagens digitais e ferramentas quimiométricas para detectar e quantificar a presença de adulterantes em leite cru. Para isso preparou-se em laboratório amostras adulteradas de leite contendo misturas binárias e ternárias dos adulterantes formol (0,1 a 0,6 m.v-1 %), amido (1 a 6 m.v-1 %) e soro (5 a 30 v.v-1 %). Em seguida, adicionou-se o reagente cromogênico específico para cada adulterante, que serviu para melhorar o contraste da imagem. O reagente cromogênico verde de bromocresol (C21H14Br4O5S) foi usado para análise do formol, o vermelho de metila (C15H15N3O2) para o soro e a solução de iodolividona a 2% para o amido. As imagens digitais foram capturas utilizando a partir de um aparelho celular e os valores de RGB (red, green e blue) foram extraídos utilizando o aplicativo Photometrix®. Foi utilizada uma região de interesse (ROI) de 64 X 64. Os modelos multivariados foram construídos utilizando o software The Uscramble X® versão 10.4. A análise exploratória utilizando análise em componentes principais (PCA), possibilitou a visualização de agrupamentos distintos do leite puro e adulterado. Exceto para a adulteração com soro devido a este adulterante estar na própria constituição do leite. Em relação aos modelos de calibração multivariada, que foram validados por série de teste, pode-se afirmar que obtiveram resultados satisfatórios visto que foram aplicados a amostras contendo os três adulterantes para simular uma adulteração real. Os modelos construídos para quantificação de amido, formol e soro obtiveram coeficiente de determinação (R2) de 0,9060; 0,8056 e 0,9012 na etapa de validação, respectivamente. Deste modo, o trabalho desenvolvido mostra a viabilidade do uso de imagens digitais e ferramentas quimiométricas para a identificação e quantificação de adulterantes leite estudado.