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Tese

A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (2024)

  • Authors:
  • Autor USP: ALARCON, JÚLIO CESAR PICOLO - EESC
  • Unidade: EESC
  • Sigla do Departamento: SEL
  • DOI: 10.11606/D.18.2024.tde-09092024-101534
  • Subjects: REDES NEURAIS; ESPECTROSCOPIA; DIELÉTRICOS; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; TECNOLOGIA DE MICRO-ONDAS; AZEITE
  • Keywords: Adulteração; Autenticidade; Espectroscopia dielétrica; Fraude; Ressoador; Sensor em microondas
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: Neste trabalho, nós desenvolvemos um sensor planar em microondas baseado no fenômeno de ressonância spoof localized surface plasmons que, em conjunto com arquiteturas feedforward simples de redes neurais artificiais (RNAs), é capaz de detectar e quantizar adulterantes em azeite de oliva extra virgem (AOEV). Nós investigamos quadro adulterantes comuns de AOEV, nomeadamente óleo de soja, óleo de milho, óleo de girassol e óleo de canola. O sensor incorpora um ressoador de quatro espirais acoplado eletromagneticamente à linhas de transmissão de microfita operando em 546.8 MHz para detectar mudanças na permissividade complexa de amostras de AOEV, causadas por adulteração. Um analisador de redes vetoriais (ARV) é usado para medir os parâmetros complexos de espalhamento 𝑆11 e 𝑆21 do sensor, que servem como entradas para duas diferentes RNAs Perceptron multicamadas (PMC). O primeiro modelo, usando apenas as componentes reais e imaginárias do 𝑆21 obtém uma precisão geral de 91.4% em detectar qual óleo adulterante está sendo aplicado às amostras de AOEV. Em contraste, o segundo modelo, incorporando as componentes reais e imaginárias do 𝑆11 e 𝑆21, obtém uma precisão geral de 99.2% em prever o adulterante usado nas amostras de teste. Além disso, nós aproveitamos o comportamento linear observado entre o |𝑆21| medido (em dB) e os níveis de adulteração, expressados como o valor percentual de volume de adulterante por volume de amostra, para desenvolver polinômios de primeira ordem utilizando a regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) para prever os níveis de adulteração em até 50%. A raiz do erro médio quadrático máxima (RMSE) obtida é 2,1% para previsões com óleo de canola como adulterante. O método PLSR resulta em valores de RMSE de 0,9% para óleo de soja; 1,1% para óleo de milho e 1,0% para óleo de girassol. Ademais, em contraste com os trabalhos recentes envolvendo adulteração de AOEV que utilizamúltiplos componentes espectrais do espectro de AOEV em frequências ópticas, nós demonstramos experimentalmente que uma única componente de frequência dos sinais refletidos e transmitidos do sensor proposto em microondas nos fornece informação suficiente para identificar e quantificar amostras adulteradas de AOEV. Esta metodologia oferece tanto uma análise qualitativa quanto quantitativa de AOEV, permitindo a detecção de adulterações tão baixas quanto 5% com um sistema simples, portátil e prático.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 12.07.2024
    • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.18.2024.tde-09092024-101534 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ALARCON, Júlio Cesar Picolo. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/. Acesso em: 29 dez. 2025.

    • APA

      Alarcon, J. C. P. (2024). A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/

    • NLM

      Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/

    • Vancouver

      Alarcon JCP. A neural network-aided microwave sensing approach for qualitative and quantitative analysis of adulteration in extra virgin olive oil [Internet]. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18155/tde-09092024-101534/

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