DESENVOLVIMENTO DE UM NARIZ ELETRÔNICO PARA ANÁLISE SENSORIAL DE BEBIDAS

 Letícia de Paiva Barbosa, Nelson H. T. Lemes^*

 O nariz eletrônico é constituído de um arranjo de sensores para detecção de substâncias químicas voláteis, controlados por uma placa Arduino UNO². Os sensores do tipo MQ-X, com X=2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 e 135, funcionam como resistores ligados à um circuito e, em geral, são feitos de óxidos metálicos e polímeros condutores.  A mudança no comportamento resistivo do sensor é usada para identificar e quantificar os compostos. Desta forma, os sensores geram sinais, ao longo do tempo, que são coletados pela placa Arduino UNO e armazenados em arquivo txt. Esse instrumento é capaz de produzir uma ‘impressão digital’ para um odor específico. Ao contrário da maioria dos sensores químicos existentes, projetados para detectar compostos químicos específicos, os sensores usados não são específicos a nenhum vapor ou gás, e o sinal de cada sensor não é analisado de forma individual, mas de forma coletiva transformado numa matriz X. O sinal 1×100 de cada um dos 9 sensores, para as 6 amostras, formam uma matriz de dimensão 6×900. Para o suporte dos sensores foi desenvolvido e impresso um modelo 3D, no Laboratório NidusLab Maker. O protótipo tem por objetivo o desenvolvimento de um corredor eficiente para capturar os gases (Figura 1a) e um protocolo para aquisição dos dados e limpeza do dispositivo. Neste trabalho, verificamos à eficiência do design proposto para reconhecimento de padrão de produtos alcoólicos (cerveja, álcool gel, vinho) e não alcoólicos (água, suco e refrigerante)¹. A figura 1b apresenta o sinal dos 9 sensores para a cerveja. O reconhecimento de um padrão foi feito usando decomposição em valor singular (SVD) e análise da componente principal (PC). A classificação dos alimentos foi possível pelos dados adquiridos no dispositivo. O trabalho segue com a aplicação do dispositivo na classificação de bebidas com o café e análise dos dados utilizando redes neurais (IA).

Figura 1: (a) Nariz eletrônico. (b) Dados dos 9 sensores (MQ-3,2,8,5,7,9,135,4,6) para uma das amostras (cerveja).

 Agradecimentos: FAPEMIG e NidusLab Maker.

[1] SCHALLER, E.; BOSSET, J. O.; ESCHER, F. ‘Electronic Noses’ and Their Application to Food. LWT – Food Science and Technology, v. 31, n. 4, p. 305–316, abr. 1998.

[2] PATEL, H. K. The electronic nose: artificial olfaction technology. New Delhi: Springer, 2014.