BR0004421B1 - PROCESS FOR IDENTIFYING AND QUALIFYING IMPURITY ON POWDER MATERIAL - Google Patents

Description

Relatório Descritivo de Patente de Invenção: “PROCESSO PARAPatent Descriptive Report: “PROCESS FOR

IDENTIFICAÇÃO E QUANTIFICAÇÃO DE IMPUREZAS EM MATERIAL EM PÓ”.IDENTIFICATION AND QUANTIFICATION OF IMPURITY ON POWDER MATERIAL ”.

CAMPO DA INVENÇÃO A presente invenção refere-se a um processo aperfeiçoado para identificação e quantificação de impurezas em material em pó. O processo da invenção é particularmente adequado para identificação e quantificação de impurezas orgânicas em amostras de alimentos tais como café, trigo, macarrão, ração animal, entre outros.FIELD OF THE INVENTION The present invention relates to an improved process for identifying and quantifying impurities in powder material. The process of the invention is particularly suitable for identifying and quantifying organic impurities in food samples such as coffee, wheat, pasta, animal feed, among others.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO A detecção de impurezas em amostras de alimentos é uma preocupação constante principalmente no que se refere à detecção de fraudes na preparação dos referidos alimentos. Por fraude considera-se a mistura, intencional ou não, de materiais estranhos ao produto em questão, normalmente materiais de baixo custo que alteram a qualidade do produto e causam danos ao consumidor, tanto danos de ordem econômica quanto possíveis danos à saúde. A maioria dos procedimentos utilizados para identificação deste tipo de impureza ainda é realizada de forma qualitativa e estes métodos são baseados em análises visuais das amostras. Nos últimos anos algumas técnicas quantitativas também têm sido desenvolvidas com a finalidade de identificar as impurezas contidas principalmente em amostras de alimentos. O documento US 5.699.724, por exemplo, descreve um método que permite a identificação de impurezas em grãos de cereais em seu tamanho natural baseado em análise das características de cor, forma e tamanho dos grãos secos obtidos através de uma câmera CCD (" Charge Couple Device"), sendo que o método descrito naquele documento tem por objetivo a separação física das impurezas de má qualidade tais como grãos quebrados ou com dimensões abaixo do desejado presentes em produtos agrícolas como, por exemplo, soja, café e arroz. O equipamento utilizado naquele documento realiza automaticamente as etapas de identificação e separação das referidas impurezas. Em resumo, o processo descrito na referida patente US, determina somente se uma determinada amostra de material granuíar esta fora de um padrão ou não. Já o documento DE 3.443.476 apresenta um método que separa e classifica grãos, frutos e vegetais utilizando-se de câmeras de vídeo. Também neste documento os parâmetros utilizados para identificação das impurezas baseiam-se nas características de cor e forma. Se um determinado produto não apresenta um padrão próximo a um preestabelecido, este é rejeitado. Portanto, trata-se de uma analise qualitativa pois a quantidade das impurezas não é determinada.BACKGROUND OF THE INVENTION Detection of impurities in food samples is a constant concern primarily with regard to detection of fraud in the preparation of said foods. Fraud is considered to be the intentional or unintentional mixing of materials foreign to the product in question, usually low cost materials that alter the quality of the product and cause damage to the consumer, both economic damage and possible health damage. Most of the procedures used to identify this type of impurity are still performed qualitatively and these methods are based on visual analysis of the samples. In recent years some quantitative techniques have also been developed to identify impurities mainly contained in food samples. US 5,699,724, for example, describes a method that allows the identification of grain size impurities in their natural size based on analysis of the color, shape and size characteristics of the dried grain obtained by a CCD (Charge) camera. Couple Device "), and the method described in that document is intended for the physical separation of poor quality impurities such as broken or undersized grains present in agricultural products such as soy, coffee and rice. The equipment used in that document automatically performs the steps of identifying and separating said impurities. In summary, the process described in said US patent only determines whether a particular sample of granular material is out of standard or not. DE 3,443,476 presents a method that separates and classifies grains, fruits and vegetables using video cameras. Also in this document the parameters used for identifying impurities are based on the color and shape characteristics. If a particular product does not have a pattern close to a preset, it is rejected. Therefore, this is a qualitative analysis because the amount of impurities is not determined.

Outro método conhecido do estado da técnica para detecção da presença de impurezas em produtos alimentícios é descrito no documento RU 2.075.064. Todavia, este método destina-se à analise de impurezas de origem química tais como metais pesados onde as características espectrais dos referidos compostos químicos são determinadas por um foto receptor que amplifica o sinal captado a partir da luz que é excitada quando se identifica um elemento químico qualquer. O documento US 5.495.333 refere-se a um processo qualitativo para detecção de impurezas em uma massa fluida utilizando uma câmera CCD que registra a luz retroespalhada pelas impurezas. O documento US 4.999.512, por outro lado, utiliza uma fonte ativa de radiação, no caso, um feixe de lazer, que também registra a luz retroespalhada pelas impurezas, sendo que o método daquela invenção é também apenas qualitativo tendo em vista que apenas identifica as impurezas mas não as quantifica, e se aplica a materiais na forma liquida.Another known prior art method for detecting impurities in food products is described in RU 2,075,064. However, this method is intended for the analysis of chemical impurities such as heavy metals where the spectral characteristics of said chemical compounds are determined by a photoreceptor that amplifies the signal captured from light that is excited when a chemical element is identified. any. US 5,495,333 relates to a qualitative process for detecting impurities in a fluid mass using a CCD camera that records light scattered by impurities. US 4,999,512, on the other hand, uses an active source of radiation, in this case, a leisure beam, which also records light scattered by impurities, and the method of that invention is also only qualitative since only identifies impurities but does not quantify them, and applies to materials in liquid form.

Ainda outro documento do estado da técnica relativo a um método que utiliza a identificação de impurezas através da energia retroespalhada é SU 73.559 em que se utiliza um feixe luminoso que incide diretamente sobre o material analisado. Nesta técnica, verifica-se se parte deste feixe c retroespalhado ou não.Still another prior art document relating to a method utilizing the identification of impurities through backscattered energy is SU 73,559 in which a light beam is used which focuses directly on the material analyzed. In this technique, it is checked whether part of this beam is backscattered or not.

Uma desvantagem significativa dos métodos já conhecidos do estado da técnica, principalmente daqueles utilizados para identificação de impurezas em determinados tipos de alimentos tais como café torrado e moído, é que tratam de métodos que destroem as amostras que consequentemente não podem ser guardadas, por exemplo, como contra- prova ou para uma possível análise de comparação por outro método.A significant disadvantage of methods known in the art, especially those used to identify impurities in certain types of foods such as roasted and ground coffee, are methods that destroy samples which cannot therefore be stored, for example. as a counter-test or for a possible comparison analysis by another method.

Especificamente com relação ao café torrado e moído, por exemplo, o processo mais convencionalmente utilizado é baseado na preparação de lâminas microscópicas que são preparadas utilizando-se reagentes químicos e a quantificação das impurezas é baseada na comparação da percentagem do extrato aquoso da amostra que esta sendo analisada e que conteria as impurezas com a percentagem do extrato aquoso do café puro. Esta técnica de quantificação apresenta sérias desvantagens pois além do fato dos reagentes químicos destruírem a amostra, existem situações em que a percentagem do estrato aquoso da amostra sob analise pode situar-se abaixo do valor predestinado para o café puro, o que acontece, por exemplo, quando o café esta contaminado com soja. Além disso, por tratar-se de analise visual através do microscópio eletrônico, este processo constitui-se em um método subjetivo e, consequentemente, a confiabilidade dos resultados não pode ser considerada muito grande já que depende da experiência do técnico analista e está sujeita a erros humanos. Outra desvantagem deste tipo de análise reside no fato de ser um método demorado e de alto custo pois não conta com as técnicas avançadas de processamento de dados via computador.Specifically with respect to roasted and ground coffee, for example, the most conventionally used process is based on the preparation of microscopic slides which are prepared using chemical reagents and the quantification of the impurities is based on comparing the percentage of the aqueous extract of the sample being prepared. being analyzed and would contain the impurities as a percentage of the pure coffee aqueous extract. This quantification technique has serious disadvantages because in addition to the fact that chemical reagents destroy the sample, there are situations where the percentage of the aqueous layer of the sample under analysis may be below the predestined value for pure coffee, which happens, for example. , when coffee is contaminated with soy. Moreover, because it is a visual analysis through the electron microscope, this process is a subjective method and, consequently, the reliability of the results cannot be considered very high since it depends on the experience of the analyst technician and is subject to human errors. Another disadvantage of this type of analysis is that it is a time consuming and expensive method because it lacks advanced computer processing techniques.

Assim é um objeto da presente invenção prover um processo para identificação de impurezas especialmente em amostras de alimentos que permita não somente a identificação, mas também a quantificação de tais impurezas, sem contudo destruir a amostra analisada.Thus it is an object of the present invention to provide a process for identifying impurities especially in food samples that allows not only the identification but also the quantification of such impurities without destroying the analyzed sample.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO A presente invenção refere-se a um processo para identificação e quantificação de impurezas em materiais em pó compreendendo as etapas de: a) prover uma amostra do material em pó a ser analisado; b) gerar imagens espectrais RGB ampliadas da amostra do material em pó, c) classificar os componentes da imagem através da resposta espectral, separando o referido material em pó das impurezas e determinando qualitativamente as impurezas através da comparação da resposta espectral obtida com padrões preestabelecidos; d) calcular o percentual de impurezas existentes na amostra através dc comparação das áreas relativas calculadas em (d) com áreas relativas calculadas em imagens RGB do referido material em pó contendo quantidades conhecidas de impurezas e utilizadas como padrão.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention relates to a process for identifying and quantifying impurities in powder materials comprising the steps of: a) providing a sample of the powder material to be analyzed; b) generating enlarged RGB spectral images of the powder sample, c) classifying the image components by the spectral response, separating said powder material from the impurities and qualitatively determining the impurities by comparing the spectral response obtained with predetermined standards; d) calculating the percentage of impurities in the sample by comparing the relative areas calculated in (d) with relative areas calculated in RGB images of said powder material containing known amounts of impurities and used as standard.

BREVE DESCRIÇÃO DAS FIGURASBRIEF DESCRIPTION OF THE FIGURES

As Figuras 1 a e lb apresentam exemplos de imagens multiespectrais em 12 vezes de café torrado e moído no estado puro e com presença de cascas e paus dos próprios grãos de café, respectivamente. As Figuras 2a, 2b, 2c, 2d apresentam imagens RGB referentes a amostras com percentuais variados de açúcar mascavo, cevada, milho e soja, respectivamente.Figures 1a and 1b show examples of 12-fold multispectral images of roasted and ground coffee in the pure state and with the presence of coffee bean hulls and sticks, respectively. Figures 2a, 2b, 2c, 2d show RGB images for samples with varying percentages of brown sugar, barley, corn and soybeans, respectively.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃODETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

Após detalhados estudos, os inventores desenvolveram um processo para detecção de impurezas em materiais em pó que permite uma determinação quantitativa bastante precisa dessas impurezas e ainda apresenta a grande vantagem de não ser um processo destrutivo, ou seja, a amostra utilizada não é destruída e pode ser conservada como contra- prova para análises adicionais ou mesmo para ser utilizada em testes comparativos utilizando-se outros métodos de identificação de impurezas. O processo da presente invenção é particularmente adequado para ser empregado na verificação da qualidade e impureza de produtos alimentícios tais como café, trigo, macarrão, ração e outros. O termo "impureza" tal como aqui definido deve ser entendido como se referindo a toda e qualquer substância presente na amostra do material em pó que se deseja analisar que constitua material em pó in natura. No caso do pó de café vendido comercialmente, por exemplo, existem dois grupos de materiais estranhos que podem estar presentes por mistura aos grãos de café antes destes serem torrados e moídos, seja de forma intencional ou não: o primeiro grupo é tecnicamente conhecido como "misturas" e atualmente os materiais mais comuns dessas "misturas" são soja, milho, açúcar, centeio, caramelo e cevada. O segundo grupo constitui o que os especialistas em café denominam de "impurezas" e compreendem cascas e paus. O processo de acordo com a presente invenção é adequado para identificar e quantificar os dois tipos de "materiais estranhos" acima definidos, doravante genericamente denominados de impurezas para os objetivos da presente invenção. O processo aqui reivindicado baseia-se no principio físico de que diferentes materiais podem apresentar reflectância distintas em diferentes comprimentos de ondas do espectro eletromagnético. Os inventores desenvolveram, então, um processo que pudesse aplicar este principio à analise de materiais em pó nos quais existem materiais de características distintas. Após os estudos realizados, desenvolveu-se um processo compreendendo as etapas específicas apresentadas abaixo. A primeira etapa do processo de acordo com a invenção compreende a provisão de uma amostra do material em pó que se deseja analisar. A amostra do material em pó é submetida a etapas convencionais de limpeza e homogeneização e, a seguir, efetua-se a etapa de geração de imagens multispectrais. Para esta finalidade utiliza-se um equipamento para ampliação das imagens acoplado a uma câmera que transforma a imagem ampliada em imagens espectrais RGB (Red/ Green/ Blue) através do uso de filtros espectrais nas bandas de cor azul (0,4-0,5 Ιμιη), verde (0,5-0,6Ιμιη) e vermelho (0,6-0,7μηι). O equipamento de geração de imagem utilizado é de preferência, uma câmera CCD. Para se obter uma ampliação adequada das imagens pode ser utilizada uma lupa eletrônica binocular, por exemplo, sendo que o nível apropriado de ampliação será determinado de acordo com o material em pó utilizado em cada caso. No caso de amostras de café, a ampliação é de 12 vezes. Também dependendo do material em pó sob análise e dos objetos finais desejados, a etapa de captação de imagens é realizada preferencialmente colocando- se a amostra sob iluminação de alta intensidade e constante ao longo do tempo. Tem-se, portanto, que todo o processo ora desenvolvido é baseado nas diferenças de assinaturas espectrais entre o material de interesse e as impurezas em três faixas espectrais: azul, verde e vermelho, ou seja, é baseado na verificação de que a respostas espectrais das impurezas que possam estar presentes.After detailed studies, the inventors have developed a process for detecting impurities in powdered materials that allows a very accurate quantitative determination of these impurities and still has the great advantage of not being a destructive process, ie the sample used is not destroyed and can be retained as a counter-test for further analysis or even for comparative testing using other impurity identification methods. The process of the present invention is particularly suitable for use in checking the quality and impurity of food products such as coffee, wheat, pasta, feed and others. The term "impurity" as defined herein shall be understood to refer to any substance present in the sample of the powdered material which is to be considered to be fresh powder material. In the case of commercially sold coffee grounds, for example, there are two groups of foreign materials that may be present by mixing with the coffee beans before they are roasted and ground, either intentionally or unintentionally: the first group is technically known as " blends "and currently the most common materials in these" blends "are soy, corn, sugar, rye, caramel and barley. The second group is what coffee specialists call "impurities" and includes peels and sticks. The process according to the present invention is suitable for identifying and quantifying the two types of "foreign materials" defined above, hereinafter generally referred to as impurities for purposes of the present invention. The process claimed herein is based on the physical principle that different materials may exhibit distinct reflectance at different wavelengths of the electromagnetic spectrum. The inventors then developed a process that could apply this principle to the analysis of powdered materials in which materials of different characteristics exist. After the studies performed, a process was developed comprising the specific steps presented below. The first step of the process according to the invention comprises providing a sample of the powder material to be analyzed. The powdered material sample is subjected to conventional cleaning and homogenization steps and then the multispectral imaging step is performed. For this purpose an image magnification equipment coupled to a camera is used which transforms the enlarged image into RGB (Red / Green / Blue) spectral images through the use of spectral filters in the blue bands (0.4-0, 5 Ιμιη), green (0.5-0.6Ιμιη) and red (0.6-0.7μηι). The imaging equipment used is preferably a CCD camera. To obtain adequate magnification of the images a binocular electronic magnifying glass can be used, for example, and the appropriate level of magnification will be determined according to the powder material used in each case. For coffee samples, the magnification is 12 times. Also depending on the powder material under analysis and the desired end objects, the imaging step is preferably performed by placing the sample under high intensity and constant illumination over time. Therefore, the whole process developed here is based on the differences in spectral signatures between the material of interest and the impurities in three spectral ranges: blue, green and red, that is, based on the verification that the spectral responses of impurities that may be present.

Uma das principais características do processo da presente invenção que o diferencia dos métodos já conhecidos do estado da técnica e que permite a obtenção de resultados aperfeiçoados de quantificação de impurezas é o fato de que ele utiliza uma técnica de análise de imagens provenientes tanto do material de interesse quanto de impurezas empregando para tanto uma fonte de radiação passiva que é refletida e gera imagens digitais através das quais se mede a diferença de reflectância ou dos valores digitais entre o material de interesse c as impurezas para identificar e quantificar estas últimas. Ao contrario, os métodos até aqui conhecidos envolvem emissão e retroespalhamento de energia.One of the main features of the process of the present invention which differentiates it from the known methods of the state of the art and which enables to obtain improved impurity quantification results is the fact that it utilizes an image analysis technique derived from both the material of interest as well as impurities by employing a reflected passive radiation source and generating digital images by measuring the difference in reflectance or digital values between the material of interest and the impurities to identify and quantify the latter. In contrast, the methods hitherto known involve energy emission and backscattering.

Outro efeito técnico novo alcançado pelo processo aqui reivindicado é que ele permite a identificação e a quantificação de impurezas em materiais moídos. Isto é de fundamental importância principalmente no que se refere a determinados produtos alimentícios que chegam ao consumidor final de pó como, por exemplo, farinha de trigo, e muitas vezes na forma de produto torrado e moído como é o caso mais especifico do café.Another new technical effect achieved by the process claimed herein is that it allows the identification and quantification of impurities in ground materials. This is of paramount importance especially with regard to certain food products reaching the final consumer of powder such as wheat flour, and often in the form of roasted and ground products such as coffee.

Para estes produtos é essencial que se possa detectar e quantificar as impurezas presentes nesta forma final de consumo. Salienta-se que os métodos conhecidos do estado da técnica utilizam procedimentos analíticos baseados em padrões de diferença de cor, forma e tamanho de grãos de alimentos. Todavia, ao se efetuar a moagem de tais alimentos, ou torrefação seguida de moagem, todas as condições de cor, forma e tamanho intrínsecas dos grãos in nalura são completamente alteradas e, por conseguinte, análises que têm por base tais parâmetros não poderíam ser utilizadas. O processo desenvolvido pelos presentes inventores c tão preciso que permite a diferenciação de impurezas presentes na amostra de eventuais sombras que podem aparecer na imagem, o que os demais métodos utilizados para este tipo de análise não permitia.For these products it is essential to be able to detect and quantify the impurities present in this final form of consumption. It is noteworthy that methods known in the prior art use analytical procedures based on patterns of color difference, shape and size of food grains. However, when milling such foods, or roasting followed by grinding, all the intrinsic color, shape and size conditions of the grain are completely changed and therefore analyzes based on such parameters could not be used. . The process developed by the present inventors is so precise that it allows the differentiation of impurities present in the sample of any shadows that may appear in the image, which other methods used for this type of analysis did not allow.

Após terem sido geradas, as imagens provenientes do sistema dc ampliação são passadas a um sistema de computador acoplado ao equipamento de geração de imagem (por exemplo, câmera CCD), onde são armazenadas, processadas e quantificadas através de um aplicativo (software) de processamento de imagens digitais. Quaisquer dispositivos convencionalmente utilizados para analise de imagens de superfícies podem ser empregados, tais como aqueles usados para analise de imagens geradas por satélites.Once generated, images from the magnification system are passed to a computer system coupled to the imaging equipment (eg CCD camera), where they are stored, processed and quantified through a processing application (software). of digital images. Any devices conventionally used for surface image analysis may be employed, such as those used for satellite image analysis.

Podem ser citados como exemplo o Sistema de Processamento dc Informações Georreferenciadas Spring, SIARCS, ENVI, ERDAS/IMAGINE, entre outros.Examples include the Spring Georeferenced Information Processing System, SIARCS, ENVI, ERDAS / IMAGINE, among others.

De forma geral são realizadas as seguintes funções de cessamento de imagens: a) leitura e armazenamento de imagens ampliadas pelo equipamento de ampliação; b) classificação supervisionada, ou seja, classificação da imagem em três classes espectrais: material de interesse, impureza e sombra. Identifica-se a resposta espectral de cada um destes componentes espectrais a partir do seu histograma ou diretamente sobre a imagem para se gerar um padrão. Assim, por exemplo, o pó em questão terá uma resposta variando de Xi a Xn, a impureza de Yi a Yn e o componente “sombras”de Zj a Zn; c) cálculo de área (calcula a área relativa, em porcentagem, ocupada por cada uma das classes espectrais acima mencionadas); e d) quantificação final das impurezas na amostra sob analise utilizando-se como ferramenta uma curva calibração entre a área relativa obtida pela classificação é específica para cada tipo de material de interesse. No caso de café torrado e moído, por exemplo, ela é específica para cada tipo de “impureza”. A Figura 3 mostra o resultado desta quantificação no Spring para cascas e paus.In general, the following image termination functions are performed: a) reading and storing images enlarged by the enlargement equipment; b) supervised classification, ie classification of the image into three spectral classes: material of interest, impurity and shadow. The spectral response of each of these spectral components is identified from its histogram or directly over the image to generate a pattern. Thus, for example, the dust in question will have a response ranging from Xi to Xn, the impurity of Yi to Yn, and the “shadow” component of Zj to Zn; c) area calculation (calculates the relative area, in percentage, occupied by each of the above mentioned spectral classes); and d) final quantification of impurities in the sample under analysis using as a tool a calibration curve between the relative area obtained by the classification is specific to each type of material of interest. For roasted and ground coffee, for example, it is specific to each type of "impurity". Figure 3 shows the result of this Spring quantification for shells and sticks.

Este exemplo de gráfico de classificação representa a relação existente entre a porcentagem em peso e a área calculada pelo Spring, para a referida impureza. O processo da presente invenção provê, portanto, uma maneira eficiente para a detecção e quantificação de impurezas em materiais em pó que supera as desvantagens dos métodos conhecidos do estado da técnica tendo em vista que elimina a subjetividade das análises anteriormente realizadas principalmente para produtos alimentícios, não há destruição da amostra analisada e, além disso, propicia um alto rendimento para os casos em que se exige uma análise de grande quantidade de amostras. O exemplo ilustrativo apresentado a seguir servirá para melhor descrever a presente invenção. Entretanto, os dados e procedimentos ilustrados referem-se meramente a algumas modalidades de concretização da presente invenção e não devem ser tomados como limitativos do escopo da mesma.This example classification chart represents the relationship between the percentage by weight and the area calculated by Spring for said impurity. The process of the present invention therefore provides an efficient way for detecting and quantifying impurities in powdered materials that overcomes the disadvantages of known prior art methods in that it eliminates the subjectivity of analyzes previously performed mainly for food products. there is no destruction of the analyzed sample and, moreover, it provides a high yield for cases where a large sample analysis is required. The following illustrative example will serve to further describe the present invention. However, the data and procedures illustrated merely refer to some embodiments of the present invention and should not be construed as limiting the scope thereof.

Exemplo: Uma amostra de 100 gramas de café torrado e moído colocada em frasco de Erlenmeyer foi secada e homogeneizada. Em seguida, o frasco foi colocado em um agitador/estufa do tipo Wagner que rotacionou o frasco a uma temperatura de 40°C por 24 horas. A amostra foi então transferida para um Erlenmeyer com 90 ml de clorofórmio. Em seguida, transferiu-se a mistura para um funil com um papel de filtro e todo o sistema foi deixado em repouso durante 15 horas para permitir a evaporação espontânea do clorofórmio. Todo o material retido pelo papel de filtro foi eliminado através do uso de uma peneira e o restante do material foi passado para uma placa de Petri. A placa de Petri foi colocada dentro de uma câmara de madeira e foi iluminada por duas lâmpadas de halogênio dicroicas de 12 Volts e 20 Watts fixadas à parte interna da referida câmara de madeira. A amostra, sob iluminação, foi então colocada sob uma lupa eletrônica binocular que gerou um aumento de 12 vezes. Esta imagem ampliada foi transformada pela câmera CCD em imagens espectrais RGB.Example: A 100 gram sample of roasted and ground coffee in Erlenmeyer flask was dried and homogenized. The flask was then placed in a Wagner-type shaker / oven which rotated the flask at a temperature of 40 ° C for 24 hours. The sample was then transferred to an Erlenmeyer with 90 ml chloroform. The mixture was then transferred to a filter paper funnel and the entire system was left to stand for 15 hours to allow spontaneous evaporation of the chloroform. All material retained by the filter paper was disposed of through a sieve and the remaining material was passed to a petri dish. The Petri dish was placed inside a wooden chamber and was illuminated by two 12 Volt 20 Watt dichroic halogen lamps attached to the interior of said wooden chamber. The sample, under illumination, was then placed under a binocular electronic magnifying glass that generated a 12-fold magnification. This enlarged image has been transformed by the CCD camera into RGB spectral images.

As imagens geradas pela câmera CCD foram passadas a um microcomputador da linha IBM PC onde foram armazenadas e processadas com a utilização de sistemas Kontron Imaging System KS-300 e do Sistema de Processamento de Informações Georreferenciais Spring. O resultado indicou uma amostra contendo impurezas de cascas tal como ilustrado na Figura 6.The images generated by the CCD camera were passed to a microcomputer of the IBM PC line where they were stored and processed using Kontron Imaging System KS-300 and Spring Georeferential Information Processing System. The result indicated a sample containing shell impurities as shown in Figure 6.

Foram calculadas as áreas relativas dos materiais distintos visualizados nas imagens, isto é, pó de café, sobra e cascas, e estas áreas relativas foram colocadas em uma curva de calibração obtida através da análise de amostras-padrão de café torrado e moído contendo quantidades conhecidas de impurezas de cascas. O calculo indicou a presença de 40% de tais impurezas.The relative areas of the distinct materials visualized in the images, ie coffee grounds, leftovers and bark, were calculated and these relative areas were placed on a calibration curve obtained by analyzing standard roasted and ground coffee samples containing known quantities. of shell impurities. Calculation indicated the presence of 40% of such impurities.

Claims (4)

1 - Processo para identificação e quantificação de impurezas em material em pó caracterizado por compreender as etapas: a) prover uma amostra do material em pó a ser analisado; b) gerar imagens espectrais RGB ampliadas da amostra do material em pó; c) classificar os componentes da imagem através da resposta espectral, separando o referido material em pó das impurezas e determinando qualitativamente as impurezas através da comparação da resposta espectral obtida com padrões preestabelecidos d) calcular a área relativa percentual ocupada pelo material em pó e pelas impurezas nas imagens RGB do referido material em pó contendo quantidades conhecidas de impurezas e utilizadas como padrão e) .calcular o percentual de impurezas existentes na amostra através de comparação das áreas relativas calculadas em (d) com áreas relativas calculadas em imagens RGB do referido material em pó contendo quantidades conhecidas de impurezas e utilizadas como padrão.Process for identifying and quantifying impurities in powder material comprising the steps of: a) providing a sample of the powder material to be analyzed; b) generate enlarged RGB spectral images of the powder material sample; c) classifying the image components by the spectral response by separating said powder material from the impurities and qualitatively determining the impurities by comparing the spectral response obtained with pre-established standards d) calculating the relative percentage area occupied by the powder material and the impurities in the RGB images of said powdered material containing known amounts of impurities and used as standard e). calculate the percentage of impurities in the sample by comparing the relative areas calculated in (d) with the relative areas calculated in RGB images of said material in powder containing known amounts of impurities and used as a standard. 2. Processo de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por as imagens espectrais RGB serem captadas através de uma câmera CCD;Method according to claim 1, characterized in that the RGB spectral images are captured through a CCD camera; 3. Processo de acordo com a reivindicação 1, caracterizado por as imagens captadas serem ampliadas por meio de uma lupa eletrônica binocular acoplada ao equipamento de captação de imagens RGB.Method according to Claim 1, characterized in that the captured images are enlarged by means of a binocular electronic magnifying glass coupled to the RGB imaging equipment. 4. Processo de acordo com a reivindicação 1 ou 2, caracterizado por o referido material em pó ser café torrado e moído.Process according to Claim 1 or 2, characterized in that said powdered material is roasted and ground coffee.