Reconhecimento de Vinhos com um Nariz Eletrônico

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1 Universidade Federal de Santa Maria Centro de Tecnologia Departamento de Eletrônica e Computação Reconhecimento de Vinhos com um Nariz Eletrônico Proposta de Trabalho de Conclusão de Curso Prof. Giovani Baratto Santa Maria Agosto de 2005

2 Índice Introdução... 3 Objetivos... 4 Objetivos específicos... 4 Teoria... 5 Os sensores... 5 Reconhecimento de Padrões e Redes Neurais Artificiais... 5 As Medidas com o Sistema... 6 Cronograma de Atividades... 8 Bibliografia... 9

3 Introdução Neste projeto será implementado um sistema para a identificação de vinhos. Não se procura neste trabalho o desenvolvimento de um produto final. No entanto, a implementação de um produto final com aplicação industrial pode ser vislumbrada como uma continuação imediata deste projeto. O sistema a ser desenvolvido seria equivalente a um enólogo, o profissional responsável pela elaboração dos vinhos. Na literatura, um sistema como este é conhecido como e-nose ou nariz eletrônico. O nariz eletrônico poder ser utilizado para a certificação ou qualificação de produtos ou matérias primas. Com poucas alterações no hardware do sistema implementado ou somente a alteração no algoritmo de reconhecimento de padrões utilizado pelo sistema, implementa-se um sistema especialista na identificação de outros produtos diferentes dos derivados da uva. Neste trabalho de conclusão de curso serão usados sensores de óxido de estanho. A câmara de ensaios será construída com tubos de PVC e outros materiais de baixo custo.

4 Objetivos O objetivo geral deste projeto é implementar um sistema capaz de identificar um conjunto de amostras de vinho. Este sistema denominado de e-nose ou nariz eletrônico será implementado com um conjunto de sensores de gases. Objetivos específicos Os objetivos específicos deste projeto são: 1. Pesquisar e estudar a bibliografia referente aos temas: narizes eletrônicos, identificação de vinhos e redes neurais artificiais. 2. Projetar uma câmara de ensaios contendo os sensores de gases e onde serão injetadas as amostras de vinho. 3. Implementar a câmara de ensaios. 4. Realizar medidas com a câmara de ensaios. Amostras de vinho serão injetadas na câmara de ensaios e a resposta dos sensores serão amostradas e transmitidas a um computador. 5. Implementar em software o algoritmo de uma rede neural artificial. 6. Encontrar das medidas com os sensores de gases, atributos para o processo de reconhecimento de padrões. 7. Treinar e testar a rede neural artificial (item 6) com os atributos das medidas com os sensores de gases. 8. Redação do trabalho de conclusão de curso.

5 Teoria Os sensores A pesquisa e investimento em dispositivos sensores cresceram muito nos últimos anos. Uma grande parte dos aparelhos possui um ou mais tipos de sensores. Os equipamentos tecnologicamente inovadores, têm agregado um número substancialmente maior de sensores, permitindo um melhor controle sobre as variáveis que alteram o seu desempenho e uma melhor interface entre homem e máquina. Diferentes tipos de sensores de gás são utilizados na construção de um sistema eletrônico para a detecção de gases. Entre eles, os mais utilizados são os sensores de óxido de estanho, os ressonadores de quartzo, os dispositivos de ondas superficiais (SAW), os transistores MOSFETs quimicamente sensíveis e os polímeros condutores orgânicos. Além destes, existem muitos outros, mas são raramente empregados. Os sensores de óxido metálico, principalmente os de óxido de estanho, possuem um baixo custo e podem ser totalmente integrados numa microestrutura. Possuem uma larga faixa de sensibilidade, mas são muito pouco seletivos. Os sensores à base de polímeros condutores possuem sensibilidade e seletividade médias. Os dispositivos de ondas superficiais também são bastante usados, não tanto quanto os polímeros. Os bio-sensores são utilizados raramente em narizes eletrônicos e possuem alta sensibilidade e seletividade. Neste trabalho serão utilizados sensores de óxido de estanho, comercialmente disponíveis. Reconhecimento de Padrões e Redes Neurais Artificiais Para o reconhecimento de padrões de gases, freqüentemente são construídos classificadores usando redes neurais artificiais. O sucesso das redes neurais na identificação de aromas decorre do fato de que o aprendizado é feito por padrões, não sendo necessário um modelo para descrever o comportamento dos sensores de gás. Apesar de não existir até o momento uma definição para as redes neurais artificiais que seja aceita universalmente, reconhece-se que estas são formadas por uma grande quantidade de processadores simples, chamados de neurônios, unidades ou elementos

6 processadores conectados entre si por canais de comunicação conhecidos como sinapses. Pelas sinapses trafegam os dados numéricos, formando canais de comunicação entre as unidades. O aprendizado da rede é armazenado pelas sinapses na forma de intensidade de ligação entre as unidades. As Medidas com o Sistema Os sensores de gases são colocados em uma câmara que será desenvolvida para a realização destes experimentos. A câmara será construída em PVC e materiais de baixo custo, com entradas para a injeção das amostras e introdução de ar para a limpeza da câmara, como mostra a Figura 1. Figura 1. Esquema da câmara com os sensores. O sistema é ligado e a câmara é limpa com a introdução de ar fresco. Espera-se a estabilização dos sensores. Após a estabilização dos sensores, uma amostra do vinho é injetada por meio de uma seringa hipodérmica na câmara de ensaios. A resposta dos sensores é convertida para a forma digital e os sinais gravados. Atributos são extraídos das respostas dos sensores. Estes atributos são usados na entrada de uma rede neural artificial. A rede neural

7 realiza a classificação da amostra de vinho a partir de um prévio treinamento. Na saída da rede neural artificial têm-se a classificação do vinho, indicada por meio de algum código. Este código é convertido para uma forma que possa ser apresentado em um mostrador e interpretado por pessoas.

8 Cronograma de Atividades A implementação deste trabalho de conclusão de curso está prevista para ser realizada no prazo de um ano, a partir do inicio das atividades. O cronograma de atividades foi planejado levando em conta os objetivos específicos desta proposta para um trabalho de conclusão de curso. Tabela 1 - Cronograma das atividades desenvolvidas no projeto do monitor cardíaco. As atividades são enumeradas na tabela descritas no texto a seguir. Trimestre Atividades X X 2 X X 3 X 4 X X 5 X X 6 X 7 X X 8 X X As atividades enumeradas de 1 a 8 na Tabela 1 são as seguintes: 1. Pesquisar e estudar a bibliografia referente aos temas: narizes eletrônicos, identificação de vinhos e redes neurais artificiais. 2. Projetar uma câmara de ensaios contendo os sensores de gases. 3. Implementar a câmara de ensaios. 4. Realizar medidas com a câmara de ensaios. 5. Implementar em software o algoritmo de uma rede neural artificial. 6. Encontrar atributos para o processo de reconhecimento de padrões. 7. Treinar e testar a rede neural artificial. 8. Redação do trabalho de conclusão de curso.

9 Bibliografia [Buttry91] Buttry, D.A. In: A. J.Bard (Ed.), Applications of the quartz crystal microbalance to electrochemistry, Electroanalytical Chemistry (1991) [Kourkoutas05] Y. Kourkoutas, M. Kanellaki, A.A. Koutinas and C. Tzia Effect of fermentation conditions and immobilization supports on the wine making, Journal of Food Engineering, 69-1 (2005) [Natale96] Corrado Di, Fabrizio A. M. Davide, Arnaldo D'Amico, Paolo Nelli, Silvio Groppelli and Giorgio Sberveglieri An electronic nose for the recognition of the vineyard of a red, Sensors and Actuators B: Chemical, 33-1 (1996), [Natale97] C. Di Natale et al. An electronic nose for food analysis, Sensor and Actuators B, 44 (1997) [Nato96] H. Nato, K. Kondo, M. Habara, Y. Douguchi, R.I. Waite, H. Nakazumi, Identification of aromas from alcohols using a Japanese-lacquer-film-coated quartz resonator gas sensor in conjunction with pattern recognition analysis, Sensors and Actuators B, (1996) [Palenzuela05] B. Palenzuela, B.M. Simonet, A. Ríos and M. Valcárcel Determination of free and total sulphur dioxide in wine by use of an amalgamated piezoelectric sensor, Analytica Chimica Acta, /no prelo. Disponível on-line desde 3 de fevereiro/ [Santos04] J. P. Santos, J. Lozano, M. Aleixandre, I. Sayago, M. J. Fernández, L. Arés, J. Gutiérrez and M. C. Horrillo Discrimination of different aromatic compounds in water, ethanol and wine with a thin film sensor array, Sensors and Actuators B: Chemical, (2004), [Zhou97] X. C. Zhou et al. Organic vapour sensor based on quartz crystal microbalance coated with self-assembled monolayers, Sensors and Actuators B, 42 (1997)