Title:	Authentication of indigenous Brazilian specialty Canephora coffees using smartphone image analysis.
Authors:	BAQUETA, M. R. POSTIGO, M. P. ALVES, E. A. MORAES NETO, V. F. de VALDERRAMA, P. PALLONE, J. A. L. DINIZ, P. H. G. D.
Affiliation:	MICHEL ROCHA BAQUETA, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; MATHEUS PEREIRA POSTIGO, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; ENRIQUE ANASTACIO ALVES, CPAF-RO; VENANCIO FERREIRA DE MORAES NETO, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PATRÍCIA VALDERRAMA, UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ; JULIANA AZEVEDO LIMA PALLONE, UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS; PAULO HENRIQUE GONÇALVES DIAS DINIZ, UNIVERSIDADE FEDERAL DO OESTE DA BAHIA.
Date Issued:	2024
Citation:	Food Research International, v. 196, 115133, Nov. 2024.
Description:	The prevention of coffee fraud through the use of digital and intelligence-based technologies is an analytical challenge because depending on the adulterant, visual inspection is unreliable in roasted and ground coffee due to the similarity in color and texture of the materials used. In this work, a 3D-printed apparatus for smartphone image acquisiton is proposed.
Thesagro:	Café Robusta Coffea Canephora Características Agronômicas Distribuição Geográfica Grão Qualidade Certificação de Produto Análise de Dados Método Estatístico
NAL Thesaurus:	Geographical distribution Grain quality Product certification Multivariate analysis
Keywords:	Conilon Capixaba Análise multivariada Color histogram Smartphone Rondônia Amazônia Ocidental Western Amazon Espírito Santo Região Sudeste Southeast
ISSN:	0963-9969
DOI:	https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141485
Type of Material:	Artigo de periódico
Access:	openAccess
Appears in Collections:	Artigo em periódico indexado (CPAF-RO)