Medidas simultâneas mecânicas e acústicas e correlações sensoriais para alimentos crocantes

Abstract

A indústria alimentícia está cada vez mais interessada em utilizar métodos mais rápidos e efetivos do que a análise sensorial na determinação da crocância de alimentos. Medidas instrumentais, acústicas e mecânicas, vêm sendo estudadas na tentativa de correlacionar estes resultados com a crocância sensorial determinada por painéis treinados. No entanto, as baixas taxas de aquisição destes parâmetros resultam, muitas vezes, em baixas correlações com a resposta sensorial. Neste estudo um sistema de medição acústico (com alta taxa de aquisição de dados) foi acoplado a um texturômetro para possibilitar as medidas acústicas durante a fratura de produtos crocantes. O texturômetro e o microfone foram inseridos em uma caixa semi-anecoica para evitar a influência dos ruídos externos durantes as medições. Testes com diferentes posições do microfone em relação à sonda mecânica foram realizados. Dois tipos de filtros acústicos (Finite Impulse Response e Arimi) foram aplicados no pós- processamento dos dados para atenuar o ruído produzido pelo texturômetro. Um painel sensorial foi treinado com base nos produtos que compõem a escala Spectrum de crocância. Três estudos de determinação de crocância por análises acústicas, mecânicas e sensoriais foram realizados. O primeiro estudo foi realizado com produtos da escala Spectrum. O segundo estudo foi realizado com bananas desidratadas pelo método Conductive multi-flash drying (KMFD) utilizando diferentes parâmetros de processo. Por fim, o terceiro estudo foi realizado com bananas desidratadas por diferentes processos de secagem. A caixa semi- anecoica foi efetiva na atenuação dos ruídos externos, produzindo um isolamento de 20 dB de SPL em frequências acima de 1 kHz. O microfone foi posicionado a 5 cm de distância e com um ângulo de 45 º em relação à sonda mecânica. O ruído provocado pelo texturômetro foi atenuado em cerca de 30 dB com a utilização de filtros acústicos. Para a avaliação da crocância dos produtos da escala Spectrum, em ensaios de compressão, foram encontradas correlações acima de 0,7 entre a crocância sensorial e as variáveis número de picos de força, número de picos acústicos e SPLeq. No entanto, as medições simultâneas não foram capazes de detectar diferenças entre os produtos com crocâncias intermediárias da escala sensorial. Resultados encontrados para as bananas desidratadas por KMFD utilizando diferentes parâmetros de processo, indicaram que a secagem à temperatura de 70 ºC com aplicação de um pulso de vácuo produziu a banana mais crocante. No entanto, nenhum dos parâmetros avaliados conseguiu detectar diferenças entre todas as amostras. Para as bananas secas por diferentes processos foram encontradas fortes correlações entre a crocância sensorial e as variáveis: número de picos acústicos (r = 0,796), número de picos de força (r = 0,723), porosidade (r = 0,797) e SPLeq (r = 0,700) em testes de perfuração utilizando o filtro Arimi. A secagem por KMFD resultou na amostra de banana mais crocante. O tipo de filtro utilizado no pós-processamento dos dados acústicos influenciou muito pouco nas correlações obtidas entre as variáveis, sendo apenas relevante no estudo utilizando diferentes processos de secagem, onde o filtro Arimi detectou melhor as diferenças entre as amostras. Nos demais estudos ambos os filtros podem ser utilizados. As amostras de bananas mais crocantes foram também as preferidas nos testes de aceitação com consumidores.

Abstract : Food industry is very interested in using faster and more effective methods than sensory analysis to assess the food crispness. Acoustical and mechanical measurements have been studied in an attempt to correlate the results with sensory crispness determined by trained panels. However, the low sampling rates for this parameters result in low correlations with sensory answer. In this study, a high sampling rate acoustic measurement system was connected to texturometer to perform acoustical measurements during crispness products fractures. The texturometer and the microphone were placed inside the semi-anechoic box to avoid an influence of background noise during measurements. Tests with different microphone positions in relation to the mechanical probe were performed. Two acoustic filters (Finite Impulse Response and Arimi) were applied in the post-processing of the acoustic data to mitigate the texturometer s noise. A sensory panel was trained using the products of Spectrum crispness scale. Three studies to assess crispness by acoustical, mechanical and sensorial analysis were performed. The first study was performed with products of the Spectrum crispness scale. The second study was performed with bananas dehydrated by conductive multi-flash drying (KMFD), using different process parameters. Finally, the third study was performed with bananas dehydrated by different drying process. The semi-anechoic box was effective to mitigate the background noise, the sound insertion loss was above 20 dB in frequencies greater than 1 kHz. The microphone was positioned at 5 cm distance and with an angle of 45º to the mechanical probe. The texturometer s noise was attenuated around 30 dB with the use of acoustic filters. In the crispness evaluation for products of Spectrum scale were founded correlations above 0,7 among sensory crispness and the variables: number of the force peaks, number of acoustic peaks and SPLeq, in the compression tests. Nevertheless, the simultaneous measurements were not able to detect differences between products of sensory scale with intermediate crispness. The results of bananas dehydrated by KMFD, using different process parameters, suggest that drying at 70 ºC with the application of one vacuum pulse produced the crispier banana. However, none of the investigated parameters detected differences between all samples. Bananas dehydrated by different drying process indicated strong correlations between sensory crispness and the variables: number of acoustic peaks (r = 0,796), number of force peaks (r = 0,723), porosity (r = 0,797) and SPLeq (r = 0,700), in the penetration tests using Arimi filter. The KMFD process produced the crispier banana. The type of filter used in the post-processing of acoustic data had little influence in the correlations obtained between the variables. The type of filter was only relevant in the study using different drying process, in which the Arimi filter was more effective to detect differences between samples. In the other studies both filters can be used. The crispier banana samples were also preferred in the consumer acceptance test.