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dc.contributor.advisorLenzi, Marcelo Kaminskipt_BR
dc.contributor.authorBurkhardt, Guilherme Macagnanpt_BR
dc.contributor.otherCorazza, Marcos Lúciopt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Químicapt_BR
dc.date.accessioned2018-05-18T14:50:53Z
dc.date.available2018-05-18T14:50:53Z
dc.date.issued2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1884/41886
dc.descriptionOrientador : Prof. Dr. Marcelo Kaminski Lenzipt_BR
dc.descriptionCo-orientador : Prof. Dr. Marcos Lucio Corazzapt_BR
dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química. Defesa: Curitiba, 24/08/2015pt_BR
dc.descriptionInclui referências : f.59-61pt_BR
dc.description.abstractResumo: Nos últimos anos o uso de fontes renováveis tem atraído muita atenção devido ao seu alto potencial em substituir os derivados petroquímicos. Os polímeros provenientes do petróleo, cujo desenvolvimento tecnológico tem sido realizado há muitas décadas, possui hoje um papel relevante na sociedade moderna. Os poliuretanos são materiais que possuem muitas aplicações práticas como, por exemplo, na indústria automotiva, de móveis e utensílios, construção civil, indústria de calçados entre outras. Este trabalho tem por objetivo principal a aplicação da análise de imagem para avaliação quantitativa da mistura de óleos vegetais; azeite de oliva e canola, fazendo uso de informações da combinação de dados o espectro de absorbância na região do UV - visível e das imagens digitais relativos à decomposição das cores, associando estas a características físicas de misturas (azeite de oliva/óleo de canola). Para este estudo foram desenvolvidos modelos lineares considerando todas as possíveis combinações entre as variáveis independentes, sendo os três componentes de cor R, G, B e as absorbâncias nos comprimentos de onda selecionados 415nm, 440nm e 670nm. Levando em consideração os resultados obtidos observa-se que todos os modelos apresentam boa representatividade para os dados experimentais tendo em vista que os valores preditos foram muito próximos dos experimentais, sendo que foram usadas 11 misturas com concentração de azeite de oliva variando entre 0 a 100% para modelagem e uma amostra de 25% de concentração mássica de azeite de oliva para validação. Concluiu-se que os modelos apresentados levaram à predição muito próxima da amostra teste em que o uso dos componentes R, G e B da imagem digital associados ao UV-Visivel representaram uma informação mais globalizada sobre a amostra, cujo o resultado da melhor predição foi de 24,4 ± 0,6%. Palavras-chave: Análise de imagem, óleos vegetais, polímeros, misturas e espectrofotometria.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: In recent years the use of renewable sources has attracted much attention because of its high potential to replace the petrochemical derivatives. The polymers from oil, whose technological development has been done for decades, now has an important role in modern society. Polyurethanes are materials that have many practical applications, for example in the automotive, furniture and fixtures, construction, shoe industry and others. This work is primarily engaged in the application of image analysis for quantitative assessment of the mixture of vegetable oils; olive oil and canola, using information from the data combining the absorbance spectrum in the UV - visible and digital on the decomposition of color images, linking these to physical mixtures (olive oil / canola oil) . For this study were developed linear models considering all the possible combinations among the independent variables, the three color components R, G, B and the absorbance at selected wavelengths 415nm, 440nm and 670nm. Considering the results obtained it is observed that all models have good representation for the experimental data given that the predicted values were very close to experimental, and were used 11 blends with olive oil concentration ranging from 0 to 100 % for modeling and a sample of 25% mass concentration of olive oil for validation. It was concluded that the presented models have led to very close prediction of the test sample in which the use of the components R, G and B digital image associated with the UV-Visible represented a globalized information about the sample, which results in the best prediction was 24.4 ± 0.6%. Keywords: Image analysis, vegetable oils, polymers, mixtures and spectrophotometry.pt_BR
dc.format.extent61 f. : il. algumas color.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.relationDisponível em formato digitalpt_BR
dc.subjectEngenharia Químicapt_BR
dc.subjectOleos vegetais como combustivelpt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectPolimerospt_BR
dc.subjectTesespt_BR
dc.titleUso da imagem digital para quantificação de misturas de óleos vegetais usados como matéria-prima para produção de poliuretanaspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR


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