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Classificação do leite para produção de queijos utilizando inteligência artificial

dc.contributor.advisorSousa Neto, Cecilio Martins de
dc.contributor.advisormailcecilio.martins@ufersa.edu.br
dc.contributor.authorDuarte, Maria Fernanda Carvalho
dc.contributor.referee1Sousa Neto, Cecilio Martins de
dc.contributor.referee2Lima, Náthalee Cavalcanti de Almeida
dc.contributor.referee3Silva, Huliane Medeiros da
dc.coverage.spatialPau dos Ferros
dc.date.accessioned2026-01-22T16:39:16Z
dc.date.available2026-01-22T16:39:16Z
dc.date.issued2025-12-19
dc.description.abstractA cadeia produtiva do leite possui elevada relevância econômica e social no Brasil, sendo fundamental para o abastecimento interno e para o desenvolvimento regional, especialmente entre pequenos e médios produtores. A qualidade da matéria-prima é determinante para o rendimento industrial e para as características tecnológicas dos derivados lácteos, em especial dos queijos. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo analisar a produção de leite no Brasil, avaliar os principais parâmetros físico-químicos de qualidade do leite e investigar o potencial da aplicação de técnicas de Inteligência Artificial na classificação da matéria-prima para a produção de diferentes tipos de queijo. Para isso, foi construído um banco de dados a partir de aproximadamente 1100 amostras de leite coletadas em uma propriedade rural localizada no município de Iracema–CE, utilizando-se um analisador eletrônico de leite. Os parâmetros analisados incluíram teor de gordura, proteína, lactose, extrato seco desengordurado, densidade e ponto crioscópico, os quais foram comparados aos padrões estabelecidos pela legislação vigente. Adicionalmente, foi implementado um algoritmo de classificação baseado no Perceptron , treinado com os parâmetros físico-químicos do leite, com o objetivo de classificar as amostras quanto à sua adequação para a produção dos queijos coalho, cheddar, parmesão e gorgonzola. Os resultados indicaram que, de modo geral, o leite analisado apresentou conformidade com os padrões legais, embora com variabilidade significativa entre as amostras. O modelo de Inteligência Artificial apresentou taxa de acerto de aproximadamente 85%, demonstrando potencial como ferramenta de apoio à tomada de decisão, especialmente em sistemas produtivos de menor escala. Conclui-se que a integração entre o controle de qualidade do leite e técnicas de Inteligência Artificial pode contribuir para a melhoria da eficiência produtiva, redução de perdas industriais e padronização da produção de queijos.
dc.description.abstract2The dairy production chain plays a significant economic and social role in Brazil, contributing to domestic supply and regional development, particularly among small and medium-scale producers. The quality of raw milk is a key factor influencing industrial yield and the technological characteristics of dairy products, especially cheese. In this context, this study aimed to analyze milk production in Brazil, evaluate the main physicochemical quality parameters of milk, and investigate the potential application of Artificial Intelligence techniques for classifying raw milk intended for different types of cheese production. A database was developed using approximately 1,100 milk samples collected from a rural property located in the municipality of Iracema, Ceará State, Brazil, using an electronic milk analyzer. The analyzed parameters included fat content, protein, lactose, solids-not-fat, density, and freezing point, which were compared with the standards established by current legislation. Additionally, a Perceptron-based classification algorithm was implemented and trained using the physicochemical parameters of milk to classify samples according to their suitability for producing coalho, cheddar, parmesan, and gorgonzola cheeses. The results indicated that most milk samples met the legal quality standards, although significant variability was observed among them. The Artificial Intelligence model achieved an accuracy rate of approximately 85%, demonstrating its potential as a decision-support tool, particularly for small-scale production systems. It is concluded that integrating milk quality control with Artificial Intelligence techniques can contribute to improved production efficiency, reduced industrial losses, and greater standardization in cheese manufacturing.
dc.description.physical33 f.
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.authorOrcidhttps://orcid.org/0000-0001-7359-475X
dc.identifier.bibliographicCitationDUARTE, Maria Fernanda Carvalho. Classificação do leite para produção de queijos utilizando inteligência artificial. 2025. 33 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia da computação ) – Centro Multidisciplinar de Pau dos Ferros, Universidade Federal Rural do Semi-Árido, Pau dos Ferros, 2025.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufersa.edu.br/handle/prefix/14946
dc.language.isopt_BR
dc.publisher.centerCentro Multidisciplinar de Pau dos Ferros - CMPF
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenharias e Tecnologia - DETEC
dc.publisher.initialsUFERSA
dc.publisher.institutionUniversidade Federal Rural do Semi-Árido
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.holderUFERSA
dc.rights.licenseAttribution 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.subject.cnpqENGENHARIAS::ENGENHARIA DE COMPUTACAO
dc.subject.keywordQualidade do leite
dc.subject.keywordProdução de queijos
dc.subject.keywordInteligência artificial
dc.subject.keywordPerceptron
dc.subject.keywordMilk quality
dc.subject.keywordCheese production
dc.subject.keywordArtificial intelligence
dc.subject.keywordMilk classification
dc.subject.keywordClassificação do leite
dc.titleClassificação do leite para produção de queijos utilizando inteligência artificial
dc.title.alternativeMilk classification for cheese production using artificial intelligence
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis

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