Application of near-infrared spectroscopy for the classification of soybean bran samples

Soy is one of the most important Brazilian commodities, being used in the majority of cases in the form of bran as raw material of various types of food. The chemical composition of the bran can vary due to numerous factors, compromising its nutritional and financial value, demanding the application of techniques that bring information about physical and chemical parameters of the raw material to enable the production of more adequate formulations, reducing the waste of resources which always lead to increased costs. In most industries, standard procedures are used in the determination and quantification of generally cumbersome components that pose risks to the environment and the analyst, generating an urgent need for technological innovations for such analyzes. In order to contribute to the resolution of this problem, this study proposes a methodology for the classification of soybean meal in relation to crude protein, soluble protein, ethereal (fat), crude fiber, ash and urea activity spectroscopy. near the infrared region from pattern recognition. The objective of the methodology is to propose a technological innovation in the production of soybean meal in order to offer advantages such as the non-use of chemical reagents and that are sufficiently fast and non-destructive analysis for implementation in establishments that control the quality of soybean meal. The results suggest that the methodology has the potential to be implemented in the industry to improve the monitoring of the evaluated parameters, offering high scores in the classifications for all the studied cases, being 90.9% correct in the classification of samples for protein contents crude protein, 91.3% for soluble protein, 91.2% for ethereal extract, 87% for crude fiber, 94.5% for ash and 81.9% for urea activity. It was also evaluated the moisture of the intact grains, presenting an accuracy index of 86.3%. From the results and considering the differences in the complexity of the information obtained, it is possible to apply this analysis tool in the industry, constituting a significant impact in the production and commercialization of soybean meal.A soja é uma das mais importantes commodities brasileiras, sendo utilizada na maioria dos casos na forma de farelo como matéria prima de diversos tipos de alimentos. A composição química do farelo pode variar devido a inúmeros fatores, comprometendo seu valor nutricional e financeiro, demandando a aplicação de técnicas que tragam informações sobre parâmetros físicos e químicos da matéria-prima para possibilitar a produção de formulações mais adequadas, diminuindo o desperdício de recursos que levam sempre ao aumento de custos. Na maioria das indústrias, são utilizados procedimentos padrões na determinação e quantificação de componentes geralmente trabalhosos e que oferecem risco ao meio ambiente e ao analista, gerando uma necessidade urgente de inovações tecnológicas para tais análises. A fim de contribuir para a resolução deste problema, este estudo propõe uma metodologia para classificação de farelo soja com relação aos teores de proteína bruta, proteína solúvel, extrato etéreo (gordura), fibra bruta, cinzas e atividade ureática, utilizando-se espectroscopia na região do infravermelho próximo a partir de reconhecimento de padrões. O objetivo da metodologia é propor uma inovação tecnológica na produção de farelo de soja de modo a oferecer vantagens como a não utilização de reagentes químicos e que sejam análises suficientemente rápidas e não destrutivas para implementação em estabelecimentos que fazem controle de qualidade de farelo de soja. Os resultados obtidos sugerem que a metodologia tem potencial para ser implementada na indústria para aprimorar o monitoramento dos parâmetros avaliados, oferecendo elevados índices de acerto nas classificações para todos os casos estudados, sendo 90,9% de acertos na classificação de amostras para teores de proteína bruta, 91,3% para proteína solúvel, 91,2% para extrato etéreo, 87% para fibra bruta, 94,5% para cinzas e 81,9% para atividade ureática. Avaliou-se ainda a umidade dos grãos intactos, apresentando índice de acertos de 86,3%. A partir dos resultados e considerando-se as diferenças de complexidade das informações obtidas, é possível aplicar essa ferramenta de análises na indústria, constituindo um impacto significativo na produção e comercialização de farelo de soja