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ARTIGO_ClassificacaoAguasMinerais.pdf586,11 kBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorSilva Neto, Gerson F.pt_BR
dc.contributor.authorFonseca, Alexandrept_BR
dc.contributor.authorBraga, Jez Willian Batistapt_BR
dc.date.accessioned2017-12-07T05:17:15Z-
dc.date.available2017-12-07T05:17:15Z-
dc.date.issued2016-08pt_BR
dc.identifier.citationSILVA NETO, Gerson F.; FONSECA, Alexandre; BRAGA, Jez W. B. Classificação de águas minerais baseada em imagens digitais obtidas por smartphones. Química Nova, São Paulo, v. 39, n. 7, p. 876-881, ago. 2016. Disponível em: <http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-40422016000700876&lng=en&nrm=iso>. Acesso em: 12 mar. 2018. doi: http://dx.doi.org/10.5935/0100-4042.20160088.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.unb.br/handle/10482/30066-
dc.language.isoptpt_BR
dc.publisherSociedade Brasileira de Químicapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleClassificação de águas minerais baseada em imagens digitais obtidas por smartphonespt_BR
dc.title.alternativeClassification of mineral waters based on digital images acquired by smartphones-
dc.typeArtigopt_BR
dc.subject.keywordTelefonia celularpt_BR
dc.subject.keywordÁguas mineraispt_BR
dc.subject.keywordColorimetriapt_BR
dc.rights.licenseQuímica Nova - Este é um artigo publicado em acesso aberto (Open Access) sob a licença Creative Commons Attribution Non-Commercial, que permite uso, distribuição e reprodução em qualquer meio, sem restrições desde que sem fins comerciais e que o trabalho original seja corretamente citado (CC BY NC 4.0). Fonte: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-40422016000700876&lng=en&nrm=iso. Acesso em: 12 mar. 2018.-
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.5935/0100-4042.20160088pt_BR
dc.description.abstract1This work describes a new procedure for classification of mineral waters based on digital images acquired by smartphones. Commercial waters from eight mineral springs plus distilled water and tap water were combined with eriochrome T black or murexide and transferred to a cuvette, which was positioned into a light controlled chamber. RGB (Red, Blue and Green) measurements of cuvette images were acquired in real time, using a free smartphone app, and employed as variables for the exploratory analysis. 2D data dispersion along component B for murexide (x axis) and component R for eriochrome T black (y axis) provides the clear visualization of clusters using the raw variables. Hierarchical cluster analysis (HCA) applied to this data confirmed the efficient discrimination of samples providing the characterization of nine clusters for the ten classes of water investigated. The classification of samples based on a k-nearest neighbors (k-NN) modelled to the efficiency rate of 100% for 8 classes and of 94.4% and 50% for the remaining classes, respectively, indicating the adequate performance of the proposed strategy. Considering the facilities to acquire the data, such as low cost instrumentation and reagents, and the rapidity of the procedures, this alternative may be applied for verification of commercial water adulteration.-
dc.description.unidadeInstituto de Química (IQ)pt_BR
dc.description.unidadeInstituto de Química (IQ)pt_BR
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