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Das Interesse der Kaffeeindustrie 4.0 besteht darin, die Technik im Prozess des Schröpfens eines der weltweit am meisten kommerzialisierten Produkte, des Kaffees, anzuwenden. Ein großer Teil des Produktionsprozesses wurde technisiert, und mit jeder Verarbeitungsphase sind Qualitätsstandards verbunden. Dieses Buch befasst sich mit der Bewertung eines elektronischen Geruchssystems, genannt Coffee-NOSE, das speziell zur Charakterisierung der Duft- und Aromaeigenschaften von Kaffee beitragen soll. Elektronische Nasensysteme haben sich auf industrieller Ebene bei Anwendungen in den Bereichen…mehr

Produktbeschreibung
Das Interesse der Kaffeeindustrie 4.0 besteht darin, die Technik im Prozess des Schröpfens eines der weltweit am meisten kommerzialisierten Produkte, des Kaffees, anzuwenden. Ein großer Teil des Produktionsprozesses wurde technisiert, und mit jeder Verarbeitungsphase sind Qualitätsstandards verbunden. Dieses Buch befasst sich mit der Bewertung eines elektronischen Geruchssystems, genannt Coffee-NOSE, das speziell zur Charakterisierung der Duft- und Aromaeigenschaften von Kaffee beitragen soll. Elektronische Nasensysteme haben sich auf industrieller Ebene bei Anwendungen in den Bereichen Qualitätskontrolle, Sicherheit und Rückverfolgbarkeit als nützlich erwiesen. So dokumentiert dieses Buch den Beitrag eines elektronischen Nasensystems, das durch den Nachweis flüchtiger organischer Verbindungen (VOCs) die Erfassung der Datenmatrix ermöglicht, mit der die Signaleigenschaften des Systems analysiert werden, wobei versucht wird, die von der Sensormatrix erfassten Signale mit den organoleptischen Eigenschaften von Düften und Aromen zu korrelieren. Für diese Studie werden die Ergebnisse vorgestellt, die mit Proben von Kaffee aus Cauca in Kolumbien erzielt wurden.
Autorenporträt
Campo Ceballos, Diego AndrésDiego Andres Campo Ceballos. Doktorand in Elektronik. Universität von Cauca. Außerordentlicher Professor von Unicomfacauca. Leiter der GISI-Forschungsgruppe. Carlos Alberto Gaviria López. Außerordentlicher Professor Universidad del Cauca. FIET. AI-Forschungsgruppe. Johan Alberto Miranda Meneces. Ingenieur für industrielle Automatisierung. Universität von Cauca.