Disciplina - detalhe

LEB5051 - Sensores em Biossistemas


Carga Horária

Teórica
por semana
Prática
por semana
Créditos
Duração
Total
2
2
8
15 semanas
120 horas

Docentes responsáveis
Tiago Bueno de Moraes

Objetivo
Capacitar estudantes nos fundamentos e técnicas de uma série de instrumentos e sensores espectrais utilizados no contexto da engenharia de biossistemas, discutindo aplicações no campo, na agroindústria e na pesquisa científica. Fundamentos de eletrônica, instrumentação, controle e automação são apresentados, e como estes são aplicados com diversos sensores espectrais no controle de processos. O conhecimento dessas técnicas e instrumentos capacitará o estudante com uma visão crítica dos potenciais de aplicação dessas técnicas no campo e na agroindústria.

Conteúdo
1. Fundamentos de eletricidade e eletrônica; Histórico de aplicações na agricultura; Leis básicas e dispositivos eletrônicos; tipos de corrente, resistores; capacitores; indutores; fontes de tensão; diodo; led; transistor; microprocessadores;
2. Princípios de Instrumentação; Instrumentos de medidas elétricas; multímetro; osciloscópio; Grandezas e unidades; Tipos de sensores e suas características; Métodos destrutivos e não-destrutivos;
3. Fundamentos de Controle e Automação de processos; Tipos de Atuadores e suas características; Exemplos de dispositivos utilizados no campo e na agroindústria;
4. Sensores baseados em espectroscopias ópticas; Radiação eletromagnética; Espectro eletromagnético; UV-Vis; Princípios de funcionamento dos Instrumentos; Lei de Beer-Lambert; Calibração;
5. Sensores de espectroscopias no infravermelho: IR, Near-infrared spectroscopy (NIR), Raman; Instrumentação; Espectroscopia de emissão atômica: Laser Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS); X-ray fluorescence (XRF); Instrumentos; Métodos e aplicações no campo e agroindústria;
6. Sensores de espectroscopia de Ressonância Magnética: RMN de imagem, RMN, e EPR; Princípio de
funcionamentos dos instrumentos; Discussão de métodos e aplicações em Biossistemas;
7. Processamento de dados, sinais espectrais e no domínio do tempo; Aplicações com métodos estatísticos, Análises multivariadas e Aprendizado de máquina;
8. Aplicações na Agricultura; Análise de solos, alimentos e insumos; Determinação de porosidade; argila, matéria orgânica, íons, pH, e nutrientes;
9. Aplicações na análise de plantas e sementes; Teor de óleo e umidade; Detecção de doenças e danos; Aplicações na análise não-destrutiva de alimentos, controle de qualidade e pós-colheita;
10. Métodos recentes na literatura científica com aplicações no campo e na agroindústria no contexto da Agricultura Digital.

Bibliografia
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