Os objectivos do presente estudo consistiam em desenvolver um protocolo de análise de imagens para derivar descritores matemáticos adequados à deteção da adulteração de ghee de vaca com gordura vegetal e desenvolver um modelo para prever os níveis de adulteração. Os parâmetros de intensidade do pixel, morfológicos, de cor, texturais e de esqueleto foram obtidos através da aplicação do protocolo desenvolvido a imagens adquiridas através de um scanner plano e analisadas com o software ImageJ.

Estes parâmetros foram medidos para o ghee de vaca puro e comparados com o ghee adulterado com 5%, 10%, 15% e 20% de gordura vegetal. Após um exame cuidadoso da intercorrelação entre os parâmetros textuais e físicos, foram seleccionados para o desenvolvimento do modelo de previsão a intensidade do pixel, os ramos, a luminância e o diâmetro equivalente.

A capacidade potencial dos parâmetros seleccionados para detetar os níveis de adulteração foi avaliada através da análise discriminante. Os níveis de adulteração das amostras foram corretamente classificados em 92,2% e o valor R2 ajustado para o modelo de previsão desenvolvido foi de 0,94.

Além disso, o modelo de previsão foi validado utilizando um novo conjunto de dados, incluindo uma amostra de ghee comercialmente popular, e foi considerado bom. .