La determinazione dei livelli di tostatura del cacao si basa su costose apparecchiature analitiche, panel sensoriali e, nel caso di piccoli trasformatori e coltivatori, sull’empirismo.
Sul Journal of Agriculture and Food Research una ricerca canadese ha realizzato una tostatura per 10-40 minuti per ottenere diversi livelli di trattamento e le immagini delle fave di cacao sono state catturate dalla fotocamera di uno smartphone. È stato sviluppato un algoritmo basato su Extreme Learning Machine (ELM) per prevedere il grado di tostatura delle fave di cacao utilizzando le immagini delle loro sezioni trasversali. Da ogni campione è stato estratto un vettore di caratteristiche a 22 dimensioni, comprese le caratteristiche di colore e texture, e sono stati utilizzati in totale 350 campioni per addestrare una rete ELM. Per prendere la decisione è stato utilizzato un metodo di voto a maggioranza. I risultati sperimentali hanno mostrato che il metodo proposto ha raggiunto un’accuratezza di classificazione del 93,75%. L’analisi GC-MS è stata condotta per determinare i composti chimici nelle fave di cacao crude e tostate e sono state condotte analisi di arricchimento, analisi dei componenti principali, analisi discriminante dei minimi quadrati parziali e analisi di correlazione di Pearson per identificare le principali sostanze chimiche che rispondono al tempo di tostatura e classificare i campioni di fave di cacao. La caffeina e la teobromina sono state identificate come composti chimici primari influenzati dal tempo di tostatura, mentre le fave di cacao con diversi livelli di tostatura sono state classificate con successo.
