هنا ، نقدم بروتوكولا يعتمد على نظام رؤية الكمبيوتر (CVS) لتحديد سلوك ذوبان النظم الغذائية متعددة المراحل.
مقالة منهجية
نظام رؤية حاسوبي لتقييم سلوك ذوبان الآيس كريم
في هذه المقالة
ملخص
الملخص
سلوك الذوبان هو واحد من أهم مؤشرات جودة الآيس كريم. عادة ما يتم تقييمه بطرق القياس الوزني ويتم التعبير عنه من حيث وقت البدء ومعدل الذوبان. ومع ذلك ، فإن جانب الآيس كريم أثناء الذوبان مهم أيضا لأن الاحتفاظ بالشكل مرتبط ببنية جيدة للمنتج. يوضح البروتوكول المقترح هنا نظام رؤية الكمبيوتر (CVS) الذي يمكن استخدامه لدعم منهجية الجاذبية الموجودة بالفعل لحساب مؤشري انصهار جديدين يتعلقان بالاحتفاظ بالشكل ومعدل الذوبان. يتم التقاط صور الآيس كريم أثناء الذوبان كل 15 دقيقة لمدة 90 دقيقة. بعد ذلك ، يتم تطوير الصور الرقمية باستخدام طريقة معالجة الصور المطورة عن قصد لحساب مساحة الآيس كريم والارتفاع والعرض. النسبة بين الارتفاع والعرض في كل وقت انصهار ، المشار إليها في الوقت 0 (Rt / R0) ، هي مؤشر للاحتفاظ بشكل الآيس كريم ، في حين أن المنطقة في أوقات الانصهار المختلفة المشار إليها في المنطقة في الوقت 0 (At / A0) مرتبطة بمعدل الانصهار. يسمح نظام رؤية الكمبيوتر هذا بالحصول على نتائج حساسة وموثوقة للغاية ، ويمكن تطبيقه ليس فقط على الآيس كريم ولكن أيضا على مصفوفات الطعام المختلفة ، مثل كريمة الحليب المخفوق أو زلال البيض.
المقدمة
الآيس كريم هو نظام متعدد المراحل ترتبط فيه المراحل السائلة والصلبة والغازية بشكل صارم. يغلف الطور السائل المستمر فقاعات الهواء وبلورات الثلج ، ويحتوي على دهون متبلورة جزئيا وبروتينات غروانية وأملاح وسكريات (تبلورت في النهاية) ومثبتات. تختلف تركيبة الآيس كريم حسب طلبات السوق المحلية واللوائح الممكنة. على الرغم من أن تقنية المعالجة تؤثر على خصائص الآيس كريم النهائي ، إلا أن كل مكون يلعب دورا مهما في تحديد جودة المنتج1. يعد سلوك الذوبان أحد أهم مؤشرات جودة الآيس كريم ، مع الأخذ في الاعتبار الظواهر التي تحدث أثناء الاستهلاك وفي الفم. مع تغلغل الحرارة في الآيس كريم ، تذوب بلورات الثلج ، وينتشر الماء ويختلط مع مرحلة المصل ، والتي يمكن أن تستنزف من خلال الهيكل المتبقي2. المنتج سريع الذوبان غير مرغوب فيه للأكل المريح ولكن أيضا لضمان مقاومة أعلى للصدمات الحرارية. ومع ذلك ، تشير المنتجات ذات الذوبان البطيء أيضا إلى بعض العيوب في الصيغة1. من المعروف أن البنية المجهرية للآيس كريم هي المسؤولة عن خصائص الذوبان3 ، ولكن تم نشر نتائج متناقضة حتى الآن ، مما يدل على أن المعرفة حول تأثير العوامل المجهرية على الذوبان لا تزال محدودة4. وبالتالي ، من الضروري إجراء المزيد من الدراسات لتوضيح آلية الانهيار ، وهو أمر حاسم أيضا في تصميم تركيبات جديدة3.
عادة ما يتم تقييم سلوك الذوبان بطرق القياس الوزني ويتم التعبير عنه من حيث وقت البدء ومعدل الذوبان5. يتم وضع جزء معين من الآيس كريم على شبكة سلكية في خزانة درجة حرارة يتم التحكم فيها ، ويتم تسجيل وزن المنتج المذاب. من منحنى وقت الوزن ، يمكن تسليط الضوء على ثلاث مراحل: مرحلة التأخر التي يحدث خلالها تغلغل الحرارة ، ومرحلة الذوبان السريع مع تدفق مرحلة المصل المخفف عبر هيكل الآيس كريم بأقصى معدل ، والمرحلة الثابتة ، حيث يقطر معظم المنتج2.
باستخدام طريقة الجاذبية ، يمكن التعرف على المنتجات البطيئة وسريعة الذوبان ؛ ومع ذلك ، فإن جانب الآيس كريم أثناء الانهيار مهم أيضا ، لأن الاحتفاظ بالشكل مرتبط بتكوين وهيكل جيد للمنتج6. وبالتالي ، يمكن للإجراء القائم على نظام رؤية الكمبيوتر (CVS) أن يدعم منهجية الجاذبية الموجودة بالفعل من خلال السماح بدراسة مظهر المنتج أثناء الذوبان. يمكن أن تكتسب CVSs العديد من سمات الطعام3 (على سبيل المثال ، الحجم والوزن والشكل والملمس واللون) بتفاصيل دقيقة لا يمكن ملاحظتها بالعين البشرية. عادة ما تكون هذه الأنظمة مصنوعة من الكاميرات الرقمية وبرامج معالجة الصور7. في الواقع ، يتضمن البروتوكول القائم على CVSs خطوتين رئيسيتين: 1) الحصول على الصور و 2) معالجة الصور. يمكن تطبيق مستويات مختلفة من معالجة الصور7 ، من أبسطها إلى أكثرها تعقيدا ، مثل طرق التعلم العميق لتطوير الذكاء الاصطناعي 8,9. تم إيلاء اهتمام كبير مؤخرا ل CVSs في قطاع الأغذية ، وتم تطوير عدد كبير من التطبيقات لفحص سلامة الأغذية ، ومراقبة معالجة الأغذية ، واكتشاف الأجسام الغريبة ، وغيرها من المجالات. إنها سريعة وفعالة وغير مدمرة ، وبالتالي تمثل أدوات صالحة لتزويد المستهلكين بأطعمة آمنة ذات جودةعالية 10.
في مجال الآيس كريم ، تم اقتراح طريقة تحليل الصور لدراسة إعادة بلورة الجليد بواسطة المجهر الضوئي11. في الآونة الأخيرة ، تمت معالجة صور التصوير المقطعي المحوسب بالأشعة السينية لتحليل البنية المجهرية ثلاثية الأبعاد للمسائل المسامية الناعمة ، بما في ذلك الآيس كريم3. ومع ذلك ، فإن إعداد صور رقمية بسيطة لجهاز اقتران الشحن (CCD) يمكن أن يقدم العديد من المزايا من حيث سهولة الحصول على جانب الآيس كريم وتقديمه كما يراه المستهلكون. يعرض بعض المؤلفين صورا للآيس كريم أثناء الذوبان12 ، ولكن على حد علمنا ، تم الإبلاغ عن استخراج المؤشرات العددية من الصور لأول مرة بواسطة Moriano و Alamprese13.
لذلك ، فإن البروتوكول المقترح هنا ، بناء على عمل Moriano و Alamprese13 ، يوضح CVS بسيطا يمكن تطبيقه لدعم منهجية الجاذبية الموجودة بالفعل لدراسة سلوك ذوبان الآيس كريم. يوضح الشكل 1 مخططا للكتلة للطريقة المقترحة. يسمح استخدام مثل هذا النظام بحساب مؤشري انصهار يتعلقان بالاحتفاظ بالشكل ومعدل الانصهار. على وجه الخصوص ، تصف الورقة لأول مرة الإعداد التجريبي التفصيلي وإجراءات الحصول على الصور الرقمية أثناء ذوبان الآيس كريم وخطوات معالجة الصور. إلى جانب ذلك ، تم الإبلاغ عن النتائج التي تم الحصول عليها من الآيس كريم المنتج بمحليات مختلفة (مثل السكروز والسكرومالت والإريثريتول) لإظهار إمكانات الطريقة.
الشكل 1: مخطط كتلة للمنهجيات المقترحة. ملخص الخطوات العامة لنظام الرؤية الحاسوبية المقترح وطريقة الجاذبية لدراسة سلوك ذوبان الآيس كريم. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
البروتوكول
1. الإعداد التجريبي وإجراءات تجارب الذوبان
- إعداد عينة الآيس كريم
- اختر أكواب شفافة ذات حجم وشكل ثابتين ، مع أغطية. اقطع خطين طويلين من ورق الخبز بعرض حوالي 2 سم ، وبمساعدة شريط ورقي ، قم بتثبيتهما على الجدران الداخلية للكوب لتشكيل صليب في الأسفل. ابدأ في ملء الكوب بعينة الآيس كريم باستخدام ملعقة.
ملاحظة: قبل البدء ، تأكد من أن درجة حرارة الآيس كريم تتراوح من -7 درجة مئوية إلى -12 درجة مئوية بحيث يمكن دهنها داخل الكوب. انتبه إلى عدم إنشاء مساحات فارغة أثناء ملء الكوب عن طريق التحقق بانتظام من شفافية الكوب. - عندما يمتلئ الكوب ، اسحب برفق فائض الآيس كريم باستخدام الملعقة ، مما يخلق سطحا أملسا ومستويا. أغلق الكوب بغطاءه واحفظ العينة في درجة حرارة -30 درجة مئوية لمدة 24 ساعة على الأقل.
- قبل التحليل ، قم بتكييف العينة عند -16 درجة مئوية لمدة 24 ساعة.
- اختر أكواب شفافة ذات حجم وشكل ثابتين ، مع أغطية. اقطع خطين طويلين من ورق الخبز بعرض حوالي 2 سم ، وبمساعدة شريط ورقي ، قم بتثبيتهما على الجدران الداخلية للكوب لتشكيل صليب في الأسفل. ابدأ في ملء الكوب بعينة الآيس كريم باستخدام ملعقة.
- إعداد تجربة الذوبان والحصول على الصور
- اضبط خزانة ثرموستاتية على حرارة 20 ± 1 درجة مئوية. أدخل مقياسا رقميا في الخزانة وقم بتوصيله بجهاز كمبيوتر مزود ببرنامج لتسجيل الوزن كدالة للوقت.
- ضع مخطوفا مدرجا على الميزان الرقمي وأعد ضبط الوزن. فوق الأسطوانة ، ضع قمعا معلقا للمساعدة في جمع الآيس كريم المذاب. يوضح الشكل 2 إعداد تجربة الانصهار.
ملاحظة: يجب تعليق القمع فوق الأسطوانة لتجنب تجاوز المقياس الكامل للميزان الرقمي. لتجنب عدم استقرار القمع أثناء وضع العينة في بداية التحليل ، يجب تثبيته على رف الخزانة فوق الأسطوانة. - اضبط كاميرا مزودة بحامل ثلاثي القوائم أمام باب الخزانة على ارتفاع ومسافة محددين للحصول على أفضل إطار موثوق للعينة.
ملاحظة: تأكد من محاذاة الكاميرا جيدا مع عينة الآيس كريم لتجنب أخطاء اختلاف المنظر عند معالجة الصورة.
- محاكمة الذوبان
- قم بإعداد شاشة شبكية سلكية معدنية مزودة بمرجع حجم. خذ كوب الآيس كريم من الفريزر ، وقم بإزالة الغطاء ، وابدأ برفق في وضع ملعقة بين الآيس كريم وجدران الكوب لفصل العينة عن الحاوية.
ملاحظة: يجب إزالة كوب الآيس كريم من الفريزر فقط عند اكتمال الخطوات السابقة (حتى الخطوة 1.2.3) لتجنب الذوبان قبل تسجيل البيانات. - أثناء فصل عينة الآيس كريم عن جدران الكوب ، احتفظ بورق الخبز عالقا على سطح الآيس كريم.
- عندما يتم فصل عينة الآيس كريم بأكملها عن جدران الكوب ، اسحب أطراف ورق الخبز برفق لاستخراج الآيس كريم ووضعه على شاشة شبكة سلكية معدنية جنبا إلى جنب مع خطوط ورق الخبز. ثم ، قم بإزالة خطوط ورق الخبز بعناية من سطح الآيس كريم.
ملاحظة: انتبه إلى عدم تغيير شكل الآيس كريم عند تنفيذ الخطوات 1.3.1-1.3.3. - ضع شاشة شبكة الأسلاك المعدنية مع عينة الآيس كريم على القمع في الخزانة. باستخدام الكاميرا الرقمية الموجودة على الحامل ثلاثي القوائم ، التقط الصورة الأولى (t0) لعينة الآيس كريم مع فتح باب الخزانة ، مع الانتباه أيضا إلى تصوير مرجع الحجم. أغلق باب الخزانة وابدأ في تسجيل بيانات قياس الجاذبية كل دقيقة باستخدام البرنامج المتصل بالمقياس.
ملاحظة: لا تستخدم الفلاش لتجنب الظلال في الصورة ، واستخدم خلفية شديدة التباين لتحسين تجزئة الآيس كريم. تحقق من تركيز الصورة المكتسبة ؛ إذا كانت الصورة خارج نطاق التركيز ، فالتقط صورة جديدة على الفور. - سجل بيانات القياس الوزني لمدة 90 دقيقة (تسجيل واحد في الدقيقة) والتقط صورة لعينة الآيس كريم (انظر الخطوة 1.3.4) كل 15 دقيقة (ليصبح المجموع 7 صور).
- قم بإعداد شاشة شبكية سلكية معدنية مزودة بمرجع حجم. خذ كوب الآيس كريم من الفريزر ، وقم بإزالة الغطاء ، وابدأ برفق في وضع ملعقة بين الآيس كريم وجدران الكوب لفصل العينة عن الحاوية.
الشكل 2: إعداد اختبار الذوبان. يوضح الشكل كيفية إعداد تجربة الذوبان في الخزانة الحرارية: ضع أسطوانة زجاجية متدرجة على ميزان رقمي لجمع ووزن الآيس كريم المذاب. يتم وضع عينة الآيس كريم على شاشة شبكية سلكية معدنية على قمع معلق فوق الأسطوانة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
2. معالجة الصور لحساب مؤشرات الذوبان
- معالجة الصور
- قم بتنزيل الصور الرقمية من بطاقة ذاكرة الكاميرا واحفظها كملفات .tiff أو .jpg دون ضغط.
- استخدم أوامر File > Open الخاصة ببرنامج تحليل الصور لفتح صور الآيس كريم. ابدأ في معالجة الصورة الأولى (t0) ، وقم بتصحيح التدوير إذا لزم الأمر (الأوامر: تحرير > تدوير).
- استخدم مرجع الحجم الذي تم الحصول عليه في كل صورة (انظر الخطوتين 1.3.1. و 1.3.4.) لمعايرة الصورة مكانيا (الأوامر: قياس معايرة > > صورة > مكانية)، وتحويل وحدات البكسل بالمليمترات (الشكل التكميلي 1).
- حدد منطقة الاهتمام المستطيلة (AOI) ، بما في ذلك عينة الآيس كريم وتجنب حافة شاشة الشبكة السلكية المعدنية (الأوامر: تحرير > AOI جديد > مستطيل). قم بقص AOI وتحويله إلى مقياس رمادي (عمق اللون ، 8) باستخدام الأوامر تحرير > سري إلى > مقياس رمادي 8 (الشكل التكميلي 2).
- قم بتطبيق مرشح Best Fit الذي يضبط السطوع والتباين تلقائيا (الأوامر: تحسين > معادلة > أفضل ملاءمة).
- انتقل إلى نافذة قياس > العدد / الحجم الخاصة بالبرنامج وافتح نافذة القياس لتحديد المعلمات التالية: المساحة وارتفاع الصندوق وعرض الصندوق. ثم اضغط OK لإغلاق هذه النافذة (الشكل التكميلي 3).
- حدد القياس اليدوي (ضع علامة يدوي في نافذة العد / الحجم ) وانقر فوق تحديد النطاقات لتعيين قيم الرسم البياني لتقسيم الشكل المشرق للآيس كريم بالضبط. أغلق نافذة التجزئة (الشكل التكميلي 4).
- انقر فوق Count في نافذة Count / Size الخاصة بالبرنامج لقياس المعلمات الثلاثة المحددة في الخطوة 2.1.6. إذا تم حساب كائنات ساطعة بخلاف عينة الآيس كريم، استخدم عتبة مساحة لتصفية الكائنات (الأوامر: قياس > تحديد قياسات > مساحة؛ ضبط نطاقات البداية والنهاية). اعرض نتائج القياس بالنقر فوق عرض بيانات القياس > (الشكل التكميلي 5). استخدم File > Data to Clipboard لنسخ نتائج القياس ولصقها في جدول بيانات لبرنامج إدارة البيانات.
- كرر الخطوات من 2.1.2 إلى 2.1.8 لكل صورة تم جمعها أثناء ذوبان الآيس كريم.
- تقييم مؤشرات الذوبان
ملاحظة: من الآن فصاعدا ، سيتم الإشارة إلى معلمات الحجم المقاسة من صور الآيس كريم على النحو التالي: أ ، المنطقة ؛ H ، ارتفاع الصندوق ؛ W ، عرض الصندوق (الشكل التكميلي 6).- باستخدام بيانات H و W المحسوبة في الخطوة السابقة 2.1 في الأوقات المختلفة t أثناء الذوبان (0 دقيقة و 15 دقيقة و 30 دقيقة و 45 دقيقة و 75 دقيقة و 90 دقيقة) ، احسب مؤشر الاحتفاظ بالشكل (Rt) وفقا للمعادلة 1:
(1) - وفقا للمعادلة 2 والمعادلة 3 ، راجع بيانات R و A المحسوبة في كل مرة إلى المؤشر المقابل في الوقت 0 (R0 و A0) وارسم النتائج التي تم الحصول عليها كدالة للوقت كما هو موضح في الشكل 3A ، B. يرتبط اتجاه At كدالة للوقت بمعدل ذوبان الآيس كريم.
(2)
(3)
- باستخدام بيانات H و W المحسوبة في الخطوة السابقة 2.1 في الأوقات المختلفة t أثناء الذوبان (0 دقيقة و 15 دقيقة و 30 دقيقة و 45 دقيقة و 75 دقيقة و 90 دقيقة) ، احسب مؤشر الاحتفاظ بالشكل (Rt) وفقا للمعادلة 1:
الشكل التكميلي 1: المعايرة المكانية للصورة. (أ) اذهب إلى النافذة قياس > المعايرة > المكانية لبرنامج تحليل الصور. حدد جديد، ثم ضع علامة على الصورة لفتح نافذة تغيير الحجم . يشار إلى الطول المرجعي في الوحدة لتحويل وحدات البكسل (على سبيل المثال ، ملليمترات). (B) تداخل الشريط الأخضر بعناية مع الجزء المرجعي المقابل للطول المشار إليه وانقر فوق موافق. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل التكميلي 2: اقتصاص AOI وتحويله إلى تدرج رمادي. (أ) تحويل منطقة الاهتمام (AOI) إلى التدرج الرمادي و (ب) الصورة الناتجة. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل التكميلي 3: اختيار المعلمات المراد قياسها. في نافذة تحديد القياس ، يمكن تحديد المعلمات المراد قياسها ؛ لتقييم ذوبان الآيس كريم ، يجب تحديد المساحة وعرض الصندوق وارتفاع الصندوق. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل التكميلي 4: تجزئة عينة الآيس كريم. في نافذة "التجزئة" ، من الممكن تحديد نطاقات الرسم البياني التي يجب اعتبارها تغطي بالضبط مساحة شكل الآيس كريم. الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل التكميلي 5: تصفية الكائنات ودالة العد. تبرز الخطوط الحمراء الكائنات الساطعة التي تم التعرف عليها. من خلال تطبيق وظيفة العد وفتح نافذة "عرض ، بيانات القياس" ، سيتم عرض نتائج المعلمات المحددة (A). لتصفية شكل الآيس كريم فقط ، من الممكن تحديد الحد الأدنى والحد الأقصى لنطاق المنطقة في نافذة "تحديد القياس" ، وبالتالي حساب معلمات كائن واحد فقط (B). الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل التكميلي 6: مؤشر الاحتفاظ بالشكل (R). يتم عرض ارتفاع الصندوق (Ht ، الخط المنقط الأحمر) وعرض الصندوق (Wt ، الخط المتصل الأسود) المستخدم لحساب مؤشر الاحتفاظ بالشكل (R). الرجاء الضغط هنا لتنزيل هذا الملف.
الشكل 3: منحنيات الاحتفاظ بالشكل والمساحة. مثال على شكل الآيس كريم (A) ومنحنيات الاحتفاظ بالمساحة (B) ، حيث يتم رسم قيم متوسط Rt / R0 و At / A0 بمرور الوقت ؛ تتوافق أشرطة الخطأ مع قيم الانحراف المعياري التي تم الحصول عليها بواسطة النسخ المتماثل للتحليل. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
3. إعداد بيانات القياس الوزني
- في نهاية تجربة الذوبان (90 دقيقة) ، احفظ جدول البيانات بوزن العينة المذابة (جرام) لكل دقيقة من التحليل الذي تم الحصول عليه بواسطة البرنامج المتصل بالميزان الرقمي.
- افتح جدول بيانات الوزن في برنامج إدارة البيانات لإنشاء مخطط للوزن المذاب (جرام) كدالة للوقت (دقائق) ، وبالتالي الحصول على منحنى ذوبان عينة الآيس كريم.
- حدد البيانات في الجزء الخطي من منحنى الذوبان واحسب خط انحدار المربعات الصغرى ، وسجل المعادلة 4 ومعامل الانحدار (R2).
(4) - قيمة ميل خط الانحدار (م) هي معدل ذوبان الآيس كريم (جرام / دقيقة). احسب وقت بدء الذوبان (ts ؛ دقيقة) كتقاطع x (عندما y = 0) على النحو التالي:
(5)
الشكل 4: منحنى الجاذبية. مثال على منحنى ذوبان الآيس كريم الذي تم الحصول عليه بطريقة الجاذبية. يظهر المنحنى الأصلي باللون الأحمر ؛ يتم عرض سلسلة البيانات المحددة في الجزء الخطي باللون الأخضر ؛ يظهر خط الانحدار المحسوب بنقاط سوداء. كما يتم عرض معادلة ومعامل التحديد (R2) لخط الانحدار. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
ملاحظة: للحصول على نتائج موثوقة لتحليلها إحصائيا ، قم بتكرار الإجراء الكامل لتجربة الذوبان ومعالجة الصور ثلاث مرات على الأقل لكل عينة.
النتائج
كمثال على مخرجات CVS المقترحة ، يتم عرض نتائج تحليلات الانهيار لثلاث تركيبات مختلفة من الآيس كريم ، مقارنة بالبيانات التي تم الحصول عليها من طريقة الجاذبية. على وجه الخصوص ، تمت دراسة سلوك ذوبان الآيس كريم المصنوع من مواد تحلية مختلفة (مثل السكروز والسكرومالت والإريثريتول).
يوضح الجدول 1 والشكل 5 أ نتائج مؤشر الاحتفاظ بالشكل (Rt / R0) لعينات الآيس كريم الثلاث أثناء الذوبان. لوحظ احتفاظ مماثل بالشكل لجميع العينات حتى 45 دقيقة. بعد ذلك ، فقدت العينة المصنوعة من السكروز شكلها بشكل أسرع من المنتجات الأخرى ، مما أدى إلى انخفاض كبير في Rt / R0 وفقا لتحليل التباين أحادي الاتجاه (ANOVA) ، متبوعا باختبار الفرق الأقل أهمية (LSD) (p < 0.05). فقط العينة التي تحتوي على الإريثريتول حافظت على شكلها حتى نهاية التجربة ، مما أعطى قيم Rt / R0 قابلة للقياس.
| سكروز | سوكرومالت | إريثريتول | ||||
| الوقت (دقيقة) | أر / أ0 | س. د. | أر / أ0 | س. د. | أر / أ0 | س. د. |
| 0 | 1.00 | - | 1.00 | - | 1.00 | - |
| 15 | 0.91أمبير | 0.01 | 0.93أمبير | 0.02 | 0.92أمبير | 0.04 |
| 30 | 0.76أمبير | 0.04 | 0.82أمبير | 0.02 | 0.84أمبير | 0.04 |
| 45 | 0.56أمبير | 0.04 | 0.66أب | 0.02 | 0.74ب | 0.03 |
| 60 | 0.32أمبير | 0.01 | 0.46ب | 0.02 | 0.62ج | 0.01 |
| 75 | 0.13أمبير | 0.01 | 0.24ب | 0.02 | 0.52ج | 0.02 |
| 90 | بدون تاريخ | - | بدون تاريخ | - | 0.40 | 0.01 |
| بدون تاريخ ، لا يمكن اكتشافه | ||||||
الجدول 1: قيم المتوسط والانحراف المعياري لمؤشرات الاحتفاظ بالشكل لعينات الآيس كريم الثلاثة المنتجة بمحليات مختلفة. تشير الأحرف الصغيرة المختلفة في نفس الصف إلى قيم متوسطة مختلفة بشكل كبير (p < 0.05).
الشكل 5: منحنيات الاحتفاظ بالشكل والمساحة لعينات الآيس كريم الثلاث المنتجة باستخدام مواد تحلية مختلفة. أ: الشكل و(ب) منحنيات الاحتفاظ بالمساحة. يمثل الخط الوردي عينة السكروز ، التي تعتبر مرجعا. يمثل الخط الأصفر عينة السوكرومالت، ويمثل الخط الأزرق عينة الإريثريتول. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
أظهرت العينة التي تحتوي على الإريثريتول أيضا معدل انصهار أقل ، كما يتضح من مؤشرات الانصهار At / A0 (الجدول 2 والشكل 5B). من 45 دقيقة فصاعدا ، أظهرت عينة الإريثريتول أعلى احتفاظ ملحوظ (p < 0.05) بالمنطقة ، تليها الآيس كريم الذي يحتوي على السكرومالت والسكروز ، على التوالي.
| سكروز | سوكرومالت | إريثريتول | ||||
| الوقت (دقيقة) | صر / ر0 | س. د. | صر / ر0 | س. د. | صر / ر0 | س. د. |
| 0 | 1.00 | - | 1.00 | - | 1.00 | - |
| 15 | 0.98أمبير | 0.04 | 0.97أمبير | 0.01 | 0.93أمبير | 0.02 |
| 30 | 0.94أمبير | 0.05 | 0.94أمبير | 0.02 | 0.89أمبير | 0.02 |
| 45 | 0.80أمبير | 0.03 | 0.89أمبير | 0.02 | 0.84أمبير | 0.02 |
| 60 | 0.64أمبير | 0.04 | 0.78ب | 0.01 | 0.76ب | 0.03 |
| 75 | 0.54أمبير | 0.03 | 0.65أمبير | 0.01 | 0.60أمبير | 0.07 |
| 90 | بدون تاريخ | - | بدون تاريخ | - | 0.45 | 0.06 |
| بدون تاريخ ، لا يمكن اكتشافه | ||||||
الجدول 2: قيم المتوسط والانحراف المعياري لمؤشرات الاحتفاظ بالمساحة لعينات الآيس كريم الثلاث المنتجة بمحليات مختلفة. تشير الأحرف الصغيرة المختلفة في نفس الصف إلى قيم متوسطة مختلفة بشكل كبير (p < 0.05).
تم تأكيد النتائج أيضا من خلال التحليل الوزني ، الذي تم الإبلاغ عن بياناته في الجدول 3 من حيث وقت بدء الذوبان (tS) ومعدل الذوبان (جرام / دقيقة). ومع ذلك ، في هذه الحالة ، لم يتم العثور على فروق ذات دلالة إحصائية عند تطبيق ANOVA (p > 0.05).
| سكروز | سوكرومالت | إريثريتول | ||||
| دني | س. د. | دني | س. د. | دني | س. د. | |
| رق (دقيقة) | 15.3أمبير | 1.4 | 16.4أمبير | 1.4 | 17.2أمبير | 2.6 |
| معدل الانصهار (جم / دقيقة) | 2.67أمبير | 0.26 | 2.29أمبير | 0.09 | 1.96أمبير | 0.41 |
الجدول 3: قيم المتوسط والانحراف المعياري لمؤشرات الانصهار المحسوبة بطرق الجاذبية لعينات الآيس كريم الثلاث المنتجة بمحليات مختلفة. رق ، ذوبان وقت البدء. تشير الأحرف الصغيرة المختلفة في نفس الصف إلى قيم متوسطة مختلفة بشكل كبير (p < 0.05).
ويبين الشكل 6 بعض الصور المعالجة (الخطوة 2-1) التي تم الحصول عليها أثناء تجارب الذوبان (الخطوة 1-3) لعينات الآيس كريم الثلاث؛ من الممكن ملاحظة الاحتفاظ بالشكل الجيد لجميع العينات وأقل معدل انصهار للآيس كريم المصنوع من الإريثريتول ، والذي لم يذوب تماما بعد 90 دقيقة.
الشكل 6: انصهار عينات الآيس كريم الثلاث. الصور التي تم الحصول عليها كل 15 دقيقة أثناء ذوبان عينات الآيس كريم الثلاث المنتجة بمحليات مختلفة. صور معالجة لعينات الآيس كريم الثلاثة أثناء الذوبان. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
المناقشة
يسمح CVS المقترح بحساب مؤشرات الاحتفاظ بالشكل والمساحة لعينات الآيس كريم أثناء الذوبان ، إلى جانب تصور عملية الذوبان. يمكن أن يقترن بالطريقة الجاذبية التقليدية المطبقة لتقييم سلوك ذوبان الآيس كريم5 ، للحصول على نتائج تتعلق بجانب الآيس كريم. هذا مهم للغاية لأن المستهلكين يقيمون جودته أيضا بناء على المظهر المرئي للمنتج ، وترتبط القدرة على الحفاظ على الشكل أثناء الذوبان بتكوين وهيكل الآيس كريم 1,3. يمكن أن يؤدي تطبيق هذا النظام في الصناعات الغذائية إلى تحسين مراقبة الجودة وكذلك البحث والتطوير لتركيبات جديدة.
أظهر مثال النتائج التي تم الحصول عليها لذوبان ثلاث عينات آيس كريم مختلفة عن المحليات المستخدمة أن CVS المقترح حساس للتركيبات المختلفة (الجدول 1 والجدول 2) ، حتى أكثر من طريقة الجاذبية ، والتي لم تكن قادرة على إبراز الاختلافات ذات الدلالة الدلالة بين العينات (الجدول 3). كما تم توضيح حساسية مؤشر الاحتفاظ بالشكل لصياغة الآيس كريم في أعمالنا السابقة13،14،15،16. نظرا للحساسية العالية للطريقة المقترحة ، يمكن أن تحل محل الإجراء الوزني.
بصرف النظر عن تحضير عينة الآيس كريم ، ترتبط الخطوات الأكثر أهمية في CVS المطورة بالتقاط الصور الجيدة وتقسيمها7. إن إحالة بيانات Rt و At إلى القيم الأولية المحسوبة في الوقت 0 يمنع النتائج المضللة المحتملة بسبب التجارب المختلفة التي تم إعدادها بين النسخ المتماثلة. ومع ذلك ، قد تؤدي أخطاء اختلاف المنظر أثناء الحصول على الصورة إلى المبالغة في تقدير منطقة العينة أثناء الذوبان ، خاصة إذا كانت الصور التي تم جمعها في تجربة واحدة غير متسقة بسبب تغيير موضع الكاميرا من عملية اكتساب إلى أخرى. وبالتالي ، يجب إيلاء اهتمام كبير لضبط إجراء الحصول على الصورة ، والتأكد من أن شاشة الشبكة السلكية المعدنية مع العينة في الأعلى تتماشى تماما مع هدف الكاميرا ، وتحديد موضع الكاميرا وتأمينه بعناية أمام الخزانة الحرارية. وبالمثل ، يمكن أن يؤدي تجزئة الصورة السيئة إلى المبالغة أو التقليل من تقدير منطقة الآيس كريم ، ولكن أيضا من H و W ، مما يؤدي إلى مؤشرات الاحتفاظ بالشكل التي لا معنى لها. في هذه الحالة ، يتم تمثيل المصدر الأعلى للخطأ من خلال المسامير المحتملة على حافة جزء الآيس كريم الموضوع على الشبكة السلكية ، أو الفقاعات التي تظهر على سطح الآيس كريم أثناء الذوبان (الشكل 7) ، والتي يجب إزالتها من الشكل المشرق قبل قياس مساحة الصندوق والمربع W و H. يمكن استكشاف أخطاء هذا وإصلاحها باستخدام وظيفة Split Object لبرنامج تحليل الصور. الخلفية عالية التباين مفيدة أيضا لتجزئة الصورةبشكل أفضل 7. يجب اختيار لون الخلفية بناء على لون عينة الآيس كريم ، ومن المستحسن تشبع اللون العالي لتحسين التباين.
الشكل 7: المصادر المحتملة للخطأ في تجزئة شكل الآيس كريم. تشير الأسهم الحمراء إلى الارتفاعات والفقاعات المحتملة على شكل الآيس كريم والتي يمكن أن تؤدي إلى حساب خاطئ للمساحة والارتفاع والعرض. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
إذا تم جمع الصور ومعالجتها بشكل جيد ، فإن CVS يكون أكثر حساسية ودقة من منهجية الجاذبية. في الواقع ، في الأمثلة الموضحة ، تراوحت معاملات الاختلاف لتحليلات الجاذبية بين 4٪ و 20٪ ، مما يجعل جميع البيانات المتوسطة لا تختلف اختلافا كبيرا (ANOVA ، p > 0.05). على العكس من ذلك ، بالنسبة لمؤشرات CVS ، تراوح معامل قيم الاختلاف من 0.1٪ إلى 13٪ ، مما كشف عن اختلافات كبيرة بين عينات الآيس كريم الثلاث أثناء الذوبان (الجدول 1 والجدول 2). من المحتمل أن يكون الانخفاض في معدل الانصهار الناجم عن الإريثريتول مرتبطا بتكوين بلورات سكر غير متبلورة أثناء تجميد الآيس كريم وانخفاض قابلية ذوبان هذا التحلية مقارنة بالسكروز والكرومالت ، والذي يمثل كمية أكبر من الماء المجمد في المنتج النهائي13. يمكن العثور على تطبيقات ناجحة أخرى ل CVS المقترحة هنا في دراساتنا السابقة13،14،15،16.
عندما يتم تحقيق توحيد جيد لإجراء معالجة الصور ، يمكن ضبط المعالجة التلقائية للصور باستخدام وظيفة التسجيل الكلي لبرنامج تحليل الصور ، مما يجعل عملية التفصيل أسرع بكثير. بالطبع ، هناك حاجة دائما إلى مراجعة دقيقة للبيانات من قبل المشغل لتجنب القطع الأثرية والبيانات الخاطئة. علاوة على ذلك ، يمكن إجراء تفصيل منحنيات الاحتفاظ بالشكل والمساحة لحساب معلمات الحركية واستبدال طريقة الجاذبية.
يمكن أيضا تطبيق البروتوكول على المنتجات الغذائية الأخرى التي يكون فيها معدل الانصهار ومؤشر الاحتفاظ بالشكل مهمين ، مثل الموس والرغاوي (مثل كريمة الحليب المخفوق وزلال البيض). النقطة الأكثر أهمية هي القائمة بذاتها للمنتجات ، في حين يمكن تكييف درجة الحرارة أثناء تجارب الذوبان مع المنتج المحدد.
الإفصاحات
ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.
المواد
| الاسم | الشركة | رقم فهرسي | التعليقات |
|---|---|---|---|
| مجلس الوزراء | كافالو s.r.l. | FTX700 | موقع اختبار الذوبان |
| الكاميرا الرقمية | سوني جروب كورب | DSC-S650 | |
| مقياس رقمي | Gibertini Elettronica | EU-C 4002 LCD | |
| ImagePro Plus 7.0 | Media Cybernetics, Inc | N / A | تحليل الصور البرمجيات التفصيلية |
| مايكروسوفت إكسل | مايكروسوفت | N / A | البيانات والتفصيل الرسومي |
| Scalecom | Gibertini Elettronica | N / A | اكتساب برنامج مقياس رقمي |
| ترايبود | Manfratto | # 055 |
المراجع
- Marshall, R. T., Arbuckle, W. S. Ice Cream. , Chapman and Hall. New York. (1996).
- Goff, H. D., Hartel, R. W. Ice Cream. , Springer. Boston. (2013).
- Metilli, L., et al. Investigating the microstructure of soft, microporous matter with synchrotron X-ray tomography. Materials Characterization. 180, 111408(2021).
- Liu, X., Sala, G., Scholten, E. Structural and functional differences between ice crystal-dominated and fat network-dominated ice cream. Food Hydrocolloids. 138, 108466(2023).
- Alamprese, C., Foschino, R., Rossi, M., Pompei, C., Savani, L. Survival of Lactobacillus johnsonii La1 and influence of its addition in retail-manufactured ice cream produced with different sugar and fat concentrations. International Dairy Journal. 12 (2-3), 201-208 (2002).
- Alamprese, C., Foschino, R. Technology and Stability of Probiotic and Prebiotic Ice Cream. Probiotic and Prebiotic Foods: Technology, Stability and Benefits to Human Health. , Nova Science Publishers, Inc. Hauppauge, NY. Chapter 11 (2011).
- Golnabi, H., Asadpour, A. Design and application of industrial machine vision systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 23 (6), 630-637 (2007).
- Patel, C., et al. DBGC: Dimension-based generic convolution block for object recognition. Sensors. 22 (5), 1780(2022).
- Bhatt, D., et al. CNN variants for computer vision: History, architecture, application, challenges and future scope. Electronics. 10 (20), 2470(2021).
- Zhu, L., Spachos, P., Pensini, E., Plataniotis, K. N. Deep learning and machine vision for food processing: A survey. Current Research in Food Science. 4, 233-249 (2021).
- Donhowe, D. P., Hartel, R. W. Recrystallization of ice in ice cream during controlled accelerated storage. International Dairy Journal. 6 (11-12), 1191-1208 (1996).
- Velásquez-Cock, J., et al. Influence of cellulose nanofibrils on the structural elements of ice cream. Food Hydrocolloids. 87, 204-213 (2019).
- Moriano, M. E., Alamprese, C. Honey, trehalose and erythritol as sucrose-alternative sweeteners for artisanal ice cream. A pilot study. LWT-Food Science & Technology. 75, 329-334 (2017).
- Loffredi, E., Moriano, M. E., Masseroni, L., Alamprese, C. Effects of different emulsifier substitutes on artisanal ice cream quality. LWT-Food Science & Technology. 137, 110499(2021).
- Loffredi, E., Alamprese, C. Optimisation of a blend of emulsifier substitutes for clean-label artisanal ice cream. LWT-Food Science & Technology. 173, 114338(2023).
- Moriano, M. E., Alamprese, C. Organogels as novel ingredients for low saturated fat ice creams. LWT-Food Science & Technology. 86, 371-376 (2017).
إعادة الطباعة والأذونات
طلب إذن لإعادة استخدام النص أو الأشكال في مقالة JoVE هذه
طلب إذن