מערכת ראייה ממוחשבת להערכת התנהגות המסת גלידה

Eleonora Loffredi; Cristina Alamprese

doi:10.3791/66114

הרשמה ל-JoVE נדרשת לצפייה בתוכן זה. התחברו או התחילו בגרסת ניסיון בחינם.

מאמר שיטה

מערכת ראייה ממוחשבת להערכת התנהגות המסת גלידה

2.9K צפיות

⸱

DOI:

10.3791/66114

⸱

4 באוקטובר 2024

Eleonora Loffredi¹ , Cristina Alamprese¹

¹Department of Food, Environmental and Nutritional Sciences (DeFENS), Università degli Studi di Milano

במאמר זה

סיכום

כאן, אנו מציגים פרוטוקול המבוסס על מערכת ראייה ממוחשבת (CVS) כדי לקבוע את התנהגות ההמסה של מערכות מזון רב פאזיות.

תקציר

התנהגות המסה היא אחד ממדדי האיכות החשובים ביותר של גלידה. זה מוערך בדרך כלל על ידי שיטות גרבימטריות ומתבטא במונחים של זמן התחלה וקצב התכה. עם זאת, ההיבט של גלידה במהלך המסה חשוב גם כי שימור צורה קשורה למבנה טוב של המוצר. הפרוטוקול המוצע כאן מדגים מערכת ראייה ממוחשבת (CVS) שניתן להשתמש בה כדי לתמוך במתודולוגיית הכבידה הקיימת כבר לחישוב שני מדדי התכה חדשים הקשורים לשימור צורה וקצב התכה. תמונות של גלידה במהלך המסה נלקחים כל 15 דקות במשך סך של 90 דקות. לאחר מכן, תמונות דיגיטליות משוכללות באמצעות שיטת עיבוד תמונה שפותחה בכוונה תחילה כדי לחשב את שטח הגלידה, גובהה ורוחבה. היחס בין גובה לרוחב בכל זמן התכה, המכונה היחס בזמן 0 (R_t/R₀), הוא מדד לשימור הצורה של הגלידה, בעוד שהאזור בזמני ההתכה השונים המתייחסים לאזור בזמן 0 (A_t/A₀) קשור לקצב ההתכה. מערכת ראייה ממוחשבת זו מאפשרת קבלת תוצאות רגישות ואמינות ביותר, וניתן ליישם אותה לא רק על גלידה אלא גם על מטריצות מזון שונות, כגון קצפת חלב או חלבון ביצה.

מבוא

גלידה היא מערכת רב-שלבית שבה פאזות נוזליות, מוצקות וגזיות מחוברות בקפידה. הפאזה הנוזלית הרציפה עוטפת בועות אוויר וגבישי קרח, והיא מכילה שומנים מגובשים חלקית, חלבונים קולואידים, מלחים, סוכרים (שבסופו של דבר התגבשו) ומייצבים. הרכב הגלידה משתנה בהתאם לבקשות השוק המקומי ולתקנות אפשריות. למרות שטכנולוגיית העיבוד משפיעה על מאפייני הגלידה הסופית, כל מרכיב ממלא תפקיד חשוב בהגדרת איכות המוצר¹. התנהגות המסה היא אחד ממדדי האיכות החשובים ביותר של גלידה, בהתחשב בתופעות המתרחשות הן במהלך הצריכה והן בפה. עם חדירת החום לתוך הגלידה, גבישי קרח נמסים, ומים מתפזרים ומתערבבים עם שלב הסרום, אשר יכול להתנקז דרך המבנה הנותר². מוצר שנמס במהירות אינו רצוי לאכילה נוחה, אך גם להבטחת עמידות גבוהה יותר בפני הלם חום. עם זאת, מוצרים איטי התכה גם להצביע על כמה פגמים ניסוח¹. ידוע כי מיקרו-מבנה גלידה אחראי לתכונות ההתכה³, אך עד כה פורסמו תוצאות מנוגדות, המראות כי הידע על השפעת גורמים מיקרו-מבניים על המסה עדיין מוגבל⁴. לפיכך, נדרשים מחקרים נוספים כדי להבהיר את מנגנון ההתכה, שהוא חיוני גם בתכנון ניסוחים חדשים³.

התנהגות ההתכה מוערכת בדרך כלל בשיטות גרבימטריות ומתבטאת במונחים של זמן התחלה וקצב התכה⁵. מנה נתונה של גלידה מונחת על רשת תיל בארון טמפרטורה מבוקרת, ומשקל המוצר המומס נרשם. מעקומת זמן המשקל ניתן להדגיש שלושה שלבים: שלב הפיגור שבמהלכו מתרחשת חדירת חום, שלב ההתכה המהירה עם שלב הסרום המדולל הזורם במבנה הגלידה בקצב המקסימלי, והשלב הנייח, בו רוב המוצר טפטף^{החוצה 2}.

בשיטה הגרבימטרית ניתן לזהות מוצרים בהתכה איטית ומהירה; עם זאת, גם ההיבט של גלידה במהלך ההתכה חשוב, מכיוון ששימור הצורה קשור להרכב ומבנה טובים של המוצר⁶. לפיכך, הליך המבוסס על מערכת ראייה ממוחשבת (CVS) יכול לתמוך במתודולוגיית הכבידה הקיימת כבר בכך שהוא מאפשר ללמוד את מראה המוצר במהלך ההמסה. CVS יכול לרכוש תכונות מזון רבות³ (למשל, גודל, משקל, צורה, מרקם וצבע) עם פרטים מדויקים שאינם ניתנים לצפייה על ידי העין האנושית. מערכות כאלה עשויות בדרך כלל ממצלמות דיגיטליות ותוכנות עיבוד תמונה⁷. ואכן, פרוטוקול המבוסס על CVS כולל שני שלבים עיקריים: 1) רכישת תמונה 2) עיבוד תמונה. ניתן ליישם רמות שונות של עיבוד תמונה⁷, מהפשוטות ביותר ועד המורכבות יותר, כגון שיטות למידה עמוקה לפיתוח בינה מלאכותית ^8,9. תשומת לב רבה הוקדשה לאחרונה ל- CVS בתחום המזון, ומספר רב של יישומים פותחו לבדיקת בטיחות מזון, ניטור עיבוד מזון, זיהוי עצמים זרים ותחומים אחרים. הם מהירים, יעילים ולא הרסניים, ובכך מייצגים כלים תקפים לספק לצרכנים מזון בטוח באיכות גבוהה¹⁰.

בתחום הגלידה, הוצעה שיטת ניתוח תמונה לחקר התגבשות מחדש של קרח על ידי מיקרוסקופ אופטי¹¹. לאחרונה, תמונות טומוגרפיה ממוחשבת רנטגן עובדו כדי לנתח את המיקרו-מבנה התלת-ממדי של חומרים נקבוביים רכים, כולל גלידה³. עם זאת, ההרחבה של תמונות דיגיטליות פשוטות של Charge Coupled Device (CCD) יכולה להציג מספר יתרונות מבחינת קלות הרכישה ועיבוד היבט הגלידה כפי שהוא נתפס על ידי הצרכנים. חלק מהמחברים מראים תמונות של גלידה במהלך המסה¹², אך למיטב ידיעתנו, הפקת מדדים מספריים מהתמונות דווחה לראשונה על ידי מוריאנו ואלמפרזה¹³.

לכן, הפרוטוקול המוצע כאן, המבוסס על עבודתם של מוריאנו ואלמפרזה¹³, ממחיש CVS פשוט שניתן ליישם כדי לתמוך במתודולוגיית הכבידה הקיימת כבר לחקר התנהגות המסת גלידה. דיאגרמת בלוקים של השיטה המוצעת מודגמת באיור 1. השימוש במערכת כזו מאפשר חישוב של שני מדדי התכה הקשורים לשימור צורה וקצב ההתכה. בפרט, המאמר מתאר לראשונה את ההגדרה הניסויית המפורטת ואת ההליך לרכישת תמונה דיגיטלית במהלך התכת גלידה ואת שלבי עיבוד התמונה. חוץ מזה, התוצאות המתקבלות מגלידות המיוצרות עם ממתיקים שונים (כלומר, סוכרוז, סוכרומלט ואריתריטול) מדווחות כדי להראות את הפוטנציאל של השיטה.

figure-introduction-1
איור 1: דיאגרמת בלוקים של המתודולוגיות המוצעות. סיכום השלבים הכלליים למערכת הראייה הממוחשבת המוצעת והשיטה הכבידתית לחקר התנהגות המסת גלידה. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

1. מערך ניסויי ונהלים לניסויי התכה

הכנת דוגמת גלידה
1. בחרו כוסות שקופות בעלות נפח וצורה קבועים, עם מכסים. חותכים שני פסים ארוכים של נייר אפייה ברוחב של כ -2 ס"מ, ובעזרת נייר דבק, מקבעים אותם לדפנות הפנימיות של הכוס ליצירת צלב בתחתית. התחילו למלא את הכוס בדוגמת הגלידה באמצעות מרית.
  הערה: לפני שמתחילים, ודא כי הגלידה יש טמפרטורה בטווח של -7 ° C עד -12 ° C, כך שניתן יהיה להפיץ אותו בתוך הכוס. שימו לב לא ליצור חללים ריקים במהלך מילוי הכוס על ידי בדיקה קבועה של שקיפות הכוס.
2. כאשר הכוס מלאה, משכו בעדינות את עודפי הגלידה עם המרית, ויצרו משטח חלק ושטוח. סגרו את הכוס עם המכסה ואחסנו את הדגימה בטמפרטורה של -30°C למשך 24 שעות לפחות.
3. לפני הניתוח, מצב את המדגם ב -16 ° C במשך 24 שעות.
הקמת ניסוי ההיתוך ורכישת התמונה
1. הגדר ארון תרמוסטטי על 20 ± 1 °C. הכנס סולם דיגיטלי לארון וחבר אותו למחשב עם תוכנה לרישום משקל כפונקציה של זמן.
2. מניחים גליל מדורג על הסולם הדיגיטלי ומאפסים את המשקל. מעל הגליל, מניחים משפך תלוי כדי לעזור לאסוף את הגלידה המומסת. ההתקנה של ניסוי ההיתוך מוצגת באיור 2.
  הערה: יש לתלות את המשפך מעל הצילינדר כדי למנוע חריגה מקנה המידה המלא של קנה המידה הדיגיטלי. כדי למנוע חוסר יציבות של המשפך במהלך מיקום המדגם בתחילת הניתוח, זה צריך להיות מקובע למדף הארון מעל הצילינדר.
3. הגדר מצלמה עם חצובה לפני דלת הארון בגובה ומרחק מוגדרים כדי לקבל את המסגור האמין הטוב ביותר של הדגימה.
  הערה: ודא שהמצלמה מיושרת היטב עם דוגמת הגלידה כדי למנוע שגיאות פרלקסה בעת עיבוד התמונה.
ניסוי התכה
1. הכינו רשת תיל מתכתית המצוידת בהתייחסות לגודל. מוציאים את הגלידה מהמקפיא, מסירים את המכסה ומתחילים בעדינות לשים מרית בין דפנות הגלידה לדפנות הכוס כדי לנתק את הדגימה מהמיכל.
  הערה: יש להוציא את גביע הגלידה מהמקפיא רק לאחר השלמת השלבים הקודמים (עד שלב 1.2.3) כדי למנוע התכה לפני רישום הנתונים.
2. בזמן ניתוק דגימת הגלידה מדפנות הגלידה, השאירו את נייר האפייה תקוע על פני הגלידה.
3. לאחר ניתוק כל דוגמת הגלידה מדפנות הכוס, משכו בעדינות את קצוות נייר האפייה כדי לחלץ את הגלידה והניחו אותה על רשת תיל מתכתית יחד עם פסי נייר האפייה. לאחר מכן, מסירים בזהירות את פסי נייר האפייה משטח הגלידה.
  הערה: שים לב לא לשנות את צורת הגלידה בעת ביצוע שלבים 1.3.1-1.3.3.
4. הניחו את רשת חוטי המתכת עם דוגמת הגלידה על המשפך בארון. באמצעות המצלמה הדיגיטלית על החצובה, צלם את התמונה הראשונה (t0) של דגימת הגלידה עם דלת הארון פתוחה, תוך שימת לב לצלם גם את התייחסות הגודל. סגור את דלת הארון והתחל להקליט את הנתונים הכבידתיים בכל דקה באמצעות התוכנה המחוברת לסולם.
  הערה: אין להשתמש במבזק כדי למנוע צללים בתמונה, ולהשתמש ברקע מנוגד מאוד כדי לשפר את פילוח הגלידה. בדוק את מוקד התמונה שנרכשה; אם התמונה אינה ממוקדת, צלם מיד תמונה חדשה.
5. הקלט את הנתונים הכבידתיים במשך 90 דקות (רישום אחד לדקה) וצלם תמונה של דגימת הגלידה (ראה שלב 1.3.4) כל 15 דקות (סה"כ 7 תמונות).

figure-protocol-1
איור 2: הגדרת בדיקת התכה. האיור מראה כיצד להגדיר את ניסוי ההתכה בארון התרמוסטטי: שים גליל זכוכית מדורג על סולם דיגיטלי כדי לאסוף ולשקול את הגלידה המומסת. דגימת הגלידה מונחת על רשת תיל מתכת על משפך התלוי מעל הצילינדר. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

2. עיבוד תמונה לחישוב אינדקסים מתיך

עיבוד תמונה
1. הורד את התמונות הדיגיטליות מכרטיס הזיכרון של המצלמה ושמור אותן כקבצים .tiff או .jpg ללא דחיסה.
2. השתמש בפקודות File > Open של תוכנת ניתוח התמונות כדי לפתוח את תמונות הגלידה. התחל לעבד את התמונה הראשונה (t0), לתקן את הסיבוב במידת הצורך (פקודות: ערוך > סובב).
3. השתמש בהפניית הגודל המתקבלת בכל תמונה (ראה שלבים 1.3.1 ו- 1.3.4.) כדי לכייל את התמונה באופן מרחבי (פקודות: מדידת כיול > > תמונה > מרחבית), המרת פיקסלים במילימטרים (איור משלים 1).
4. בחר את אזור העניין המלבני (AOI), כולל דוגמת הגלידה והימנע מקצה רשת רשת תיל המתכת (פקודות: Edit > New AOI > Rectangular). חתכו את AOI והמירו אותו לסולם אפור (עומק צבע, 8) באמצעות הפקודות Edit > Covert to > Grey Scale 8 (Supplementary Figure 2).
5. החל את מסנן Best Fit שמתאים באופן אוטומטי את הבהירות והניגודיות (פקודות: Enhance > Equalize > Best Fit).
6. עבור אל החלון Measure > Count/Size של התוכנה ופתח את החלון Measure כדי לבחור את הפרמטרים הבאים: שטח, גובה תיבה ורוחב תיבה. לאחר מכן לחץ על אישור כדי לסגור חלון זה (איור משלים 3).
7. בחר את המדידה הידנית (סמן ידני בחלון ספירה/גודל ) ולחץ על בחר טווחים כדי להגדיר את ערכי ההיסטוגרמה לפלח בדיוק את הצורה הבהירה של הגלידה. סגור את חלון הפילוח (תרשים משלים 4).
8. לחץ על ספירה בחלון ספירה/גודל של התוכנה כדי למדוד את שלושת הפרמטרים שנבחרו בשלב 2.1.6. אם סופרים עצמים בהירים שאינם דוגמת הגלידה, השתמשו בסף שטח כדי לסנן את העצמים (פקודות: מדידה > בחירת מידות > שטח; התאמת טווחי התחלה וסוף). הצג את תוצאות המדידה על-ידי לחיצה על הצג נתוני מדידה > (איור משלים 5). השתמש בקובץ > נתונים ללוח כדי להעתיק את תוצאות המדידה ולהדביק אותן בגיליון אלקטרוני של תוכנת ניהול נתונים.
9. חזור על השלבים מ- 2.1.2 עד 2.1.8 עבור כל תמונה שנאספה במהלך התכת הגלידה.
הערכת מדדי התכה
הערה: מעתה, פרמטרי הגודל שנמדדו מתמונות הגלידה יסומנו כדלקמן: A, שטח; H, גובה תיבה; W, רוחב התיבה (איור משלים 6).
1. על-ידי שימוש בנתוני H ו- W שחושבו בשלב הקודם 2.1 בזמנים השונים t במהלך ההתכה (0 דקות, 15 דקות, 30 דקות, 45 דקות, 75 דקות ו- 90 דקות), חשב את מדד שימור הצורה (R_t) בהתאם למשוואה 1:
  (1)
2. על פי משוואה 2 ומשוואה 3, יש להפנות את נתוני R ו-A המחושבים בכל פעם למדד המתאים בזמן 0 (R₀ ו-A₀) ולשרטט את התוצאות המתקבלות כפונקציה של הזמן כפי שמוצג באיור 3A, B. המגמה של A_t כפונקציה של זמן קשורה לקצב ההתכה של גלידה.
  (2)
  (3)

איור משלים 1: כיול מרחבי של תמונה. (א) עבור לחלון מדוד > כיול > מרחבי של תוכנת ניתוח התמונה. בחר חדש ולאחר מכן סמן תמונה בדגל כדי לפתוח את חלון שינוי קנה המידה . אורך הייחוס ביחידה להמרת פיקסלים (לדוגמה, מילימטרים) מצוין. (B) חפפו בזהירות את הפס הירוק עם חלק ההפניה המתאים לאורך שצוין ולחצו על הלחצן 'אשר'. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

איור משלים 2: חיתוך AOI והמרתו לגווני אפור. (A) המרה של תחום העניין (AOI) לגווני אפור ו-(B) התמונה המתקבלת. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 3: בחירת הפרמטרים שיימדדו. בחלון Select Measurement ניתן לבחור את הפרמטרים שיש למדוד; להערכת המסת הגלידה, יש לבחור שטח, רוחב קופסה וגובה קופסה. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 4: פילוח מדגם הגלידה. בחלון "סגמנטציה" ניתן לבחור את טווחי ההיסטוגרמה שייחשבו כמכסים בדיוק את שטח צורת הגלידה. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

איור משלים 5: סינון אובייקטים והפונקציה Count. הקווים האדומים מדגישים את העצמים הבהירים המזוהים. על ידי החלת פונקציית הספירה ופתיחת החלון "תצוגה, נתוני מדידה", יוצגו תוצאות הפרמטרים שנבחרו (A). כדי לסנן רק את צורת הגלידה, ניתן לבחור טווח שטח מינימלי ומקסימלי בחלון "בחר מדידה", ובכך לספור רק את הפרמטרים של אובייקט אחד (B). אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

תרשים משלים 6: Shape retentionindex (R). גובה התיבה (H_t, קו מקווקו אדום) ורוחב התיבה (W_t, קו שחור מלא) המשמשים לחישוב אינדקס שמירת הצורה (R) מוצגים. אנא לחץ כאן כדי להוריד קובץ זה.

figure-protocol-5
איור 3: עקומות שמירת צורה ושטח. דוגמה לצורת גלידה (A) ועקומות שימור שטח (B), שבהן הערכים הממוצעים R_t/R₀ ו- A_t/A₀ משורטטים לאורך זמן; קווי שגיאה תואמים לערכי סטיית התקן המתקבלים על ידי הניתוח המשוכפל. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

3. פירוט נתונים גרבימטריים

בסוף ניסוי ההיתוך (90 דקות), שמור את הגיליון האלקטרוני עם משקל הדגימה המומסת (גרם) לכל דקה של הניתוח המתקבל על ידי התוכנה המחוברת לסולם הדיגיטלי.
פתח את גיליון המשקל האלקטרוני בתוכנת ניהול נתונים כדי ליצור תרשים של המשקל המומס (גרם) כפונקציה של זמן (דקות), ובכך לקבל את עקומת ההיתוך של דגימת הגלידה.
בחר נתונים בחלק הליניארי של עקומת ההתכה וחשב את קו הרגרסיה של הריבועים הפחותים, תוך רישום משוואה 4 ומקדם הרגרסיה (R²).
(4)
ערך השיפוע של קו הרגרסיה (m) הוא קצב המסת הגלידה (גרם לדקה). חשב את זמן ההתחלה של ההתכה (t_s; minute) כיירוט x (כאשר y = 0) באופן הבא:
(5)

figure-protocol-8
איור 4: עקומה גרווימטרית. דוגמה לעקומת המסת גלידה המתקבלת בשיטה הכבידתית. העקומה המקורית מוצגת באדום; סדרת הנתונים שנבחרה בחלק הליניארי מוצגת בירוק; קו הרגרסיה המחושב מוצג בנקודות שחורות. המשוואה ומקדם הקביעה (R²) של קו הרגרסיה מוצגים גם הם. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של איור זה.

הערה: כדי לקבל תוצאות אמינות לניתוח סטטיסטי, שכפל את כל הליך ההתכה של ניסוי התכה ועיבוד תמונה לפחות שלוש פעמים עבור כל דגימה.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

כדוגמה לתפוקות CVS המוצעות, מוצגות תוצאות של ניתוחי התכה עבור שלוש פורמולציות גלידה שונות, בהשוואה לנתונים שהתקבלו מהשיטה הגרבימטרית. בפרט, התנהגות ההמסה של גלידות המיוצרות עם ממתיקים שונים (כלומר, סוכרוז, סוכרומלט ואריתריטול) נחקרה.

טבלה 1 ואיור 5A מציגים את התוצאות של מדד שימור הצורה (R_t/R₀) עבור שלוש דגימות הגלידה במהלך ההמסה. שימור צורה דומה נצפה עבור כל הדגימות עד 45 דקות; לאחר מכן, הדגימה שנעשתה עם סוכרוז איבדה את צורתה...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

CVS המוצע מאפשר חישוב של מדדי שימור הצורה והשטח של דגימות גלידה במהלך ההמסה, מלבד הדמיה של תהליך ההמסה. זה יכול להיות בשילוב עם השיטה הכבידתית המסורתית מיושמת כדי להעריך את התנהגות ההמסה של גלידה⁵, כדי להשיג תוצאות הקשורות להיבט של הגלידה. זה מאוד חשוב כי הצרכנים מעריכים את איכותו גם על בסיס המראה החזותי של המוצר, ואת היכולת לשמור על הצורה במהלך המסה קשורה הרכב ומבנה של גלידה ^1,3. היישום של מערכת זו בתעשיות המזון יכול לשפר את בקרת האיכות, ...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

למחברים אין מה לחשוף.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
קבינט	קוואלו s.r.l.	FTX700	מיקום למבחן ההיתוך
מצלמה דיגיטלית	Sony Group Corp	DSC-S650
משקל דיגיטלי	Gibertini Elettronica	EU-C 4002 LCD
ImagePro Plus 7.0	Media Cybernetics, Inc	N/A	תוכנה לניתוח תמונות
Microsoft Excel	Microsoft	N/A	נתונים ועיבוד גרפי
Scalecom	Gibertini Elettronica	N/A	רכישת תוכנה בקנה מידה דיגיטלי
חצובה	Manfratto	#055

מקורות

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).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

גלה מאמרים נוספים

שימור צורה קצב התכה אנליזה גרבימטרית עיבוד תמונה דימוי דיגיטלי מדידת שטח השוואת ממתיקים

מערכת ראייה ממוחשבת להערכת התנהגות המסת גלידה