Komputerowy system wizyjny do oceny topnienia lodów

Eleonora Loffredi; Cristina Alamprese

doi:10.3791/66114

Artykuł metodologiczny

Komputerowy system wizyjny do oceny topnienia lodów

2.9K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/66114

⸱

4 października 2024

Eleonora Loffredi¹ , Cristina Alamprese¹

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

W tym artykule

Podsumowanie

Tutaj prezentujemy protokół oparty na komputerowym systemie wizyjnym (CVS) do określenia zachowania podczas topnienia wielofazowych systemów żywnościowych.

Streszczenie

Wprowadzenie

Lody są systemem wielofazowym, w którym fazy ciekła, stała i gazowa są ściśle powiązane. Ciągła faza ciekła otacza pęcherzyki powietrza oraz kryształki lodu i zawiera częściowo skrystalizowane tłuszcze, białka koloidalne, sole, cukry (ewentualnie skrystalizowane) oraz stabilizatory. Skład lodów różni się w zależności od wymagań lokalnego rynku i ewentualnych regulacji. Choć technologia przetwarzania wpływa na charakterystykę gotowego produktu, każdy składnik odgrywa istotną rolę w określaniu jakości lodów¹. Zachowanie podczas topnienia jest jednym z najważniejszych wskaźników jakości lodów, biorąc pod uwagę zjawiska zachodzące zarówno podczas konsumpcji, jak i w jamie ustnej. Wraz z penetracją ciepła w głąb lodów kryształki lodu topnieją, a woda dyfunduje i miesza się z fazą surowiczą, która może wyciekać przez pozostałą strukturę². Produkt szybko topniejący jest niepożądany zarówno ze względu na komfort spożycia, jak i gwarancję wyższej odporności na szok termiczny. Jednak produkty topniejące powoli również mogą wskazywać na pewne wady w recepturze¹. Wiadomo, że za właściwości topnienia odpowiada mikrostruktura lodów³, lecz do tej pory publikowano sprzeczne wyniki, co pokazuje, że wiedza na temat wpływu czynników mikrostrukturalnych na topnienie jest wciąż ograniczona⁴. W związku z tym niezbędne są dalsze badania w celu wyjaśnienia mechanizmu topnienia, co jest kluczowe również przy projektowaniu nowych receptur³.

Właściwości topnienia są zazwyczaj oceniane metodami grawimetrycznymi i wyrażane w postaci czasu rozpoczęcia oraz szybkości topnienia⁵. Określoną porcję lodów umieszcza się na drucianej siatce w komorze z kontrolowaną temperaturą, a następnie rejestruje się wagę stopionego produktu. Na podstawie krzywej zależność wagi od czasu można wyróżnić trzy fazy: fazę opóźnienia, podczas której następuje przenikanie ciepła; fazę szybkiego topnienia, w której rozcieńczona frakcja surowicy przepływa przez strukturę lodów z maksymalną prędkością, oraz fazę stacjonarną, w której większość produktu spłynęła².

Metodą grawimetryczną można rozpoznać produkty wolno i szybko topniejące; jednak istotny jest również wygląd lodów podczas topnienia, ponieważ zachowanie kształtu wiąże się z dobrym składem i strukturą produktu⁶. Zatem procedura oparta na systemie wizji komputerowej (CVS) może wspierać istniejącą już metodologię grawimetryczną, umożliwiając badanie wyglądu produktu podczas topnienia. Systemy CVS mogą pozyskiwać liczne atrybuty żywności³ (np. rozmiar, wagę, kształt, teksturę i kolor) z dokładnością, której nie jest w stanie dostrzec ludzkie oko. Takie systemy składają się zazwyczaj z kamer cyfrowych i oprogramowania do przetwarzania obrazu⁷. W rzeczywistości protokół oparty na CVS obejmuje dwa główne kroki: 1) akwizycję obrazu i 2) przetwarzanie obrazu. Można zastosować różne poziomy przetwarzania obrazu⁷, od najprostszych po bardziej złożone, takie jak metody głębokiego uczenia w rozwoju sztucznej inteligencji⁸^,⁹. W ostatnim czasie poświęcono wiele uwagi systemom CVS w sektorze spożywczym i opracowano dużą liczbę zastosowań w zakresie kontroli bezpieczeństwa żywności, monitorowania przetwarzania żywności, wykrywania ciał obcych oraz w innych dziedzinach. Są one szybkie, wydajne i nieniszczące, stanowiąc tym samym wartościowe narzędzia do dostarczania konsumentom bezpiecznej żywności wysokiej jakości¹⁰.

W dziedzinie badań nad lodami zaproponowano metodę analizy obrazu do badania rekrystalizacji lodu za pomocą mikroskopii optycznej¹¹. W ostatnim czasie obrazy z tomografii komputerowej rentgenowskiej były przetwarzane w celu analizy trójwymiarowej mikrostruktury materiałów miękkich i porowatych, w tym lodów³. Jednak opracowanie prostych cyfrowych obrazów z urządzeń CCD (Charge Coupled Device) może oferować szereg zalet pod kątem łatwości pozyskiwania danych oraz oddania wyglądu lodów w taki sposób, w jaki są one postrzegane przez konsumentów. Niektórzy autorzy prezentują obrazy lodów podczas topnienia¹², lecz według naszej najlepszej wiedzy, wyodrębnianie wskaźników liczbowych z obrazów zostało po raz pierwszy opisane przez Moriano i Alamprese¹³.

W związku z powyższym, proponowany tutaj protokół, oparty na pracy Moriano i Alamprese¹³, przedstawia prosty system CVS, który może zostać zastosowany w celu wsparcia istniejącej już metodologii grawitacyjnej do badania zachowania lodów podczas topnienia. Schemat blokowy proponowanej metody przedstawiono na Rysunku 1. Zastosowanie takiego systemu umożliwia obliczenie dwóch wskaźników topnienia związanych z utrzymaniem kształtu oraz szybkością topnienia. W szczególności w pracy po raz pierwszy szczegółowo opisano konfigurację eksperymentalną i procedurę cyfrowej akwizycji obrazów podczas topnienia lodów oraz etapy przetwarzania obrazów. Ponadto przedstawiono wyniki uzyskane dla lodów produkowanych z różnymi słodzikami (tj. sacharozą, sukromaltem i erytrytolem), aby wykazać potencjał tej metody.

Test topnienia lodów, wykres danych grawimetrycznych z równaniami indeksu retencji do analizy badawczej.
Rycina 1: Schemat blokowy proponowanych metodologii. Podsumowanie ogólnych etapów dla proponowanego systemu wizji komputerowej oraz metody grawimetrycznej do badania zachowania lodów podczas topnienia. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Protokół

1. Układ doświadczalny i procedury dla prób topnienia

Przygotowanie próbki lodów
1. Wybrać przezroczyste kubeczki o stałej objętości i kształcie, wyposażone w pokrywki. Wyciąć dwa długie paski papieru do pieczenia o szerokości około 2 cm i przytwierdzić je za pomocą taśmy papierowej do wewnętrznych ścianek kubeczka tak, aby tworzyły krzyż na dnie. Zacząć napełniać kubeczek próbką lodów, używając szpatułki.
  UWAGA: Przed rozpoczęciem należy upewnić się, że lody mają temperaturę w zakresie od -7 °C do -12 °C, aby można było je rozprowadzić wewnątrz kubeczka. Należy zwrócić uwagę, aby podczas napełniania kubeczka nie powstawały puste przestrzenie, regularnie sprawdzając to przez przezroczystą ściankę kubeczka.
2. Po napełnieniu kubeczka delikatnie usunąć nadmiar lodów szpatułką, tworząc gładką i płaską powierzchnię. Zamknąć kubeczek pokrywką i przechowywać próbkę w temperaturze -30 °C przez co najmniej 24 h.
3. Przed analizą poddać próbkę kondycjonowaniu w temperaturze -16 °C przez 24 h.
Konfiguracja próby topnienia i akwizycja obrazów
1. Ustawić szafę termostatyczną na temperaturę 20 ± 1 °C. Umieścić w szafie wagę cyfrową i podłączyć ją do komputera z oprogramowaniem do rejestracji masy w funkcji czasu.
2. Umieścić cylindr miarowy na wadze cyfrowej i wytarować wagę. Nad cylindrem umieścić zawieszony lejek, który pomoże w zbieraniu roztopionych lodów. Układ próby topnienia przedstawiono na Rysunku 2.
  UWAGA: Lejek powinien być zawieszony nad cylindrem, aby uniknąć przekroczenia zakresu pomiarowego wagi cyfrowej. Aby zapobiec niestabilności lejka podczas pozycjonowania próbki na początku analizy, należy przymocować go do półki szafy nad cylindrem.
3. Ustawić aparat na statywie przed drzwiami szafy na określonej wysokości i odległości, aby uzyskać najbardziej wiarygodne kadrowanie próbki.
  UWAGA: Należy upewnić się, że aparat jest dobrze wyrównany z próbką lodów, aby uniknąć błędów paralaksy podczas przetwarzania obrazu.
Próba topnienia
1. Przygotować metalowy ekran z siatki wyposażony w wzorzec rozmiaru. Wyjąć kubeczek z lodami z zamrażarki, zdjąć pokrywkę i zacząć delikatnie wsuwać szpatułkę między lody a ścianki kubeczka, aby oddzielić próbkę od pojemnika.
  UWAGA: Kubeczek z lodami należy wyjąć z zamrażarki dopiero po zakończeniu poprzednich etapów (do kroku 1.2.3), aby uniknąć przedwczesnego topnienia przed rejestracją danych.
2. Podczas oddzielania próbki lodów od ścianek kubeczka należy pozostawić papier do pieczenia przyklejony do powierzchni lodów.
3. Gdy cała próbka lodów zostanie oddzielona od ścianek kubeczka, delikatnie pociągnąć za końce papieru do pieczenia, aby wyciągnąć lody i położyć je na metalowym ekranie z siatki wraz z paskami papieru. Następnie ostrożnie usunąć paski papieru do pieczenia z powierzchni lodów.
  UWAGA: Należy uważać, aby nie zmienić kształtu lodów podczas wykonywania kroków 1.3.1–1.3.3.
4. Umieścić metalowy ekran z siatką wraz z próbką lodów na lejku w szafie. Za pomocą aparatu cyfrowego na statywie wykonać pierwsze zdjęcie (t0) próbki lodów przy otwartych drzwiach szafy, pamiętając o uchwyceniu wzorca rozmiaru. Zamknąć drzwi szafy i rozpocząć rejestrację danych grawimetrycznych w każdej minucie za pomocą oprogramowania podłączonego do wagi.
  UWAGA: Nie używać lampy błyskowej, aby uniknąć cieni na obrazie, oraz zastosować bardzo kontrastowe tło w celu poprawy segmentacji lodów. Sprawdzić ostrość wykonanego zdjęcia; jeśli obraz jest nieostry, natychmiast wykonać nową fotografię.
5. Rejestrować dane grawimetryczne przez 90 min (jeden pomiar na minutę) i wykonywać zdjęcie próbki lodów (zgodnie z krokiem 1.3.4) co 15 min (łącznie 7 zdjęć).

Schemat równowagi statycznej; próbka na lejku z drucianej siatki; szklany cylinder na wadze cyfrowej; pomiar masy.
Rycina 2: Układ do testu topnienia. Na rysunku przedstawiono sposób przygotowania próby topnienia w szafie termostatycznej: na wadze cyfrowej ustawiono miarkowany cylinder szklany w celu zbierania i ważenia roztopionych lodów. Próbkę lodów umieszczono na metalowym sitcie z drucianej siatki w lejku zawieszonym nad cylindrem. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

2. Przetwarzanie obrazów w celu obliczenia indeksów topnienia

Przetwarzanie obrazów
1. Pobrać obrazy cyfrowe z karty pamięci aparatu i zapisać je jako pliki .tiff lub .jpg bez kompresji.
2. Użyć poleceń File > Open w oprogramowaniu do analizy obrazu, aby otworzyć zdjęcia lodów. Rozpocząć przetwarzanie pierwszego obrazu (t0), korygując obrót w razie potrzeby (polecenia: Edit > Rotate).
3. Użyć punktu odniesienia wielkości nabytego na każdym zdjęciu (patrz kroki 1.3.1. i 1.3.4.), aby przeprowadzić kalibrację przestrzenną obrazu (polecenia: Measure > Calibration > Spatial > Image), przeliczając piksele na milimetry (Supplementary Figure 1).
4. Wybrać prostokątny obszar zainteresowania (AOI), obejmujący próbkę lodów i omijający krawędź metalowej siatki (polecenia: Edit > New AOI > Rectangular). Wyciąć AOI i przekonwertować go na skalę szarości (głębokość koloru 8) za pomocą poleceń Edit > Covert to > Grey Scale 8 (Supplementary Figure 2).
5. Zastosować filtr Best Fit, który automatycznie dostosowuje jasność i kontrast (polecenia: Enhance > Equalize > Best Fit).
6. Przejść do okna Measure > Count/Size w oprogramowaniu i otworzyć okno Measure, aby wybrać następujące parametry: Area, Box Height oraz Box Width. Następnie kliknąć OK, aby zamknąć to okno (Supplementary Figure 3).
7. Wybrać pomiar ręczny (flaga Manual w oknie Count/Size) i kliknąć Select Ranges, aby ustawić wartości histogramu umożliwiające dokładną segmentację jasnego kształtu lodów. Zamknąć okno Segmentation (Supplementary Figure 4).
8. Kliknąć Count w oknie Count/Size oprogramowania, aby zmierzyć trzy parametry wybrane w kroku 2.1.6. Jeśli policzone zostaną jasne obiekty inne niż próbka lodów, użyć progu powierzchni do odfiltrowania obiektów (polecenia: Measure > Select measurements > Area; dostosować zakresy początkowe i końcowe). Przejrzeć wyniki pomiarów, klikając View > Measurement Data (Supplementary Figure 5). Użyć funkcji File > Data to Clipboard, aby skopiować wyniki pomiarów i wkleić je do arkusza w programie do zarządzania danymi.
9. Powtórzyć kroki od 2.1.2 do 2.1.8 dla każdego obrazu zebranego podczas topnienia lodów.
Ocena indeksów topnienia
UWAGA: Od tego momentu parametry wielkości zmierzone z obrazów lodów będą oznaczone w następujący sposób: A – powierzchnia; H – wysokość ramki (box height); W – szerokość ramki (box width) (Supplementary Figure 6).
1. Wykorzystując dane H i W obliczone w poprzednim kroku 2.1 dla różnych czasów t podczas topnienia (0 min, 15 min, 30 min, 45 min, 75 min i 90 min), obliczyć indeks utrzymania kształtu (R_t) zgodnie z równaniem 1:
  $Równanie czynnika utrzymania $ R_t = \frac{H_t}{W_t} $; formuła analizy chromatograficznej.$ (1)
2. Zgodnie z równaniem 2 i równaniem 3, odnieść dane R i A obliczone w każdym czasie do odpowiadającego im indeksu w czasie 0 (R₀ i A₀) i nanieść uzyskane wyniki jako funkcję czasu, jak pokazano na Rysunku 3A, B. Trend A_t jako funkcja czasu jest powiązany z szybkością topnienia lodów.
  $Równanie stosunku oporności elektrycznej $ R_t = \frac{R_t}{R_0} $, stosowane w analizie obwodów.$ (2)
  $Równanie równowagi statycznej $A_t = \frac{A_t}{A_0}$, reprezentacja formuły, analiza naukowa.$ (3)

Rycina uzupełniająca 1: Przestrzenna kalibracja obrazu. (A) Przejdź do okna Measure > Calibration > Spatial w oprogramowaniu do analizy obrazu. Wybierz New, a następnie zaznacz Image, aby otworzyć okno Scaling. Wskaż długość referencyjną w jednostce, na którą mają zostać przeliczone piksele (np. milimetry). (B>) Ostrożnie nałóż zielony pasek na fragment referencyjny odpowiadający wskazanej długości i kliknij OK. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający 2: Wycinanie AOI i konwersja na skalę szarości. (A) Konwersja obszaru zainteresowania (AOI) na skalę szarości oraz (B) obraz wynikowy. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rycina uzupełniająca 3: Wybór parametrów do pomiaru. W oknie Select Measurement można wybrać parametry do pomiaru; w przypadku oceny topnienia lodów należy wybrać pole (area), szerokość ramki (box width) oraz wysokość ramki (box height). Proszę kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.

Rycina uzupełniająca 4: Segmentacja próbki lodów.W oknie „Segmentation” możliwe jest wybranie zakresów histogramu tak, aby objął on dokładnie obszar kształtu lodów. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający 5: Filtrowanie obiektów i funkcja Count.Czerwone linie zaznaczają rozpoznane jasne obiekty. Po zastosowaniu funkcji count i otwarciu okna „View, Measurement data” zostaną wyświetlone wyniki dla wybranych parametrów (A). Aby odfiltrować tylko kształt loda, w oknie „Select Measurement” można wybrać zakres minimalnej i maksymalnej powierzchni, dzięki czemu policzone zostaną parametry tylko jednego obiektu (B). Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rycina uzupełniająca 6: Indeks zachowania kształtu (R). Przedstawiono wysokość pudełka (H_t, czerwona przerywana linia) oraz szerokość pudełka (W_t, czarna ciągła linia) wykorzystywane do obliczenia indeksu zachowania kształtu (R). Proszę kliknąć tutaj, aby pobrać ten plik.

Rozkład zależny od czasu w metodzie chromatograficznej; wykres A: Rf/R0, B: Af/A0 w funkcji czasu (min).
Rysunek 3: Krzywe retencji kształtu i pola. Przykład krzywych retencji kształtu (A) i pola (B) dla lodów, na których naniesiono średnie wartości R_t/R₀ oraz A_t/A₀ w funkcji czasu; słupki błędów odpowiadają wartościom odchylenia standardowego uzyskanych w powtórzeniach analizy. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

3. Opracowanie danych grawimetrycznych

Po zakończeniu próby topnienia (90 min), zapisz arkusz z masą stopionej próbki (gramy) dla każdej minuty analizy, uzyskany za pomocą oprogramowania połączonego z wagą cyfrową.
Otwórz arkusz z masą w oprogramowaniu do zarządzania danymi, aby stworzyć wykres masy stopionej (gramy) w funkcji czasu (minuty), uzyskując w ten sposób krzywą topnienia próbki lodów.
Wybierz dane w liniowej części krzywej topnienia i oblicz linię regresji metodą najmniejszych kwadratów, zapisując równanie 4 oraz współczynnik regresji (R²).
$Równanie liniowe $y = mx + q$, wzór matematyczny dla wykresu linii w kontekście algebry.$ (4)
Wartość nachylenia linii regresji (m) stanowi szybkość topnienia lodów (gramy/minuta). Oblicz czas rozpoczęcia topnienia (t_s; minuta) jako punkt przecięcia z osią x (gdy y = 0) w następujący sposób:
$Wzór na równowagę statyczną, $ t_s(min) = \frac{|q|}{m} $, równanie.$ (5)

Wykres analizy szybkości wzrostu; waga względem czasu, regresja liniowa y=2.7995x-53.494, R²=0.9996.
Rysunek 4: Krzywa grawimetryczna. Przykład krzywej topnienia lodów uzyskanej metodą grawimetryczną. Oryginalna krzywa jest przedstawiona na czerwono; wybrany szereg danych w części liniowej zaznaczono na zielono; wyliczona linia regresji jest przedstawiona czarnymi kropkami. Przedstawiono również równanie oraz współczynnik determinacji (R²) linii regresji. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.

UWAGA: Aby uzyskać wiarygodne wyniki do analizy statystycznej, należy powtórzyć całą procedurę próby topnienia i przetwarzania obrazów co najmniej trzy razy dla każdej próbki.

Wyniki

Jako przykład proponowanych wyników CVS przedstawiono analizy roztopu dla trzech różnych formulacji lodów, porównane z danymi uzyskanymi metodą wagową. W szczególności zbadano zachowanie podczas topnienia lodów wykonanych z wykorzystaniem różnych słodzików (czyli sacharozy, sukromaltu i erytrytolu).

Tabela 1 oraz Rycina 5A przedstawiają wyniki indeksu zachowania kształtu (R_t/R₀) dla trzech próbek lodów podczas topnienia. Do 45 minuty zaobserwowano podobne zachowanie kształtu we wszystkich próbkach; następnie próbka zawierająca sacharozę traciła kształt szybciej niż pozostałe produkty, co skutkowało istotnie niższym wskaźnikiem R_t/R₀ zgodnie z analizą wariancji jednoczynnikowej (ANOVA) oraz testem najmniejszej istotnej różnicy (LSD) (p < 0,05). Tylko próbka zawierająca erythrytol zachowała swój kształt do końca badania, dając mierzalne wartości R_t/R₀.

	SUKROZA		SUCROMALT		ERYTRYTOL
Czas (min)	A_t/A₀	s.d.	A_t/A₀	s.d.	A_t/A₀	s.d.
0	1.00	-	1.00	-	1.00	-
15	0.91^a	0.01	0.93^a	0.02	0.92^a	0.04
30	0.76^a	0.04	0.82^a	0.02	0.84^a	0.04
45	0.56^a	0.04	0.66^ab	0.02	0.74^b	0.03
60	0.32^a	0.01	0.46^b	0.02	0.62^c	0.01
75	0.13^a	0.01	0.24^b	0.02	0.52^c	0.02
90	n.d.	-	n.d.	-	0.40	0.01
n.d., nie wykrywalne

Tabela 1: Wartości średnie i odchylenia standardowe wskaźników zachowania kształtu dla trzech próbek lodów wytwarzanych z wykorzystaniem różnych słodzików. Różne litery małe w tym samym wierszu wskazują na istotnie różne wartości średnie (p < 0,05).

Wykresy rozpadu stosunków absorbancji (Rt/R0 i At/A0) w czasie, prezentujące wyniki analizy danych.
Rycina 5: Krzywe utrzymywania kształtu i powierzchni dla trzech próbek lodów przygotowanych z wykorzystaniem różnych słodzików. (A) Krzywe utrzymywania kształtu oraz (B) krzywe utrzymywania powierzchni. Różowa linia reprezentuje próbkę z sacharozą, traktowaną jako odniesienie; żółta linia – próbkę z sukromaltą, a niebieska linia – próbkę z erytrytolem. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Próbka z erytrytolem wykazała również niższą szybkość topnienia, o czym świadczą wskaźniki topnienia A_t/A₀ (Tabela 2 oraz Rysunek 5B). Od 45 minuty próbka z erytrytolem wykazywała istotnie (p < 0,05) największe zachowanie powierzchni, a po niej lody z zawartością sukromaltu i sacharozy.

	SACHAROZA		SUCROMALT		ERYTRYTOL
Czas (min)	R_t/R₀	s.d.	R_t/R₀	s.d.	R_t/R₀	s.d.
0	1.00	-	1.00	-	1.00	-
15	0.98^a	0.04	0.97^a	0.01	0.93^a	0.02
30	0.94^a	0.05	0.94^a	0.02	0.89^a	0.02
45	0.80^a	0.03	0.89^a	0.02	0.84^a	0.02
60	0.64^a	0.04	0.78^b	0.01	0.76^b	0.03
75	0.54^a	0.03	0.65^a	0.01	0.60^a	0.07
90	n.d.	-	n.d.	-	0.45	0.06
n.d., nie wykrywalne

Tabela 2: Średnie wartości i odchylenia standardowe indeksów retencji powierzchni dla trzech próbek lodów wytwarzanych z wykorzystaniem różnych słodzików. Różne małe litery w tym samym wierszu wskazują średnie wartości istotnie różne (p < 0,05).

Wyniki potwierdzono również analizą wagową, której dane przedstawiono w Tabeli 3 jako czas rozpoczęcia topnienia (t_S) oraz szybkość topnienia (gramy/minuta). Jednak w tym przypadku nie stwierdzono istotnych różnic stosując analizę wariancji ANOVA (p > 0,05).

	SUKROZA		SUKROMALT		ERYTRYTOL
	średnia	odchylenie standardowe	średnia	odchylenie standardowe	średnia	odchylenie standardowe
t_s (min)	15.3^a	1.4	16.4^a	1.4	17.2^a	2.6
prędkość topnienia (g/min)	2.67^a	0.26	2.29^a	0.09	1.96^a	0.41

Tabela 3: Średnie wartości i odchylenia standardowe indeksów topnienia obliczone metodą wagową dla trzech próbek lodów wytwarzanych z wykorzystaniem różnych słodzików. t_s, czas rozpoczęcia topnienia. Różne małe litery w tym samym wierszu wskazują istotnie różne średnie wartości (p < 0,05).

Ryc. 6 przedstawia niektóre przetworzone (krok 2.1) obrazy uzyskane podczas prób topnienia (krok 1.3) trzech próbek lodów; można zauważyć dobrą retencję kształtu wszystkich próbek oraz najniższą szybkość topnienia lodów przygotowanych z erytrytolem, które po 90 min nie uległy całkowitemu stopieniu.

Badanie czasoprzestrzenne zapadania się ciasta: sacharoza vs sucramalt vs erytrytol; analiza odkształcenia.
Rycina 6: Rozpływ trzech próbek lodów. Obrazy pozyskane co 15 minut podczas rozpływania się trzech próbek lodów przygotowanych z wykorzystaniem różnych słodzików. Przetworzone obrazy trzech próbek lodów podczas topnienia. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Dyskusja

Zaproponowany system CVS pozwala na obliczenie indeksów utrzymania kształtu i powierzchni próbek lodów podczas topnienia, a ponadto umożliwia wizualizację procesu topnienia. Może on być łączony z tradycyjną metodą grawimetryczną stosowaną do oceny zachowania lodów podczas topnienia⁵, aby uzyskać wyniki dotyczące aspektu wizualnego produktów. Jest to bardzo istotne, ponieważ konsumenci oceniają ich jakość również na podstawie wyglądu zewnętrznego, a zdolność do zachowania kształtu podczas topnienia jest powiązana ze składem i strukturą lodów¹^,³. Zastosowanie tego systemu w przemyśle spożywczym może usprawnić kontrolę jakości, a także badania i rozwój nowych receptur.

Przykład wyników uzyskanych dla topnienia trzech próbek lodów z różnymi stosowanymi słodzikami wykazał, że proponowana metoda CVS jest czuła na różnice w składzie (Tabela 1 i Tabela 2), nawet bardziej niż metoda grawimetryczna, która nie była w stanie wykazać istotnych różnic między próbkami (Tabela 3). Czułość indeksu utrzymania kształtu na recepturę lodów została wykazana również w naszych poprzednich pracach¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁶. Ze względu na wysoką czułość proponowanej metody, może ona nawet zastąpić procedurę grawimetryczną.

Poza przygotowaniem próbki lodów, najbardziej krytyczne etapy w opracowanym systemie CVS wiążą się z prawidłowym przechwytywaniem i segmentacją obrazu⁷. Odniesienie danych R_t i A_t do wartości początkowych obliczonych w czasie 0 zapobiega możliwym błędnym wynikom wynikającym z różnic w ustawieniu eksperymentów między powtórzeniami. Jednakże błędy paralaksy podczas akwizycji obrazu mogą prowadzić do przeszacowania powierzchni próbki podczas topnienia, szczególnie jeśli obrazy zebrane w jednej próbie nie są spójne z powodu zmiany położenia kamery między kolejnymi ujęciami. Dlatego należy zwrócić szczególną uwagę na ustawienie procedury akwizycji obrazu, upewniając się, że metalowy ekran z siatki z próbką na górze jest idealnie wyrównany z obiektywem kamery, oraz starannie definiując i zabezpieczając pozycję kamery przed szafą termostatyczną. Podobnie, błędna segmentacja obrazu może prowadzić do nadmiernego lub niedoszacowania powierzchni lodów, a także H i W, co skutkuje bezsensownymi wskaźnikami zachowania kształtu. W tym przypadku głównym źródłem błędu są możliwe wypustki na krawędzi porcji lodów umieszczonych na siatce lub pęcherzyki powietrza pojawiające się na powierzchni lodów podczas topnienia (Rycina 7), które muszą zostać usunięte z jasnego kształtu przed pomiarem powierzchni pola oraz wartości W i H pola. Można to rozwiązać, korzystając z funkcji Split Object oprogramowania do analizy obrazu. Wysokokontrastowe tło jest również przydatne dla lepszej segmentacji obrazu⁷. Kolor tła należy dobrać w zależności od koloru próbki lodów, przy czym pożądane jest wysokie nasycenie barw dla uzyskania lepszego kontrastu.

Proces odciekania serwatki z skrzepu serowego; schemat trójetapowy pokazujący synerezę z czerwonymi strzałkami zaznaczającymi zmiany.
Rysunek 7: Możliwe źródła błędów w segmentacji kształtu lodów. Czerwone strzałki wskazują możliwe wypustki i pęcherzyki powietrza na kształcie lodów, które mogą prowadzić do błędnego obliczenia pola powierzchni, wysokości i szerokości. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Jeśli obrazy są prawidłowo gromadzone i przetwarzane, metoda CVS jest jeszcze bardziej czuła i precyzyjna niż metodologia grawimetryczna. Rzeczywiście, w przedstawionych przykładach współczynniki zmienności dla analiz grawimetrycznych mieściły się w zakresie od 4% do 20%, co sprawiło, że wszystkie średnie dane nie wykazywały istotnych różnic (ANOVA, p > 0,05). Przeciwnie, dla wskaźników CVS wartości współczynnika zmienności mieściły się w zakresie od 0,1% do 13%, wykazując istotne różnice pomiędzy trzema próbkami lodów podczas topnienia (Tabela 1 i Tabela 2). Zmniejszenie szybkości topnienia spowodowane przez erytrytol jest prawdopodobnie związane z tworzeniem się amorficznych kryształów cukru podczas mrożenia lodów oraz niższą rozpuszczalnością tego słodzika w porównaniu z sacharozą i sukromaltem, co przekłada się na większą ilość zamrożonej wody w produkcie końcowym¹³. Inne udane zastosowania zaproponowanej tutaj metody CVS można znaleźć w naszych poprzednich badaniach¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁶.

Po osiągnięciu odpowiedniej standaryzacji procedury przetwarzania obrazów, automatyczną analizę obrazu można skonfigurować za pomocą funkcji Macro-Recording (nagrywanie makr) w oprogramowaniu do analizy obrazu, co znacznie przyspiesza proces opracowania danych. Oczywiście zawsze wymagana jest dokładna weryfikacja danych przez operatora, aby uniknąć artefaktów i błędnych wyników. Ponadto można przeprowadzić analizę krzywych retencji kształtu i powierzchni w celu obliczenia parametrów kinetycznych oraz zastąpienia metody grawimetrycznej.

Protokół ten można zastosować również do innych produktów spożywczych, dla których istotna jest szybkość topnienia i wskaźnik utrzymania kształtu, takich jak musy i pianki (np. ubita śmietana mleczna i białko jaja kurzego). Najważniejszym aspektem jest zdolność produktów do utrzymania formy, natomiast temperaturę podczas prób topnienia można dostosować do konkretnego produktu.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
Nazwa	Firma	Numer katalogowy	Komentarze
Gabinet	Cavallo s.r.l.	FTX700	Miejsce próby topnienia
Aparat cyfrowy	Sony Group Corp	DSC-S650
Waga cyfrowa	Gibertini Elettronica	EU-C 4002 LCD
ImagePro Plus 7.0	Media Cybernetics, Inc	N/A	Oprogramowanie do analizy obrazu
Microsoft Excel	Microsoft	N/A	Opracowanie danych i grafika
Scalecom	Gibertini Elettronica	N/A	Statyw do akwizycji oprogramowania do wagi cyfrowej
	Manfratto	#055

Bibliografia

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).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Zachowanie kształtu szybkość topnienia analiza grawimetryczna przetwarzanie obrazu obrazowanie cyfrowe pomiar powierzchni porównanie słodzików

Komputerowy system wizyjny do oceny topnienia lodów