Subskrypcja JoVE jest wymagana do oglądania tego materiału. Zaloguj się lub rozpocznij bezpłatny okres próbny.

Artykuł metodologiczny

Komputerowy system wizyjny do oceny topnienia lodów

2.9K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/66114

⸱

4 października 2024

 , 
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.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

​1. Układ doświadczalny i procedury dla prób topnienia

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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

  1. 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.
  2. 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 (Rt) 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 At 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 (Ht, czerwona przerywana linia) oraz szerokość pudełka (Wt, 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 Rt/R0 oraz At/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

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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)
  4. Wartość nachylenia linii regresji (m) stanowi szybkość topnienia lodów (gramy/minuta). Oblicz czas rozpoczęcia topnienia (ts; 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.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

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 (Rt/R0) dla trzech próbek lodów podczas topnienia. Do 4...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

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...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy nie mają nic do ujawnienia.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
GabinetCavallo s.r.l.FTX700Miejsce próby topnienia
Aparat cyfrowySony Group CorpDSC-S650
Waga cyfrowaGibertini ElettronicaEU-C 4002 LCD
ImagePro Plus 7.0Media Cybernetics, IncN/AOprogramowanie do analizy obrazu
Microsoft ExcelMicrosoftN/AOpracowanie danych i grafika
ScalecomGibertini ElettronicaN/AStatyw do akwizycji oprogramowania do wagi cyfrowej
Manfratto#055

Bibliografia

  1. Marshall, R. T., Arbuckle, W. S. Ice Cream. , Chapman and Hall. New York. (1996).
  2. Goff, H. D., Hartel, R. W. Ice Cream. , Springer. Boston. (2013).
  3. Metilli, L., et al. Investigating the microstructure of soft, microporous matter with synchrotron X-ray tomography. Materials Characterization. 180, 111408(2021).
  4. 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).
  5. 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).
  6. 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).
  7. Golnabi, H., Asadpour, A. Design and application of industrial machine vision systems. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 23 (6), 630-637 (2007).
  8. Patel, C., et al. DBGC: Dimension-based generic convolution block for object recognition. Sensors. 22 (5), 1780(2022).
  9. Bhatt, D., et al. CNN variants for computer vision: History, architecture, application, challenges and future scope. Electronics. 10 (20), 2470(2021).
  10. 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).
  11. 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).
  12. Velásquez-Cock, J., et al. Influence of cellulose nanofibrils on the structural elements of ice cream. Food Hydrocolloids. 87, 204-213 (2019).
  13. 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).
  14. 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).
  15. Loffredi, E., Alamprese, C. Optimisation of a blend of emulsifier substitutes for clean-label artisanal ice cream. LWT-Food Science & Technology. 173, 114338(2023).
  16. Moriano, M. E., Alamprese, C. Organogels as novel ingredients for low saturated fat ice creams. LWT-Food Science & Technology. 86, 371-376 (2017).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Przeglądaj więcej artykułów

Zachowanie kształtuszybkość topnieniaanaliza grawimetrycznaprzetwarzanie obrazuobrazowanie cyfrowepomiar powierzchniporównanie słodzików
Komputerowy system wizyjny do oceny topnienia lodów
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.