Методическая статья

Система компьютерного зрения для оценки поведения мороженого при таянии

2.8K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/66114

⸱

4 октября 2024 г.

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

В этой статье

Краткое содержание

В данной работе мы представляем протокол, основанный на системе компьютерного зрения (CVS), для определения характеристик плавления многофазных пищевых систем.

Аннотация

Поведение при таянии является одним из наиболее важных показателей качества мороженого. Обычно он оценивается гравиметрическими методами и выражается в терминах времени начала и скорости плавления. Тем не менее, аспект мороженого во время таяния также важен, потому что сохранение формы связано с хорошей структурой продукта. Предложенный здесь протокол иллюстрирует систему компьютерного зрения (CVS), которая может быть использована для поддержки уже существующей гравитационной методологии для расчета двух новых индексов плавления, связанных с сохранением формы и скоростью плавления. Фотографии мороженого во время таяния делаются каждые 15 минут в общей сложности 90 минут. После этого цифровые изображения обрабатываются с использованием специально разработанного метода обработки изображений для расчета площади, высоты и ширины мороженого. Отношение между высотой и шириной в каждый момент плавления, относящееся к отношению в момент времени 0 (Rt/R0), является показателем сохранения формы мороженого, в то время как площадь в различные моменты таяния, относящаяся к площади в момент времени 0 (At/A0), связана со скоростью плавления. Эта система компьютерного зрения позволяет получать высокочувствительные и надежные результаты, и ее можно применять не только к мороженому, но и к различным пищевым матрицам, таким как взбитые молочные сливки или яичный белок.

Введение

Мороженое представляет собой многофазную систему, в которой жидкая, твердая и газообразная фазы строго связаны. Непрерывная жидкая фаза обволакивает пузырьки воздуха и кристаллы льда и содержит частично кристаллизованные жиры, коллоидные белки, соли, сахара (в конечном итоге кристаллизованные) и стабилизаторы. Состав мороженого варьируется в зависимости от запросов местного рынка и возможных правил. Хотя технология обработки влияет на характеристики конечного мороженого, каждый компонент играет важную роль в определении качества продукта1. Поведение при таянии является одним из наиболее важных показателей качества мороженого, учитывая явления, происходящие как во время употребления, так и во рту. При проникновении тепла внутрь мороженого кристаллы льда тают, а вода диффундирует и смешивается с сывороточной фазой, которая может стекать через оставшуюся структуру2. Быстроплавкий продукт нежелателен для комфортного приема пищи, а также для обеспечения более высокой устойчивости к тепловому удару. Однако медленно плавкие продукты также указывают на некоторые дефекты рецептуры1. Известно, что микроструктура мороженого отвечает за свойства таяния3, но до сих пор опубликованы контрастные результаты, показывающие, что знания о влиянии микроструктурных факторов на плавление все еще ограничены4. Таким образом, необходимы дополнительные исследования для выяснения механизма расплавления, который также имеет решающее значение при разработке новых рецептур3.

Свойства плавления обычно оцениваются гравиметрическими методами и выражаются в терминах времени начала и скоростиплавления5. Заданную порцию мороженого помещают на проволочную сетку в шкаф с контролируемой температурой, и регистрируется вес расплавленного продукта. С точки зрения веса-временной кривой можно выделить три фазы: фазу запаздывания, во время которой происходит проникновение тепла, фазу быстрого таяния, в которой разбавленная фаза сыворотки протекает через структуру мороженого с максимальной скоростью, и стационарную фазу, когда большая часть продукта ужевытекла.

С помощью гравиметрического метода можно распознать медленно и быстроплавкие продукты; Тем не менее, аспект мороженого во время таяния также важен, потому что сохранение формы связано с хорошим составом и структуройпродукта. Таким образом, процедура, основанная на системе компьютерного зрения (CVS), может поддерживать уже существующую гравитационную методологию, позволяя изучать внешний вид продукта во время плавления. CVS могут приобретать многочисленные пищевые атрибуты(например, размер, вес, форму, текстуру и цвет) с точными деталями, которые не могут быть замечены человеческим глазом. Такие системы обычно состоят из цифровых фотоаппаратов и программного обеспечения для обработки изображений7. Действительно, протокол на основе CVS включает в себя два основных этапа: 1) получение изображения и 2) его обработку. Могут быть применены различные уровни обработки изображений7, от самых простых до более сложных, такие как методы глубокого обучения для разработки искусственного интеллекта 8,9. В последнее время большое внимание уделяется CVS в пищевом секторе, и было разработано большое количество приложений для проверки безопасности пищевых продуктов, мониторинга обработки пищевых продуктов, обнаружения инородных предметов и других областей. Они являются быстрыми, эффективными и неразрушающими, тем самым представляя собой действенные инструменты для обеспечения потребителей безопасными продуктами питаниявысокого качества.

В области мороженого был предложен метод анализа изображений для изучения рекристаллизации льда методом оптической микроскопии11. Совсем недавно были обработаны снимки рентгеновской компьютерной томографии для анализа 3D-микроструктуры мягко-пористых веществ, в том числемороженого-3. Тем не менее, разработка простых цифровых изображений с помощью ПЗС-матриц может иметь ряд преимуществ с точки зрения простоты получения и отображения аспекта мороженого в его восприятии потребителями. Некоторые авторы показывают изображения мороженого во время таяния12, но, насколько нам известно, о извлечении числовых индексов из изображений впервые сообщили Мориано и Алампрезе13.

Таким образом, предлагаемый здесь протокол, основанный на работе Мориано и Алампрезе13, иллюстрирует простую CVS, которая может быть применена для поддержки уже существующей гравитационной методологии изучения поведения таяния мороженого. Структурная схема предложенного метода проиллюстрирована на рисунке 1. Использование такой системы позволяет рассчитать два индекса плавления, связанных с сохранением формы и скоростью плавления. В частности, в статье впервые подробно описана экспериментальная установка и процедура получения цифровых изображений при плавлении мороженого, а также этапы обработки изображений. Кроме того, сообщается, что результаты, полученные при производстве мороженого с использованием различных подсластителей (т.е. сахарозы, сукромальта и эритритола), демонстрируют потенциал метода.

figure-introduction-1
Рисунок 1: Блок-схема предлагаемых методологий. Краткое изложение общих шагов для предлагаемой системы компьютерного зрения и гравиметрического метода исследования поведения мороженого при плавлении. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Протокол

1. Экспериментальная установка и методика испытаний плавки

  1. Подготовка образцов мороженого
    1. Выбирайте прозрачные стаканчики фиксированного объема и формы, с крышками. Отрежьте две длинные полоски бумаги для выпечки шириной около 2 см, и с помощью бумажного скотча закрепите их к внутренним стенкам чашки, чтобы на дне образовался крест. Начните наполнять чашку образцом мороженого с помощью лопатки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Перед началом работы убедитесь, что мороженое имеет температуру в диапазоне от -7 °C до -12 °C, чтобы его можно было распределить внутри чашки. Следите за тем, чтобы не создавать пустых мест во время наполнения чашки, регулярно проверяя прозрачность чашки.
    2. Когда чашка наполнится, аккуратно стяните излишки мороженого с помощью лопатки, создавая гладкую и ровную поверхность. Закройте чашку крышкой и храните образец при температуре -30 °C не менее 24 часов.
    3. Перед анализом образец должен быть выдержан при температуре -16 °C в течение 24 часов.
  2. Настройка пробного плавления и получение изображения
    1. Установите термостатический шкаф на 20 ± 1 °C. Вставьте цифровые весы в шкаф и подключите их к компьютеру с программным обеспечением для регистрации веса в зависимости от времени.
    2. Поместите градуированный цилиндр на цифровые весы и сбросьте груз. Над цилиндром поместите подвесную воронку, которая поможет собрать растаявшее мороженое. Схема испытания плавления показана на рисунке 2.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Воронка должна быть подвешена над цилиндром, чтобы избежать превышения полной шкалы цифровой шкалы. Во избежание неустойчивости воронки во время позиционирования образца в начале анализа ее следует закрепить на полке шкафа над цилиндром.
    3. Установите камеру со штативом перед дверцей шкафа на определенной высоте и расстоянии, чтобы получить наилучшее надежное кадрирование образца.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Убедитесь, что камера хорошо выровнена по образцу мороженого, чтобы избежать ошибок параллакса при обработке изображения.
  3. Испытание плавлением
    1. Подготовьте металлический сетчатый экран, снабженный эталоном размера. Достаньте стаканчик для мороженого из морозильной камеры, снимите крышку и начните аккуратно вставлять лопатку между мороженым и стенками стаканчика, чтобы отсоединить образец от контейнера.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Стаканчик для мороженого следует вынимать из морозильной камеры только после выполнения предыдущих шагов (до шага 1.2.3), чтобы избежать расплавления до регистрации данных.
    2. Отсоединяя образец мороженого от стенок чашки, держите бумагу для выпечки прилипшей к поверхности мороженого.
    3. Когда весь образец мороженого будет отделен от стенок чашки, осторожно потяните за концы бумаги для выпечки, чтобы извлечь мороженое, и положите его на металлическую проволочную сетку вместе с полосками бумаги для выпечки. Затем аккуратно удалите полоски бумаги для выпечки с поверхности мороженого.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Обратите внимание, чтобы не изменить форму мороженого при выполнении шагов 1.3.1-1.3.3.
    4. Поместите сетку из металлической проволочной сетки с образцом мороженого на воронку в шкафу. Используя цифровую камеру на штативе, сделайте первый снимок (t0) образца мороженого с открытой дверцей шкафа, обращая внимание на то, чтобы также сделать референсный снимок. Закройте дверцу шкафа и начните ежеминутно записывать гравиметрические данные с помощью программного обеспечения, подключенного к весам.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Не используйте вспышку, чтобы избежать теней на изображении, и используйте очень контрастный фон для улучшения сегментации мороженого. Проверьте фокусировку полученного снимка; Если изображение не в фокусе, немедленно сделайте новое.
    5. Записывайте гравиметрические данные в течение 90 минут (одна регистрация в минуту) и фотографируйте образец мороженого (см. шаг 1.3.4) каждые 15 минут (всего 7 изображений).

figure-protocol-1
Иллюстрация 2: Испытательная установка для плавления. На рисунке показано, как настроить испытание плавления в термостатическом шкафу: поместите цилиндр из градуированного стекла на цифровые весы, чтобы собрать и взвесить растаявшее мороженое. Образец мороженого укладывается на решетку из металлической проволочной сетки на воронку, подвешенную над цилиндром. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

2. Обработка изображений для расчета индексов плавления

  1. Обработка изображений
    1. Загрузите цифровые изображения с карты памяти камеры и сохраните их в виде файлов .tiff или .jpg без сжатия.
    2. Используйте команды «Файл» > «Открыть » программного обеспечения для анализа изображений, чтобы открыть изображения мороженого. Начните обработку первого изображения (t0), при необходимости корректируя поворот (команды: Edit > Rotate).
    3. Используйте эталонный размер, полученный на каждом изображении (см. шаги 1.3.1 и 1.3.4.) для пространственной калибровки изображения (команды: Измерить > калибровку > пространственного > изображения), преобразуя пиксели в миллиметры (дополнительный рисунок 1).
    4. Выберите прямоугольную область интереса (AOI), включая образец мороженого, и избегая края сетки из металлической проволоки (команды: Edit > New AOI > Rectangular). Обрежьте AOI и преобразуйте его в шкалу серого (глубина цвета, 8) с помощью команд Edit > Covert to > Grey Scale 8 (дополнительный рисунок 2).
    5. Примените фильтр «Наилучшее размещение », который автоматически регулирует яркость и контрастность (команды: «Улучшение» > «Выравнивание > наилучшему размещению»).
    6. Перейдите в окно «Измерить > количество/размер » программы и откройте окно «Измерить », чтобы выбрать следующие параметры: «Площадь», «Высота коробки» и «Ширина коробки». Затем нажмите OK , чтобы закрыть это окно (дополнительный рисунок 3).
    7. Выберите ручное измерение (флажок «Вручную » в окне «Количество/размер ») и нажмите « Выбрать диапазоны », чтобы установить значения гистограммы, чтобы точно сегментировать яркую форму мороженого. Закройте окно Сегментация (Дополнительный рисунок 4).
    8. Нажмите кнопку «Количество » в окне « Количество/Размер » программного обеспечения, чтобы измерить три параметра, выбранных на шаге 2.1.6. Если подсчитываются яркие объекты, отличные от образца мороженого, используйте пороговое значение площади для фильтрации объектов (команды: Измерить > Выбрать измерения > площади; отрегулируйте начальный и конечный диапазоны). Чтобы просмотреть результаты измерений, нажмите кнопку Просмотреть > Данные измерений (дополнительный рисунок 5). Используйте команду «Файл > данные в буфер обмена », чтобы скопировать результаты измерений и вставить их в электронную таблицу программного обеспечения для управления данными.
    9. Повторите шаги с 2.1.2 по 2.1.8 для каждого изображения, собранного во время таяния мороженого.
  2. Оценка показателей плавления
    ПРИМЕЧАНИЕ: С этого момента параметры размера, измеренные по изображениям мороженого, будут обозначаться следующим образом: А, площадь; H, высота коробки; W, ширина коробки (дополнительный рисунок 6).
    1. Используя данные H и W, рассчитанные на предыдущем шаге 2.1 в разное время t во время плавления (0 мин, 15 мин, 30 мин, 45 мин, 75 мин и 90 мин), рассчитайте индекс сохранения формы (Rt) в соответствии с уравнением 1:
      figure-protocol-2(1)
    2. В соответствии с уравнением 2 и уравнением 3 соотнесем данные R и A, рассчитанные в каждый момент времени, с соответствующим индексом в момент времени 0 (R0 и A0) и построим график полученных результатов в зависимости от времени, как показано на рисунке 3A, B. Тренд At в зависимости от времени связан со скоростью таяния мороженого.
      figure-protocol-3(2)
      figure-protocol-4(3)

Дополнительный рисунок 1: Пространственная калибровка изображения. (A) Перейдите в окно Measure > Calibration > Spatial программного обеспечения для анализа изображений. Выберите «Создать», затем установите флажок «Изображение », чтобы открыть окно «Масштабирование ». Указывается эталонная длина в единице измерения для преобразования пикселей (например, миллиметры). (B) Аккуратно наложите зеленую полосу на контрольную часть, соответствующую указанной длине, и нажмите OK. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 2: Обрезка AOI и преобразование ее в оттенки серого. (A) преобразование области интереса (AOI) в оттенки серого и (B) результирующее изображение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 3: Выбор измеряемых параметров. В окне «Выбрать измерение » можно выбрать измеряемые параметры; Для оценки Meltdown мороженого необходимо выбрать площадь, ширину и высоту коробки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 4: Сегментация образца мороженого. В окне "Сегментация" есть возможность выбрать рассматриваемые диапазоны гистограммы, чтобы они покрывали точно область формы мороженого. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 5: Фильтрация объектов и функция Count. Красными линиями выделены распознанные яркие объекты. Применив функцию подсчета и открыв окно "Просмотр, Данные измерений", будут показаны результаты выбранных параметров (A). Чтобы отфильтровать только форму мороженого, в окне "Выбрать измерение" можно выбрать минимальный и максимальный диапазон площади, таким образом подсчитав параметры только одного объекта (В). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 6: Индекс сохранения формы (R). Показаны высота коробки (Ht, красная пунктирная линия) и ширина коробки (Wt, черная сплошная линия), используемые для расчета индекса сохранения формы (R). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

figure-protocol-5
Рисунок 3: Кривые сохранения формы и площади. Пример кривых удержания мороженого (А) и (В) площади, на которых строятся средние значения Rt/R0 и At/A0 по времени; Полосы погрешностей соответствуют значениям стандартного отклонения, полученным с помощью реплик анализа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

3. Обработка гравиметрических данных

  1. По окончании испытания плавки (90 минут) сохраните таблицу с весом расплавленного образца (граммы) за каждую минуту анализа, полученного программным обеспечением, подключенным к цифровым весам.
  2. Откройте таблицу веса в программном обеспечении для управления данными, чтобы построить график веса расплавленного (граммы) в зависимости от времени (минуты), таким образом получив кривую плавления образца мороженого.
  3. Выберите данные в линейной части кривой плавления и рассчитайте линию регрессии по методу наименьших квадратов, регистрируя уравнение 4 и коэффициент регрессии (R2).
    figure-protocol-6(4)
  4. Значение наклона линии регрессии (m) — это скорость таяния мороженого (граммы/минута). Рассчитайте время начала плавления (ts; минута) как x-пересечение (когда y = 0) следующим образом:
    figure-protocol-7(5)

figure-protocol-8
Рисунок 4: Гравиметрическая кривая. Пример кривой плавления мороженого, полученной гравиметрическим методом. Исходная кривая показана красным цветом; выбранные ряды данных в линейной части отображаются зеленым цветом; Вычисленная линия регрессии отображается черными точками. Также показаны уравнение и коэффициент детерминации (R2) линии регрессии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

ПРИМЕЧАНИЕ: Чтобы получить надежные результаты для статистического анализа, повторите всю процедуру испытания плавления и обработки изображений не менее трех раз для каждого образца.

Результаты

В качестве примера предлагаемых выходных данных CVS приведены результаты анализа расплавления трех различных рецептур мороженого в сравнении с данными, полученными с помощью гравиметрического метода. В частности, были изучены свойства таяния мороженого, изготовленного с использованием различных подсластителей (т.е. сахарозы, сукромальта и эритритола).

В таблице 1 и на рисунке 5А показаны результаты индекса сохранения формы (Rt/R0) для трех образцов мороженого во время плавления. Аналогичное сохранение формы наблюдалось для всех образцов до 45 мин; затем образец, изготовленный из сахарозы, терял свою форму быстрее, чем другие продукты, что приводило к значительно более низкому Rt/r0 в соответствии с односторонним дисперсионным анализом (ANOVA), за которым следовал тест на наименее значимую разницу (LSD) (p < 0,05). Только образец, содержащий эритрит, сохранял свою форму до конца испытания, давая измеримые значения Rt/R0 .

САХАРОЗАСУКРОМАЛЬТЭРИТРИТ
Время (мин)Ат/Д0С.Д.Ат/Д0С.Д.Ат/Д0С.Д.
01.00-1.00-1.00-
150,91А0.010,93А0.020,92А0.04
300,76А0.040,82А0.020,84А0.04
450,56А0.040.66АБ0.020,74млрд0.03
600,32А0.010,46млрд0.020,62°С0.01
750,13А0.010,24млрд0.020,52°С0.02
90н.д.-н.д.-0.400.01
н.д., не обнаруживается

Таблица 1: Средние значения и значения стандартного отклонения индексов сохранения формы для трех образцов мороженого, изготовленных с использованием различных подсластителей. Разные строчные буквы в одной строке указывают на значительно отличающиеся средние значения (p < 0,05).

figure-results-1
Рисунок 5: Кривые удержания формы и площади для трех образцов мороженого, изготовленных с использованием различных подсластителей. (А) Кривые сохранения формы и (В) Кривые удержания площади. Розовая линия представляет образец сахарозы, рассматриваемый как эталонный; Желтая линия представляет образец сукромальта, а синяя линия представляет образец эритритола. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Образец с эритритом также показал меньшую скорость плавления, о чем свидетельствуют индексы плавления At/A0 (табл. 2 и рис. 5В). Начиная с 45 минуты, образец эритритола показал значительно (p < 0,05) самую высокую задержку площади, за которым следовали мороженое, содержащее сукромальт и сахарозу соответственно.

САХАРОЗАСУКРОМАЛЬТЭРИТРИТ
Время (мин)Rt/R0С.Д.Rt/R0С.Д.Rt/R0С.Д.
01.00-1.00-1.00-
150,98А0.040,97А0.010,93А0.02
300,94А0.050,94А0.020,89А0.02
450,80А0.030,89А0.020,84А0.02
600,64А0.040,78млрд0.010,76млрд0.03
750,54А0.030,65А0.010,60А0.07
90н.д.-н.д.-0.450.06
н.д., не обнаруживается

Таблица 2: Средние значения и значения стандартного отклонения индексов удержания площади для трех образцов мороженого, полученных с использованием различных подсластителей. Разные строчные буквы в одной строке указывают на значительно отличающиеся средние значения (p < 0,05).

Результаты также были подтверждены гравиметрическим анализом, данные которого представлены в таблице 3 с точки зрения времени начала плавления (tS) и скорости плавления (грамм/минута). Однако в данном случае достоверных различий при использовании ANOVA не было обнаружено (p > 0,05).

САХАРОЗАСУКРОМАЛЬТЭРИТРИТ
значитьС.Д.значитьС.Д.значитьС.Д.
тс (мин)15,3а1.416,4а1.417,2а2.6
Скорость плавления (г/мин)2,67а0.262,29а0.091,96а0.41

Таблица 3: Средние значения и значения стандартного отклонения индексов плавления, рассчитанные гравиметрическими методами для трех образцов мороженого, полученных с использованием различных подсластителей. ts, время начала плавления. Разные строчные буквы в одной строке указывают на значительно отличающиеся средние значения (p < 0,05).

На рисунке 6 показаны некоторые обработанные (шаг 2.1) изображения, полученные в ходе испытаний на плавление (шаг 1.3) трех образцов мороженого; Можно заметить хорошую сохранность формы всех образцов и самую низкую скорость таяния мороженого, изготовленного с эритритом, которое не было полностью расплавлено через 90 минут.

figure-results-2
Рисунок 6: Расплавление трех образцов мороженого. Снимки делались каждые 15 минут во время расплавления трех образцов мороженого, произведенных с различными подсластителями. Обработанные изображения трех образцов мороженого во время плавления. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

Обсуждение

Предложенная CVS позволяет рассчитывать показатели удержания формы и площади образцов мороженого во время плавления, а также визуализировать процесс плавления. Он может быть соединен с традиционным гравиметрическим методом, применяемым для оценки поведения мороженогопри таянии, для получения результатов, связанных с аспектом мороженого. Это очень важно, потому что потребители оценивают его качество также исходя из визуального вида продукта, а способность сохранять форму при таянии связана с составом и структурой мороженого 1,3. Применение этой системы в пищевой промышленности может улучшить контроль качества, а также исследования и разработку новых рецептур.

Пример результатов, полученных для расплавления трех образцов мороженого, различных по используемым подсластителям, показал, что предложенный CVS чувствителен к различным составам (табл. 1 и табл. 2) даже в большей степени, чем гравиметрический метод, который не смог выделить значимые различия между образцами (табл. 3). Чувствительность индекса сохранения формы к рецептуре мороженого также была продемонстрирована в наших предыдущих работах 13,14,15,16. Благодаря высокой чувствительности предложенного метода, он может даже заменить гравиметрическую процедуру.

Помимо подготовки образцов мороженого, наиболее важные этапы разрабатываемой CVS связаны с хорошим захватом изображений исегментацией. Соотнесение данных Rt и At с начальными значениями, рассчитанными в момент времени 0, предотвращает возможные вводящие в заблуждение результаты из-за различных экспериментов, организованных среди реплик. Однако ошибки параллакса во время получения изображения могут привести к завышенной оценке площади образца во время плавления, особенно если изображения, собранные в одном испытании, не согласуются друг с другом из-за изменения положения камеры от одного снимка к другому. Таким образом, большое внимание следует уделить настройке процедуры получения изображения, убедившись, что металлический сетчатый экран с образцом сверху идеально выровнен с объективом камеры, а также тщательно определив и закрепив положение камеры перед термостатическим шкафом. Аналогичным образом, плохая сегментация изображения может привести к завышенной или недооценке площади мороженого, а также H и W, что приведет к бессмысленным показателям сохранения формы. В этом случае более высокий источник погрешности представлен возможными шипами на краю порции мороженого, размещенной на проволочной сетке, или пузырьками, появляющимися на поверхности мороженого во время таяния (рисунок 7), которые необходимо удалить из яркой формы перед измерением площади коробки и коробки W и H. Эту проблему можно устранить с помощью функции «Разделить объект » программного обеспечения для анализа изображений. Высококонтрастный фон также полезен для лучшей сегментации изображения7. Цвет фона следует выбирать исходя из цвета образца мороженого, а для лучшего контраста желательна высокая насыщенность цвета.

figure-discussion-1
Рисунок 7: Возможные источники ошибок при сегментации формы мороженого. Красные стрелки указывают на возможные шипы и пузыри на форме мороженого, которые могут привести к неправильному расчету площади, высоты и ширины. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Если изображения хорошо собраны и обработаны, CVS еще более чувствительна и точна, чем гравиметрическая методология. Действительно, в приведенных примерах коэффициенты вариации для гравиметрического анализа варьировались от 4% до 20%, что делает все средние данные существенно не различающимися (ANOVA, p > 0,05). Напротив, для индексов CVS коэффициент вариации варьировался от 0,1% до 13%, что выявило существенные различия между тремя образцами мороженого в процессе таяния (табл. 1 и табл. 2). Снижение скорости плавления, вызванное эритритом, вероятно, связано с образованием аморфных кристаллов сахара во время замораживания мороженого и более низкой растворимостью этого подсластителя по сравнению с сахарозой и сукромальтом, что объясняет большее количество замороженной воды вконечном продукте. Другие успешные применения предложенной здесь CVS можно найти в наших предыдущих исследованиях 13,14,15,16.

Когда достигнута хорошая стандартизация процедуры обработки изображений, автоматическая обработка изображений может быть настроена с помощью функции записи макросов программного обеспечения для анализа изображений, что значительно ускоряет процесс обработки. Конечно, всегда нужна точная проверка данных оператором, чтобы избежать артефактов и неправильных данных. Кроме того, разработка кривых удержания формы и площади может быть выполнена для расчета параметров кинетики и замены гравиметрическим методом.

Протокол также может быть применен к другим пищевым продуктам, для которых важны скорость плавления и индекс сохранения формы, таким как муссы и пены (например, взбитые молочные сливки и яичный белок). Наиболее важным моментом является самостоятельная позиция изделий, в то время как температура во время испытаний плавления может быть адаптирована к конкретному продукту.

Раскрытие информации

Авторам нечего раскрывать.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
КабинетCavallo s.r.l.FTX700Место для испытания плавки
Цифровая камераSony Group CorpDSC-S650
Цифровые весыGibertini ElettronicaEU-C 4002 LCD
ImagePro Plus 7.0Media Cybernetics, IncН/ДПрограммное обеспечение для анализа изображений
Microsoft ExcelMicrosoftН/ДДанные и графическая обработка
ScalecomGibertini ElettronicaN/AШтатив для приобретения программного обеспечения для цифровых весов
Manfratto#055

Ссылки

  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).

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи