Name: Dondurma Erime Davranışının Değerlendirilmesi için Bir Bilgisayarlı Görü Sistemi (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-10-04T12:40:00.000+00:00
Duration: 8 min 2 s
Description: Öğrenin, bilgisayarlı görü sistemi ile dondurma erime davranışını analiz etmeyi. Bu yöntem, geleneksel gravimetrik yöntemlere göre küçük değişiklikleri daha hassas tespit ederek şekil ve boyut koruma indekslerini değerlendirir.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

1. Ergitme denemeleri için deney düzeneği ve prosedürleri
<ol><li>Dondurma numunesi hazırlama<ol><li>Kapaklı, sabit hacimli ve şekilli şeffaf bardakları seçin. Yaklaşık 2 cm genişliğinde iki uzun pişirme kağıdı şeridi kesin ve kağıt bant yardımıyla, altta bir haç oluşturacak şekilde bardağın iç duvarlarına sabitleyin. Bir spatula kullanarak bardağı dondurma örneğiyle doldurmaya başlayın. NOT: Başlamadan önce, dondurmanın fincanın içine yayılabilmesi için -7 °C ila -12 °C aralığında bir sıcaklığa sahip olduğundan emin olun. Bardak şeffaflığını düzenli olarak kontrol ederek bardak doldurma sırasında boş alan oluşturmamaya dikkat edin.</li>
		<li>Bardak dolduğunda, spatula ile fazla dondurmayı nazikçe çekerek pürüzsüz ve düz bir yüzey oluşturun. Kabı kapağıyla kapatın ve numuneyi -30 °C'de en az 24 saat saklayın.</li>
		<li>Analizden önce numuneyi -16 °C'de 24 saat bekletin.</li>
	</ol></li>
	<li>Ergitme denemesinin kurulumu ve görüntü elde edilmesi<ol><li>Termostatik kabini 20 ± 1 °C'ye ayarlayın. Kabine dijital bir terazi yerleştirin ve ağırlığın zamanın bir fonksiyonu olarak kaydedilmesi için yazılımlı bir bilgisayara bağlayın.</li>
		<li>Dijital tartıya dereceli bir silindir yerleştirin ve ağırlığı sıfırlayın. Silindirin üzerine, erimiş dondurmayı toplamaya yardımcı olmak için asılı bir huni yerleştirin. Ergitme denemesinin kurulumu Şekil 2'de gösterilmiştir. NOT: Dijital terazinin tam ölçeğini aşmamak için huni silindirin üzerine asılmalıdır. Analizin başlangıcında numune konumlandırma sırasında huninin dengesizliğini önlemek için, silindirin üzerindeki kabin rafına sabitlenmelidir.</li>
		<li>Numunenin en güvenilir kadrajını elde etmek için kabin kapısının önüne belirli bir yükseklik ve mesafede tripodlu bir kamera yerleştirin. NOT: Görüntüyü işlerken paralaks hatalarını önlemek için kameranın dondurma numunesi ile iyi bir şekilde hizalandığından emin olun.</li>
	</ol></li>
	<li>Erime denemesi<ol><li>Boyut referansı ile donatılmış metal bir tel örgü ekran hazırlayın. Dondurma kabını dondurucudan alın, kapağı çıkarın ve numuneyi kaptan çıkarmak için dondurma ile fincan duvarları arasına bir spatula koymaya yavaşça başlayın. NOT: Veri kaydından önce erimeyi önlemek için dondurma kabı yalnızca önceki adımlar (adım 1.2.3'e kadar) tamamlandığında dondurucudan çıkarılmalıdır.</li>
		<li>Dondurma örneğini kap duvarlarından ayırırken, pişirme kağıdını dondurmanın yüzeyine yapışmış halde tutun.</li>
		<li>Dondurma numunesinin tamamı fincan duvarlarından ayrıldığında, dondurmayı çıkarmak için pişirme kağıdı uçlarını yavaşça çekin ve pişirme kağıdı şeritleriyle birlikte metal tel örgü ekranın üzerine koyun. Ardından, pişirme kağıdı şeritlerini dondurma yüzeyinden dikkatlice çıkarın. NOT: 1.3.1-1.3.3 adımlarını gerçekleştirirken dondurma şeklini değiştirmemeye dikkat edin.</li>
		<li>Dondurma numunesi ile metal tel örgü ekranı dolaptaki huniye yerleştirin. Tripod üzerindeki dijital kamerayı kullanarak, dolap kapağı açıkken dondurma numunesinin ilk fotoğrafını (t0) çekin ve boyut referansını da çekmeye dikkat edin. Kabin kapağını kapatın ve teraziye bağlı yazılım ile her dakika gravimetrik verileri kaydetmeye başlayın. NOT: Görüntüde gölge oluşmasını önlemek için flaş kullanmayın ve dondurma segmentasyonunu iyileştirmek için çok zıt bir arka plan kullanın. Alınan resmin odağını kontrol edin; Görüntü odak dışındaysa, hemen yeni bir tane çekin.</li>
		<li>Gravimetrik verileri 90 dakika boyunca kaydedin (dakikada bir kayıt) ve her 15 dakikada bir (toplam 7 resim için) dondurma numunesinin resmini çekin (bkz. adım 1.3.4).</li>
	</ol></li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig02.jpg"> Şekil 2: Erime testi düzeneği. Şekil, termostatik kabinde eritme denemesinin nasıl kurulacağını göstermektedir: Erimiş dondurmayı toplamak ve tartmak için dijital bir teraziye dereceli bir cam silindir koyun. Dondurma numunesi, silindirin üzerine asılan bir huni üzerindeki metal bir tel örgü elek üzerine serilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig02large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
2. Erime indekslerinin hesaplanması için görüntü işleme
<ol><li>Görüntü işleme<ol><li>Dijital görüntüleri kamera hafıza kartından indirin ve sıkıştırmadan .tiff veya .jpg dosyaları olarak kaydedin.</li>
		<li>Dondurma görüntülerini açmak için görüntü analiz yazılımının Dosya &gt; Aç komutlarını kullanın. İlk görüntüyü işlemeye başlayın (t0), gerekirse dönüşü düzeltin (komutlar: Düzenle &gt; Döndür).</li>
		<li>Görüntüyü uzamsal olarak kalibre etmek için her resimde alınan boyut referansını kullanın (bkz. adım 1.3.1. ve 1.3.4.), pikselleri milimetre cinsinden dönüştürmek (komutlar: Ölç &gt; Kalibrasyon &gt; Uzamsal &gt; Görüntü), (Ek Şekil 1).</li>
		<li>Dondurma örneği de dahil olmak üzere dikdörtgen ilgi alanını (AOI) seçin ve metal tel örgü ekranın kenarından kaçının (komutlar: Yeni AOI &gt; Dikdörtgen &gt; Düzenle). AOI'yi kırpın ve Düzenle komutlarını kullanarak gri tonlamaya (renk derinliği, 8) dönüştürün &gt;&gt; Gri Ölçek 8'e Gizli Kaldır (Ek Şekil 2).</li>
		<li>Parlaklığı ve kontrastı otomatik olarak ayarlayan En İyi Sığdır filtresini uygulayın (komutlar: En İyi Sığdırma &gt; Geliştir &gt; Eşitle).</li>
		<li>Yazılımın Ölçü &gt; Sayı/Boyut penceresine gidin ve aşağıdaki parametreleri seçmek için Ölçü penceresini açın: Alan, Kutu Yüksekliği ve Kutu Genişliği. Ardından bu pencereyi kapatmak için Tamam'a tıklayın (Ek Şekil 3). </li>
		<li>Manuel ölçümü seçin (Sayım/Boyut penceresinde Manuel'i işaretleyin) ve histogram değerlerini dondurmanın parlak şeklini tam olarak bölümlere ayıracak şekilde ayarlamak için Aralıkları Seç'e tıklayın. Segmentasyon penceresini kapatın (Ek Şekil 4).</li>
		<li>Adım 2.1.6'da seçilen üç parametreyi ölçmek için yazılımın Sayım/Boyut penceresindeki Sayım'a tıklayın. Dondurma numunesi dışındaki parlak nesneler sayılırsa, nesneleri filtrelemek için bir alan eşiği kullanın (komutlar: Alan &gt;&gt; Ölçümleri Seç; başlangıç ve bitiş aralıklarını ayarla). Ölçüm Verilerini Görüntüle'&gt; tıklayarak ölçüm sonuçlarını görüntüleyin (Ek Şekil 5). Ölçüm sonuçlarını kopyalamak ve bunları bir veri yönetimi yazılımı elektronik tablosuna yapıştırmak için Verileri Panoya Dosya &gt;'yi kullanın.</li>
		<li>Dondurmanın erimesi sırasında toplanan her görüntü için 2.1.2'den 2.1.8'e kadar olan adımları tekrarlayın.</li>
	</ol></li>
	<li>Erime indekslerinin değerlendirilmesi NOT: Şu andan itibaren, dondurma görüntülerinden ölçülen boyut parametreleri aşağıdaki gibi belirtilecektir: A, alan; H, kutu yüksekliği; W, kutu genişliği (Ek Şekil 6).<ol><li>Erime sırasında farklı t zamanlarında (0 dk, 15 dk, 30 dk, 45 dk, 75 dk ve 90 dk) önceki adım 2.1'de hesaplanan H ve W verilerini kullanarak, formül 1'e göre şekil tutma indeksini (Rt) hesaplayın: <img alt="Equation 1" src="/files/ftp_upload/66114/66114eq01.jpg" style="margin: auto;">(1)</li>
		<li>Denklem 2 ve denklem 3'e göre, her seferinde hesaplanan R ve A verilerini 0 zamanındaki karşılık gelen indekse (R0 ve A0) bakın ve elde edilen sonuçları Şekil 3A, B'de gösterildiği gibi zamanın bir fonksiyonu olarak çizin. Zamanın bir fonksiyonu olarak At eğilimi, dondurmanın erime hızı ile ilgilidir. <img alt="Equation 2" src="/files/ftp_upload/66114/66114eq02.jpg" style="margin: auto;">(2) <img alt="Equation 3" src="/files/ftp_upload/66114/66114eq03.jpg" style="margin: auto;">(3)</li>
	</ol></li>
</ol>Ek Şekil 1: Görüntü uzamsal kalibrasyonu. (A) Görüntü analiz yazılımının Ölçme &gt; Kalibrasyonu &gt; Uzamsal penceresine gidin. Yeni'yi seçin, ardından Ölçekleme penceresini açmak için Görüntü'yü işaretleyin. Pikselleri dönüştürmek için birimdeki referans uzunluğu (örn. milimetre) gösterilir. (B) Yeşil çubuğu, belirtilen uzunluğa karşılık gelen referans kısmıyla dikkatlice örtüşürün ve Tamam'a tıklayın. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%201S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil 2: AOI'nin kırpılması ve gri tonlamaya dönüştürülmesi. (A) İlgi Alanının (AOI) gri tonlamaya dönüştürülmesi ve (B) ortaya çıkan görüntü. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%202S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil 3: Ölçülecek parametrelerin seçimi. Ölçüm Seç penceresinde, ölçülecek parametreler seçilebilir; Dondurma erime değerlendirmesi için alan, kutu genişliği ve kutu yüksekliği seçilmelidir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%203S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil 4: Dondurma numunesinin segmentasyonu. "Segmentasyon" penceresinde, dondurma şeklinin tam olarak alanını kapsayacak şekilde dikkate alınacak histogram aralıklarını seçmek mümkündür. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%204S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil 5: Nesneleri filtreleme ve Count fonksiyonu. Kırmızı çizgiler, tanınan parlak nesneleri vurgular. Sayım fonksiyonunu uygulayarak ve "Görünüm, Ölçüm verileri" penceresini açarak, seçilen parametrelerin sonuçları gösterilecektir (A). Yalnızca dondurma şeklini filtrelemek için, "Ölçüm Seç" penceresinde minimum ve maksimum alan aralığını seçmek ve böylece yalnızca bir nesnenin (B) parametrelerini saymak mümkündür. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%205S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Ek Şekil 6: Şekil tutma indeksi ( R ). Şekil tutma indeksi (R) hesaplaması için kullanılan kutu yüksekliği (Ht, kırmızı noktalı çizgi) ve kutu genişliği (Wt, siyah düz çizgi) gösterilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/Figure%206S.zip" target="_blank">Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig03.jpg"> Şekil 3: Şekil ve alan tutma eğrileri. Rt/R0 ve At/A 0 ortalama değerlerinin zaman içinde çizildiği bir dondurma (A) şekli ve (B) alan tutma eğrileri örneği; Hata çubukları, analiz kopyaları ile elde edilen standart sapma değerlerine karşılık gelir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig03large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
3. Gravimetrik verilerin detaylandırılması
<ol><li>Ergitme denemesinin sonunda (90 dk), dijital teraziye bağlı yazılım tarafından elde edilen analizin her dakikası başına eritilmiş numunenin ağırlığını (gram) içeren hesap tablosunu kaydedin.</li>
	<li>Zamanın (dakika) bir fonksiyonu olarak erimiş ağırlığın (gram) bir grafiğini oluşturmak için ağırlık elektronik tablosunu bir veri yönetimi yazılımında açın, böylece dondurma numunesinin erime eğrisini elde edin.</li>
	<li>Erime eğrisinin doğrusal kısmındaki verileri seçin ve denklem 4'ü ve regresyon katsayısını (R2) kaydederek en küçük kareler regresyon çizgisini hesaplayın. <img alt="Equation 4" src="/files/ftp_upload/66114/66114eq04.jpg" style="margin: auto;">(4)</li>
	<li>Regresyon çizgisinin (m) eğim değeri, dondurma erime hızıdır (gram/dakika). Erimenin başlangıç zamanını (ts; dakika) x-kesişim noktası ( y = 0 olduğunda) olarak aşağıdaki gibi hesaplayın: <img alt="Equation 5" src="/files/ftp_upload/66114/66114eq05.jpg" style="margin: auto;">(5)</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig04.jpg"> Şekil 4: Gravimetrik eğri. Gravimetrik yöntemle elde edilen bir dondurma eritme eğrisi örneği. Orijinal eğri kırmızı ile gösterilmiştir; Doğrusal kısımda seçilen veri dizisi yeşil renkle gösterilir; Hesaplanan regresyon çizgisi siyah noktalarla gösterilir. Regresyon çizgisinin denklemi ve belirleme katsayısı (R2) da gösterilir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig04large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
NOT: İstatistiksel olarak analiz edilecek güvenilir sonuçlar elde etmek için, her numune için tüm eritme denemesi ve görüntü işleme prosedürünü en az üç kez tekrarlayın.

<meta charset="utf8"></head><body>Bilgisayarlı Görü Sistemi Kullanarak Dondurma Eritme Davranışının İncelenmesi

<ol><li>Marshall, R. T., Arbuckle, W. S. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aMarshall%2C+RT+%22Ice+Cream%22">Ice Cream</a>. , Chapman and Hall. New York. (1996).</li>
<li>Goff, H. D., Hartel, R. W. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGoff%2C+HD+%22Ice+Cream%22">Ice Cream</a>. , Springer. Boston. (2013).</li>
<li>Metilli, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Investigating+the+microstructure+of+soft%2C+microporous+matter+with+synchrotron+X-ray+tomography%5BTitle%5D)+AND+%22Materials+Characterization%22%5BJournal%5D)">Investigating the microstructure of soft, microporous matter with synchrotron X-ray tomography.</a> Materials Characterization. 180, 111408(2021).</li>
<li>Liu, X., Sala, G., Scholten, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Structural+and+functional+differences+between+ice+crystal-dominated+and+fat+network-dominated+ice+cream%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Hydrocolloids%22%5BJournal%5D)">Structural and functional differences between ice crystal-dominated and fat network-dominated ice cream.</a> Food Hydrocolloids. 138, 108466(2023).</li>
<li>Alamprese, C., Foschino, R., Rossi, M., Pompei, C., Savani, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Survival+of+Lactobacillus+johnsonii+La1+and+influence+of+its+addition+in+retail-manufactured+ice+cream+produced+with+different+sugar+and+fat+concentrations%5BTitle%5D)+AND+%22International+Dairy+Journal%22%5BJournal%5D)">Survival of Lactobacillus johnsonii La1 and influence of its addition in retail-manufactured ice cream produced with different sugar and fat concentrations.</a> International Dairy Journal. 12 (2-3), 201-208 (2002).</li>
<li>Alamprese, C., Foschino, R. Technology and Stability of Probiotic and Prebiotic Ice Cream. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aAlamprese%2C+C+%22Probiotic+and+Prebiotic+Foods%3A+Technology%2C+Stability+and+Benefits+to+Human+Health%22">Probiotic and Prebiotic Foods: Technology, Stability and Benefits to Human Health</a>. , Nova Science Publishers, Inc. Hauppauge, NY. Chapter 11 (2011).</li>
<li>Golnabi, H., Asadpour, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Design+and+application+of+industrial+machine+vision+systems%5BTitle%5D)+AND+%22Robotics+and+Computer-Integrated+Manufacturing%22%5BJournal%5D)">Design and application of industrial machine vision systems.</a> Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 23 (6), 630-637 (2007).</li>
<li>Patel, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((DBGC%3A+Dimension-based+generic+convolution+block+for+object+recognition%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">DBGC: Dimension-based generic convolution block for object recognition.</a> Sensors. 22 (5), 1780(2022).</li>
<li>Bhatt, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((CNN+variants+for+computer+vision%3A+History%2C+architecture%2C+application%2C+challenges+and+future+scope%5BTitle%5D)+AND+%22Electronics%22%5BJournal%5D)">CNN variants for computer vision: History, architecture, application, challenges and future scope.</a> Electronics. 10 (20), 2470(2021).</li>
<li>Zhu, L., Spachos, P., Pensini, E., Plataniotis, K. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Deep+learning+and+machine+vision+for+food+processing%3A+A+survey%5BTitle%5D)+AND+%22Current+Research+in+Food+Science%22%5BJournal%5D)">Deep learning and machine vision for food processing: A survey.</a> Current Research in Food Science. 4, 233-249 (2021).</li>
<li>Donhowe, D. P., Hartel, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Recrystallization+of+ice+in+ice+cream+during+controlled+accelerated+storage%5BTitle%5D)+AND+%22International+Dairy+Journal%22%5BJournal%5D)">Recrystallization of ice in ice cream during controlled accelerated storage.</a> International Dairy Journal. 6 (11-12), 1191-1208 (1996).</li>
<li>Velásquez-Cock, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Influence+of+cellulose+nanofibrils+on+the+structural+elements+of+ice+cream%5BTitle%5D)+AND+%22Food+Hydrocolloids%22%5BJournal%5D)">Influence of cellulose nanofibrils on the structural elements of ice cream.</a> Food Hydrocolloids. 87, 204-213 (2019).</li>
<li>Moriano, M. E., Alamprese, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Honey%2C+trehalose+and+erythritol+as+sucrose-alternative+sweeteners+for+artisanal+ice+cream.+A+pilot+study%5BTitle%5D)+AND+%22LWT-Food+Science+%26+Technology%22%5BJournal%5D)">Honey, trehalose and erythritol as sucrose-alternative sweeteners for artisanal ice cream. A pilot study.</a> LWT-Food Science & Technology. 75, 329-334 (2017).</li>
<li>Loffredi, E., Moriano, M. E., Masseroni, L., Alamprese, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Effects+of+different+emulsifier+substitutes+on+artisanal+ice+cream+quality%5BTitle%5D)+AND+%22LWT-Food+Science+%26+Technology%22%5BJournal%5D)">Effects of different emulsifier substitutes on artisanal ice cream quality.</a> LWT-Food Science & Technology. 137, 110499(2021).</li>
<li>Loffredi, E., Alamprese, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimisation+of+a+blend+of+emulsifier+substitutes+for+clean-label+artisanal+ice+cream%5BTitle%5D)+AND+%22LWT-Food+Science+%26+Technology%22%5BJournal%5D)">Optimisation of a blend of emulsifier substitutes for clean-label artisanal ice cream.</a> LWT-Food Science & Technology. 173, 114338(2023).</li>
<li>Moriano, M. E., Alamprese, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Organogels+as+novel+ingredients+for+low+saturated+fat+ice+creams%5BTitle%5D)+AND+%22LWT-Food+Science+%26+Technology%22%5BJournal%5D)">Organogels as novel ingredients for low saturated fat ice creams.</a> LWT-Food Science & Technology. 86, 371-376 (2017).</li>
</ol>

Önerilen CVS, eritme sürecini görselleştirmenin yanı sıra, eritme sırasında dondurma numunelerinin şekil ve alan tutma indekslerinin hesaplanmasına izin verir. Dondurmanın yönü ile ilgili sonuçlar elde etmek için dondurmanın5 erime davranışını değerlendirmek için uygulanan geleneksel gravimetrik yöntemle birleştirilebilir. Bu çok önemlidir, çünkü tüketiciler kalitesini ürünün görsel görünümüne göre de değerlendirir ve erime sırasında şekli koruma yeteneği dondurmanınbileşimi ve yapısı ile bağlantılıdır 1,3. Bu sistemin gıda endüstrilerinde uygulanması, kalite kontrolünün yanı sıra yeni formülasyonların araştırılması ve geliştirilmesini de iyileştirebilir.
Kullanılan tatlandırıcılar için farklı olan üç dondurma numunesinin eritilmesi için elde edilen sonuç örneği, önerilen CVS'nin farklı bileşimlere (Tablo 1 ve Tablo 2), numuneler arasındaki önemli farklılıkları vurgulayamayan gravimetrik yöntemden bile daha fazla duyarlı olduğunu göstermiştir (Tablo 3). Şekil tutma indeksinin dondurma formülasyonuna duyarlılığı önceki çalışmalarımızda da gösterilmiştir 13,14,15,16. Önerilen yöntemin yüksek hassasiyeti nedeniyle, gravimetrik prosedürün yerini bile alabilir.
Dondurma numunesi hazırlama dışında, geliştirilen CVS'deki en kritik adımlar iyi görüntü yakalama ve segmentasyon ile ilgilidir7. Rt ve At verilerinin 0 zamanında hesaplanan başlangıç değerlerine yönlendirilmesi, kopyalar arasında kurulan farklı deneyler nedeniyle olası yanıltıcı sonuçların önüne geçer. Bununla birlikte, görüntü elde etme sırasındaki paralaks hataları, özellikle tek bir denemede toplanan görüntüler, kameranın bir çekimden diğerine konum değişikliği nedeniyle tutarlı değilse, erime sırasında numune alanının fazla tahmin edilmesine neden olabilir. Bu nedenle, görüntü elde etme prosedürünün ayarlanmasına, numunenin üstte bulunduğu metal tel örgü ekranın kamera objektifi ile mükemmel bir şekilde hizalandığından emin olunmasına ve termostatik kabinin önündeki kamera konumunun dikkatli bir şekilde tanımlanmasına ve sabitlenmesine büyük dikkat gösterilmelidir. Benzer şekilde, kötü görüntü segmentasyonu, dondurma alanının yanı sıra H ve W'nin de fazla veya eksik tahmin edilmesine yol açarak anlamsız şekil koruma indekslerine neden olabilir. Bu durumda, daha yüksek hata kaynağı, tel örgü üzerine yerleştirilen dondurma kısmının kenarındaki olası sivri uçlar veya erime sırasında dondurmanın yüzeyinde ortaya çıkan kabarcıklar ile temsil edilir (Şekil 7), kutu alanı ve kutu W ve H ölçümlerinden önce parlak şekilden çıkarılması gerekir. Bu, görüntü analizi yazılımının Nesneyi Böl işlevi kullanılarak giderilebilir. Yüksek kontrastlı bir arka plan, daha iyi görüntü segmentasyonu için de kullanışlıdır7. Arka plan rengi, dondurma numunesinin rengine göre seçilmelidir ve daha iyi kontrast için yüksek renk doygunluğu arzu edilir.
<img alt="Figure 7" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig07.jpg"> Şekil 7: Dondurma şekli segmentasyonunda olası hata kaynakları. Kırmızı oklar, dondurma şeklindeki alan, yükseklik ve genişliğin yanlış hesaplanmasına yol açabilecek olası sivri uçları ve kabarcıkları gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig07large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Görüntüler iyi bir şekilde toplanır ve işlenirse, CVS gravimetrik metodolojiden bile daha hassas ve kesindir. Gerçekten de, gösterilen örneklerde, gravimetrik analizler için varyasyon katsayıları %4 ile arasında değişmekte olup, tüm ortalama verileri önemli ölçüde farklı kılmamaktadır (ANOVA, p &gt; 0.05). Aksine, CVS indeksleri için varyasyon katsayısı değerleri %0,1 ile arasında değişmekte olup, eritme sırasında üç dondurma numunesi arasında önemli farklılıklar olduğunu ortaya koymuştur (Tablo 1 ve Tablo 2). Eritritolün neden olduğu erime hızındaki azalma, muhtemelen dondurmanın dondurulması sırasında amorf şeker kristallerinin oluşumu ve bu tatlandırıcının, nihai üründe daha yüksek miktarda donmuş su oluşturan sakaroz ve sükromalta kıyasla daha düşük çözünürlüğü ile ilgilidir13. Burada önerilen CVS'nin diğer başarılı uygulamaları önceki çalışmalarımızda bulunabilir 13,14,15,16.
Görüntü işleme prosedürünün iyi bir standardizasyonu elde edildiğinde, görüntü analiz yazılımının Makro Kayıt işlevi kullanılarak otomatik görüntü işleme ayarlanabilir, böylece detaylandırma işlemi çok daha hızlı hale gelir. Tabii ki, artefaktları ve yanlış verileri önlemek için her zaman operatör tarafından doğru bir veri revizyonuna ihtiyaç vardır. Ayrıca, kinetik parametreleri hesaplamak ve gravimetrik yöntemin yerini almak için şekil ve alan tutma eğrilerinin detaylandırılması gerçekleştirilebilir.
Protokol, köpükler ve köpükler (örneğin, çırpılmış süt kreması ve yumurta albümini) gibi erime hızı ve şekil tutma indeksinin önemli olduğu diğer gıda ürünlerine de uygulanabilir. En önemli nokta, ürünlerin kendi kendine ayakta durmasıdır, oysa eritme denemeleri sırasındaki sıcaklık belirli ürüne göre uyarlanabilir.

Dondurma, sıvı, katı ve gaz fazlarının sıkı bir şekilde bağlı olduğu çok fazlı bir sistemdir. Sürekli sıvı faz hava kabarcıklarını ve buz kristallerini sarar ve kısmen kristalize yağlar, kolloidal proteinler, tuzlar, şekerler (sonunda kristalleşmiş) ve stabilizatörler içerir. Dondurma bileşimi, yerel pazar taleplerine ve olası düzenlemelere bağlı olarak değişir. İşleme teknolojisi nihai dondurmanın özelliklerini etkilese de, her bir bileşen ürün kalitesini tanımlamada önemli bir rol oynar1. Erime davranışı, hem tüketim sırasında hem de ağızda meydana gelen olaylar göz önüne alındığında, dondurmanın en önemli kalite indekslerinden biridir. Dondurmaya ısı nüfuz ettiğinde, buz kristalleri erir ve su yayılır ve kalan yapıdanakabilen serum fazı ile karışır 2. Hızlı eriyen bir ürün, rahat yemek için değil, aynı zamanda daha yüksek bir ısı şoku direncini garanti etmek için de istenmeyen bir durumdur. Bununla birlikte, yavaş eriyen ürünler de formülasyonda bazı kusurları gösterir1. Dondurma mikroyapısının erime özelliklerinden3 sorumlu olduğu bilinmektedir, ancak şimdiye kadar zıt sonuçlar yayınlanmıştır, bu da mikroyapısal faktörlerin erime üzerindeki etkisi hakkındaki bilgilerin hala sınırlı olduğunu göstermektedir4. Bu nedenle, yeni formülasyonların tasarımında da çok önemli olan erime mekanizmasını aydınlatmak için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır3.
Erime davranışı genellikle gravimetrik yöntemlerle değerlendirilir ve erime başlama zamanı ve erime hızı cinsinden ifade edilir5. Dondurmanın belirli bir kısmı, kontrollü bir sıcaklık kabininde bir tel örgü üzerine yerleştirilir ve erimiş ürünün ağırlığı kaydedilir. Ağırlık-zaman eğrisinden üç faz vurgulanabilir: ısı penetrasyonunun meydana geldiği gecikme fazı, dondurma yapısından maksimum oranda akan seyreltik serum fazı ile hızlı erime fazı ve ürünün çoğunun damladığı sabit faz2.
Gravimetrik yöntemle yavaş ve hızlı eriyen ürünler tanınabilir; Bununla birlikte, dondurmanın erime sırasındaki yönü de önemlidir, çünkü şeklin korunması, ürünün iyi bir bileşimi ve yapısı ile bağlantılıdır6. Bu nedenle, bir bilgisayarlı görme sistemine (CVS) dayalı bir prosedür, erime sırasında ürünün görünümünün incelenmesine izin vererek halihazırda mevcut olan yerçekimi metodolojisini destekleyebilir. CVS'ler, insan gözünün gözlemleyemeyeceği doğru ayrıntılarla çok sayıda gıda özelliği3 (örneğin, boyut, ağırlık, şekil, doku ve renk) elde edebilir. Bu tür sistemler genellikle dijital kameralardan ve görüntü işleme yazılımlarından yapılır7. Gerçekten de, CVS'lere dayalı bir protokol iki ana adım içerir: 1) görüntü elde etme ve 2) görüntü işleme. Yapay Zeka geliştirme için derin öğrenme yöntemlerigibi en basitinden en karmaşığına kadar çeşitli seviyelerde görüntü işleme 7 uygulanabilir 8,9. Son zamanlarda gıda sektöründe CVS'lere büyük önem verilmiş ve gıda güvenliği denetimi, gıda işleme izleme, yabancı madde tespiti ve diğer alanlar için çok sayıda uygulama geliştirilmiştir. Hızlı, verimli ve tahribatsızdırlar, bu nedenle tüketicilere yüksek kalitede güvenli gıdalar sağlamak için geçerli araçları temsil ederler10.
Dondurma alanında, optik mikroskopi11 ile buzun yeniden kristalleşmesini incelemek için bir görüntü analiz yöntemi önerilmiştir. Daha yakın zamanlarda, X-ışını bilgisayarlı tomografi görüntüleri, dondurma3 de dahil olmak üzere yumuşak gözenekli maddelerin 3D mikro yapısını analiz etmek için işlendi. Bununla birlikte, basit dijital Şarj Bağlantılı Cihaz (CCD) görüntülerinin detaylandırılması, dondurma yönünün tüketiciler tarafından algılandığı şekliyle elde edilmesi ve işlenmesi açısından çeşitli avantajlar sunabilir. Bazı yazarlar dondurmanın eritilmesi sırasındaki görüntülerini göstermektedir12, ancak bildiğimiz kadarıyla, görüntülerden sayısal indekslerin çıkarılması ilk kez Moriano ve Alamprese13 tarafından rapor edilmiştir.
Bu nedenle, Moriano ve Alamprese13'ün çalışmasına dayanan burada önerilen protokol, dondurma erime davranışının incelenmesi için halihazırda var olan yerçekimi metodolojisini desteklemek için uygulanabilecek basit bir CVS'yi göstermektedir. Önerilen yöntemin bir blok diyagramı Şekil 1'de gösterilmiştir. Böyle bir sistemin kullanılması, şekil tutma ve erime hızı ile ilgili iki erime indeksinin hesaplanmasına izin verir. Özellikle, makale ilk kez dondurmanın eritilmesi sırasında dijital görüntü elde etmek için ayrıntılı deney kurulumunu ve prosedürünü ve görüntü işleme adımlarını açıklamaktadır. Ayrıca, farklı tatlandırıcılarla (sakaroz, sukromalt ve eritritol gibi) üretilen dondurmalardan elde edilen sonuçların, yöntemin potansiyelini gösterdiği bildirilmektedir.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig01.jpg"> Şekil 1: Önerilen metodolojilerin blok diyagramı. Önerilen Bilgisayarlı Görü Sistemi için genel adımların özeti ve dondurma erime davranışını incelemek için gravimetrik yöntem. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig01large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

<table><tbody><tr><td>Kabine</td><td>Cavallo srl</td><td>FTX700</td><td>Erime testi için yer</td></tr><tr><td>Dijital kamera</td><td>Sony Group Corp</td><td>DSC-S650</td><td></td></tr><tr><td>Dijital ölçek</td><td>Gibertini Elettronica</td><td>EU-C 4002 LCD</td><td></td></tr><tr><td>ImagePro Plus 7.0</td><td>Media Cybernetics, Inc</td><td>N/A</td><td>Görüntü analizi detaylandırma yazılımı</td></tr><tr><td>Microsoft Excel</td><td>Microsoft</td><td>N/A</td><td>Veri ve grafik detaylandırma</td></tr><tr><td>Scalecom</td><td>Gibertini Elettronica</td><td>N/A</td><td>Dijital terazi yazılımı edinimi</td></tr><tr><td>Tripod</td><td>Manfratto</td><td>#055</td><td></td></tr></tbody></table>

dondurma erime davranışının değerlendirilmesi için bir bilgisayarlı görü sistemi

A Computer Vision System for the Assessment of Ice Cream Melting Behavior

Önerilen CVS çıktılarına bir örnek olarak, gravimetrik yöntemden elde edilen verilerle karşılaştırıldığında, üç farklı dondurma formülasyonu için eriyik analizlerinin sonuçları gösterilmektedir. Özellikle, farklı tatlandırıcılarla (yani sakaroz, sükromalt ve eritritol) yapılan dondurmaların erime davranışı incelenmiştir.
Tablo 1 ve Şekil 5A , eritme sırasında üç dondurma numunesi için şekil tutma indeksinin (Rt/R0) sonuçlarını göstermektedir. 45 dakikaya kadar tüm numuneler için benzer şekil koruması gözlendi; daha sonra, sükroz ile yapılan numune şeklini diğer ürünlerden daha hızlı kaybetti, bu da tek yönlü varyans analizine (ANOVA) göre önemli ölçüde daha düşük bir Rt/R0 ile sonuçlandı ve ardından En Az Anlamlı Fark (LSD) testi izledi (p &lt; 0.05). Sadece eritritol içeren numune, denemenin sonuna kadar şeklini korudu ve ölçülebilir Rt / R0 değerleri verdi.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td colspan="2">SAKAROZ</td>
			<td colspan="2">SUKROMALT</td>
			<td colspan="2">ERITRITOL</td>
		</tr><tr><td>Zaman (dk)</td>
			<td>Birt/A0</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>Birt/A0</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>Birt/A0</td>
			<td>S.D.</td>
		</tr><tr><td>0</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
		</tr><tr><td>15</td>
			<td>0.91bir</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.93bir</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.92bir</td>
			<td>0.04</td>
		</tr><tr><td>30</td>
			<td>0,76bir</td>
			<td>0.04</td>
			<td>0,82bir</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.84bir</td>
			<td>0.04</td>
		</tr><tr><td>45</td>
			<td>0,56bir</td>
			<td>0.04</td>
			<td>0,66AB</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.74milyar</td>
			<td>0.03</td>
		</tr><tr><td>60</td>
			<td>0,32bir</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.46milyar</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0,62c</td>
			<td>0.01</td>
		</tr><tr><td>75</td>
			<td>0.13bir</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.24milyar</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0,52c</td>
			<td>0.02</td>
		</tr><tr><td>90</td>
			<td>N.D.</td>
			<td>-</td>
			<td>N.D.</td>
			<td>-</td>
			<td>0.40</td>
			<td>0.01</td>
		</tr><tr><td colspan="7">N.D., tespit edilemez</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 1: Farklı tatlandırıcılarla üretilen üç dondurma numunesi için şekil tutma indekslerinin ortalama ve standart sapma değerleri. Aynı satırdaki farklı küçük harfler, önemli ölçüde farklı ortalama değerleri gösterir (p &lt; 0.05).
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig05.jpg"> Şekil 5: Farklı tatlandırıcılarla üretilen üç dondurma numunesi için şekil ve alan tutma eğrileri. (A) Şekil ve (B) alan tutma eğrileri. Pembe çizgi, referans olarak kabul edilen sakaroz örneğini temsil eder; Sarı çizgi Sukromalt örneğini temsil eder ve mavi çizgi eritritol örneğini temsil eder. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig05large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>
Eritritol içeren numune ayrıca, At / A0 erime indeksleri ile kanıtlandığı gibi daha düşük bir erime oranı göstermiştir (Tablo 2 ve Şekil 5B). 45 dakikadan itibaren, eritritol numunesi önemli ölçüde (p &lt; 0.05) en yüksek alan tutulmasını gösterdi, bunu sırasıyla sükromalt ve sükroz içeren dondurmalar izledi.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td colspan="2">SAKAROZ</td>
			<td colspan="2">SUKROMALT</td>
			<td colspan="2">ERITRITOL</td>
		</tr><tr><td>Zaman (dk)</td>
			<td>Sağt/R0</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>Sağt/R0</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>Sağt/R0</td>
			<td>S.D.</td>
		</tr><tr><td>0</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
			<td>1.00</td>
			<td>-</td>
		</tr><tr><td>15</td>
			<td>0.98bir</td>
			<td>0.04</td>
			<td>0.97bir</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.93bir</td>
			<td>0.02</td>
		</tr><tr><td>30</td>
			<td>0.94bir</td>
			<td>0.05</td>
			<td>0.94bir</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0,89bir</td>
			<td>0.02</td>
		</tr><tr><td>45</td>
			<td>0.80bir</td>
			<td>0.03</td>
			<td>0,89bir</td>
			<td>0.02</td>
			<td>0.84bir</td>
			<td>0.02</td>
		</tr><tr><td>60</td>
			<td>0,64bir</td>
			<td>0.04</td>
			<td>0.78milyar</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.76milyar</td>
			<td>0.03</td>
		</tr><tr><td>75</td>
			<td>0,54bir</td>
			<td>0.03</td>
			<td>0.65bir</td>
			<td>0.01</td>
			<td>0.60bir</td>
			<td>0.07</td>
		</tr><tr><td>90</td>
			<td>N.D.</td>
			<td>-</td>
			<td>N.D.</td>
			<td>-</td>
			<td>0.45</td>
			<td>0.06</td>
		</tr><tr><td colspan="7">N.D., tespit edilemez</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 2: Farklı tatlandırıcılarla üretilen üç dondurma numunesi için alan tutma indekslerinin ortalama ve standart sapma değerleri. Aynı satırdaki farklı küçük harfler, önemli ölçüde farklı ortalama değerleri gösterir (p &lt; 0.05).
Sonuçlar, erime başlangıç süresi (tS) ve erime hızı (gram/dakika) açısından verileri Tablo 3'te rapor edilen gravimetrik analiz ile de doğrulanmıştır. Ancak bu olguda ANOVA uygulandığında anlamlı bir fark bulunmadı (p &gt; 0.05).
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td colspan="2">SAKAROZ</td>
			<td colspan="2">SUKROMALT</td>
			<td colspan="2">ERITRITOL</td>
		</tr><tr><td></td>
			<td>demek</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>demek</td>
			<td>S.D.</td>
			<td>demek</td>
			<td>S.D.</td>
		</tr><tr><td>ts (dk)</td>
			<td>15.3bir</td>
			<td>1.4</td>
			<td>16.4bir</td>
			<td>1.4</td>
			<td>17.2bir</td>
			<td>2.6</td>
		</tr><tr><td>Erime hızı (g/dak)</td>
			<td>2,67bir</td>
			<td>0.26</td>
			<td>2,29bir</td>
			<td>0.09</td>
			<td>1.96bir</td>
			<td>0.41</td>
		</tr></tbody></table>Tablo 3: Farklı tatlandırıcılar ile üretilen üç dondurma numunesi için gravimetrik yöntemlerle hesaplanan erime indekslerinin ortalama ve standart sapma değerleri. ts, erime başlangıç zamanı. Aynı satırdaki farklı küçük harfler, önemli ölçüde farklı ortalama değerleri gösterir (p &lt; 0.05).
Şekil 6 , üç dondurma numunesinin eritme denemeleri (adım 1.3) sırasında elde edilen bazı işlenmiş (adım 2.1) resimleri göstermektedir; Tüm numunelerin iyi şekil korumasını ve 90 dakika sonra tamamen eritilmeyen eritritol ile yapılan dondurmanın en düşük erime hızını fark etmek mümkündür.
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66114/66114fig06.jpg"> Şekil 6: Üç dondurma örneğinin erimesi. Farklı tatlandırıcılarla üretilen üç dondurma örneğinin erimesi sırasında her 15 dakikada bir elde edilen resimler. Eritme sırasında üç dondurma numunesinin işlenmiş görüntüleri. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66114/66114fig06large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.</a>

Dondurma Erime Davranışının Değerlendirilmesi için Bir Bilgisayarlı Görü Sistemi

Melting behavior is one of the most important quality indices of ice cream. It is usually evaluated by gravimetric methods and expressed in terms of ...

a-computer-vision-system-for-assessment-ice-cream-melting

Research

JoVE Journal

Engineering

Mühendislik

Biz artmış metabolik aktivitesi ölçülebilir miktarda ısı ve soğutma uyarma cildin geçici termal yanıt ölçüm oluşturmak malign pigmentli lezyonlar gösterdi erken melanom ve diğer deri kanserleri (vs non-proliferatif nevus) kantitatif tanımlanması sağlar. hastalığın evresi.

Kantitatif Görselleştirme ve Dinamik Termal Görüntüleme Deri Kanseri Tespiti

Ayrıca antifriz proteinleri olarak bilinen buz bağlayıcı protein (IBPs), buz büyümesini engelleyen ve doku dondurma kullanım için umut verici bir katkı maddesi vardır. IBPs araştırmak için kullanılan başlıca araç nanolitre Osmometer olduğunu. Biz bir optik mikroskop üzerine monte edilmiş bir ev tasarlanmış soğutma aşamasında geliştirilen ve özel olarak geliştirilmiş bir LabVIEW rutin kullanılarak kontrol. Nanolitre Osmometer ultra-hassas bir şekilde numune sıcaklık manipüle burada açıklanan.

Buz Bağlayıcı Protein İncelemelerde LabVIEW çalıştırılan Roman nanolitre Ozmometre

Şekil Hafızalı Alaşımların (SMA) katı hal soğutma işlemlerinin incelenmesi ve elastokalorik malzeme özelliklerinin karakterizasyonu için deneysel yöntemler sunulmaktadır. Elastokalorik soğutma proseslerinin kontrolü ve kapsamlı bir şekilde izlenmesi için özel olarak üretilmiş bir test donanımı tasarlanmıştır. Ayrıca, termomekanik olarak birleştirilmiş modelleme yaklaşımları için bir doğrulama platformu sağlar.

Şekil Bellek İncelenmesi Tabanlı Elastocaloric Soğutma Süreçler ve Model Doğrulama için Deneysel Yöntemler

Atmosferik basınçta çalıştırılan bir kütle spektrometresi görüntüleme (MSI) kaynağı, orta kızılötesi lazer desorpsiyonu ve elektrosprey post-iyonizasyonun birleştirilmesiyle geliştirilmiştir. Doku ile ilgili materyalin rezonans desorpsiyonunu kolaylaştırmak için enerji emici matris olarak eksojen buz matrisi kullanıldı. Bu makale, tüm vücut yenidoğan faresinin IR-MALDESI MSI'sini gerçekleştirmek için adım adım bir protokol sağlar.

Kızılötesi Matriks destekli lazer desorpsiyon Elektrosprey İyonizasyon tarafından tüm vücut Kütle Spektrometre Görüntüleme (IR-MALDESI)

Bu çalışma, buz yeniden kristalleşme engelleme etkinliği ve buzlu afinite saflaştırmasını kullanarak yerel öğren daha sonra tecrit değerlendirme yoluyla dondurularak dayanıklı bitkiler buz bağlayıcı proteinin tanımlanmasını açıklar.

Bitki Buz yakınlık Arıtma kullanma Buz yeniden kristalleşme İnhibisyon ve İzolasyonu Değerlendirilmesi sayesinde Proteinler Buz bağlayıcı tanımlanması

Onlar yaşayan hücrelerden salgılanan gibi biz tek etiketlenmemiş proteinler gerçek zamanlı Optik algılama için bir iletişim kuralı mevcut. Bu çeşitli farklı biyolojik sistemleri ve yapılandırmaları için uygulanabilir dalgaboyu saçılma (iSCAT) mikroskopi dayanmaktadır.

Etiket içermeyen Imaging, tek proteinler salgılanan iSCAT mikroskobu ile yaşayan hücrelerden

Uzay yükü tasarımı için bir protokol, termopiller konveksiyon üzerine uzay deneyi ve deneysel veri ve görüntülerin analizleri bu makalede sunulmuştur.

SJ-10 Kurtarılabilir Uyduda Termokapiller Konveksiyon Uzay Deneyi

Siklopentane'ye batırılmış bir su damlacığının arayüzünde nonik yüzey aktif maddelerin varlığında hidrat oluşumunu incelemek için bir protokol sıyoruz. Protokol, düşük maliyetli, programlanabilir, sıcaklık düzenleyicisi oluşturmaktan oluşur. Sıcaklık kontrol sistemi görselleştirme teknikleri ve iç basınç ölçümleri ile birleştirilir.

Düşük Maliyetli Entegre Modüler Peltier Cihazı Kullanarak Yağ-Su Arayüzlerinde Hidrat Kristalizasyonu Üzerine Sürfaktan Etkilerinin İncelenmesi

Endüstriyel yapıştırıcı seçimi için yararlı bilgiler elde etmek için yapıştırıcıların kürleme sürecini karakterize etmek için termal ve reolojik ölçümlere dayalı deneysel bir metodoloji önerilmektedir.

Yapıştırıcı Sistemlerin Kürünün Reolojik ve Termal Test ile Değerlendirilmesi

Bu yayın, lipit bazlı eksipiyanların (LBE'ler) katı halini araştırmak için altın standartlar olarak x-ışını kırınım ve diferansiyel taramalı kalorimetrinin uygulanmasını göstermektedir. LBE'lerdeki katı hal değişikliğini ve bunların farmasötik ürünlerin performansı üzerindeki etkisini anlamak, sağlam lipit bazlı dozaj formlarının üretiminde anahtar faktördür.

Lipid Bazlı Eksipiyanların Katı Hal Değişimini Araştırmak için Yerleşik Analitik Araçlar Paketi

Bu yazıda, bebeklerde ve küçük çocuklarda görme keskinliğini bir göz izleme sistemi kullanarak değerlendirmek için yeni bir otomatik yöntem sunuyoruz.

Bir göz izleme sistemi kullanarak bebeklerde ve küçük çocuklarda görme keskinliğini değerlendirmek için otomatik bir yöntem

Öğrenin, bilgisayarlı görü sistemi ile dondurma erime davranışını analiz etmeyi. Bu yöntem, geleneksel gravimetrik yöntemlere göre küçük değişiklikleri daha hassas tespit ederek şekil ve boyut koruma indekslerini değerlendirir.

Dondurma Erime Davranışının Değerlendirilmesi için Bir Bilgisayarlı Görü Sistemi

Daha fazla video keşfet