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Hier stellen wir ein Protokoll vor, das auf einem Computer Vision System (CVS) basiert, um das Schmelzverhalten von mehrphasigen Lebensmittelsystemen zu bestimmen.
Das Schmelzverhalten ist einer der wichtigsten Qualitätskennzahlen von Speiseeis. Sie wird in der Regel mit gravimetrischen Methoden ausgewertet und in Form von Startzeit und Schmelzgeschwindigkeit ausgedrückt. Aber auch der Aspekt des Eises während des Schmelzens ist wichtig, denn die Formbeständigkeit ist mit einer guten Struktur des Produkts verbunden. Das hier vorgeschlagene Protokoll veranschaulicht ein Computer-Vision-System (CVS), das zur Unterstützung der bereits bestehenden Gravitationsmethode verwendet werden kann, um zwei neue Schmelzindizes in Bezug auf Formerhaltung und Schmelzrate zu berechnen. Bilder von Eis während des Schmelzens werden alle 15 Minuten für insgesamt 90 Minuten aufgenommen. Anschließend werden digitale Bilder mit einem eigens entwickelten Bildverarbeitungsverfahren erstellt, um die Fläche, Höhe und Breite des Eises zu berechnen. Das Verhältnis zwischen Höhe und Breite zu jedem Schmelzzeitpunkt, bezogen auf das Verhältnis zum Zeitpunkt 0 (Rt/R0), ist ein Index für die Formbeständigkeit von Eiscreme, während die Fläche zu den verschiedenen Schmelzzeiten, bezogen auf die Fläche zum Zeitpunkt 0 (At/A0), auf die Schmelzgeschwindigkeit bezogen ist. Dieses Computer-Vision-System ermöglicht es, hochempfindliche und zuverlässige Ergebnisse zu erzielen, und es kann nicht nur auf Eiscreme, sondern auch auf verschiedene Lebensmittelmatrizen wie Schlagsahne oder Eialbumin angewendet werden.
Eiscreme ist ein mehrphasiges System, bei dem flüssige, feste und gasförmige Phasen streng miteinander verbunden sind. Die kontinuierliche flüssige Phase umhüllt Luftblasen und Eiskristalle und enthält teilweise kristallisierte Fette, kolloidale Proteine, Salze, Zucker (eventuell kristallisiert) und Stabilisatoren. Die Zusammensetzung des Eises variiert je nach den lokalen Marktanforderungen und möglichen Vorschriften. Obwohl die Verarbeitungstechnologie die Eigenschaften des endgültigen Eises beeinflusst, spielt jeder Bestandteil eine wichtige Rolle bei der Definition der Produktqualität1. Das Schmelzverhalten ist einer der wichtigsten Qualitätsindizes von Speiseeis, wenn man die Phänomene berücksichtigt, die sowohl beim Verzehr als auch im Mund auftreten. Durch das Eindringen von Hitze in das Eis schmelzen Eiskristalle, und Wasser diffundiert und vermischt sich mit der Serumphase, die durch die verbleibende Struktur abfließen kann2. Ein schnell schmelzendes Produkt ist unerwünscht für ein angenehmes Essen, aber auch für die Gewährleistung einer höheren Hitzeschockbeständigkeit. Langsam schmelzende Produkte weisen jedoch auch auf einige Mängel in der Rezepturhin 1. Es ist bekannt, dass die Mikrostruktur von Speiseeis für die Schmelzeigenschaften verantwortlich ist3, aber es wurden bisher gegensätzliche Ergebnisse veröffentlicht, die zeigen, dass das Wissen über den Einfluss mikrostruktureller Faktoren auf das Schmelzen noch begrenzt ist4. Daher sind weitere Studien erforderlich, um den Schmelzmechanismus aufzuklären, der auch bei der Entwicklung neuer Formulierungen von entscheidender Bedeutung ist3.
Das Schmelzverhalten wird in der Regel mit gravimetrischen Methoden bewertet und in Form von Startzeit und Schmelzgeschwindigkeit ausgedrückt5. Eine bestimmte Portion Eiscreme wird auf ein Drahtgeflecht in einem Schrank mit kontrollierter Temperatur gelegt, und das Gewicht des geschmolzenen Produkts wird registriert. Aus der Gewichts-Zeit-Kurve lassen sich drei Phasen unterscheiden: die Verzögerungsphase, in der die Wärme durchdringt, die schnell schmelzende Phase, in der die verdünnte Serumphase mit der maximalen Geschwindigkeit durch die Eiscremestruktur fließt, und die stationäre Phase, in der der größte Teil des Produkts herausgetropft ist2.
Mit der gravimetrischen Methode können langsam und schnell schmelzende Produkte erkannt werden; Aber auch der Aspekt des Eises während des Schmelzens ist wichtig, denn die Formbeständigkeit ist mit einer guten Zusammensetzung und Struktur des Produkts verbunden6. So kann ein Verfahren, das auf einem Computer-Vision-System (CVS) basiert, die bereits bestehende Gravitationsmethodik unterstützen, indem es die Untersuchung des Aussehens des Produkts während des Schmelzens ermöglicht. CVS können zahlreiche Lebensmittelattribute3 (z. B. Größe, Gewicht, Form, Textur und Farbe) mit genauen Details erfassen, die vom menschlichen Auge nicht wahrgenommen werden können. Solche Systeme bestehen in der Regel aus Digitalkameras und Bildverarbeitungssoftware7. In der Tat umfasst ein auf CVS basierendes Protokoll zwei Hauptschritte: 1) Bildaufnahme und 2) Bildverarbeitung. Es können verschiedene Ebenen der Bildverarbeitung angewendet werden7, von den einfachsten bis zu den komplexeren, wie z. B. Deep-Learning-Methoden für die Entwicklung von Künstlicher Intelligenz 8,9. In letzter Zeit wurde CVS im Lebensmittelsektor große Aufmerksamkeit geschenkt, und es wurde eine große Anzahl von Anwendungen für die Inspektion der Lebensmittelsicherheit, die Überwachung der Lebensmittelverarbeitung, die Erkennung von Fremdkörpern und andere Bereiche entwickelt. Sie sind schnell, effizient und zerstörungsfrei und stellen somit gültige Instrumente dar, um den Verbrauchern sichere Lebensmittel von hoher Qualität anzubieten10.
Im Bereich der Eiscreme wurde eine Bildanalysemethode vorgeschlagen, um die Rekristallisation von Eis mittels optischer Mikroskopiezu untersuchen 11. In jüngerer Zeit wurden Röntgen-Computertomographie-Bilder verarbeitet, um die 3D-Mikrostruktur von weichporösen Substanzen, einschließlich Eiscreme, zu analysieren3. Die Ausarbeitung einfacher digitaler CCD-Bilder (Charge Coupled Device) kann jedoch mehrere Vorteile in Bezug auf die einfache Erfassung und Wiedergabe des Eiscreme-Aspekts, wie er von den Verbrauchern wahrgenommen wird, bieten. Einige Autoren zeigen Bilder von Eiscreme während des Schmelzens12, aber nach unserem besten Wissen wurde die Extraktion numerischer Indizes aus den Bildern zum ersten Mal von Moriano und Alampreseberichtet 13.
Daher veranschaulicht das hier vorgeschlagene Protokoll, das auf der Arbeit von Moriano und Alamprese13 basiert, ein einfaches CVS, das zur Unterstützung der bereits bestehenden Gravitationsmethodik zur Untersuchung des Schmelzverhaltens von Eiscreme angewendet werden kann. Ein Blockdiagramm der vorgeschlagenen Methode ist in Abbildung 1 dargestellt. Die Verwendung eines solchen Systems ermöglicht die Berechnung von zwei Schmelzindizes, die sich auf die Formbeständigkeit und die Schmelzgeschwindigkeit beziehen. Insbesondere beschreibt der Beitrag zum ersten Mal den detaillierten Versuchsaufbau und das Vorgehen für die digitale Bildaufnahme während der Eisschmelze und die Bildverarbeitungsschritte. Außerdem wird berichtet, dass die Ergebnisse von Eiscreme, die mit verschiedenen Süßungsmitteln (z. B. Saccharose, Sacromalt und Erythrit) hergestellt wurde, das Potenzial der Methode zeigen.
Abbildung 1: Blockdiagramm der vorgeschlagenen Methoden. Zusammenfassung der allgemeinen Schritte für das vorgeschlagene Computer-Vision-System und die gravimetrische Methode zur Untersuchung des Schmelzverhaltens von Eiscreme. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
1. Versuchsaufbau und Verfahren für Schmelzversuche
Abbildung 2: Aufbau des Schmelzversuchs. Die Abbildung zeigt, wie der Schmelzversuch im Thermostatschrank eingerichtet wird: Stellen Sie einen Messglaszylinder auf eine Digitalwaage, um das geschmolzene Eis zu sammeln und zu wiegen. Die Eisprobe wird auf ein Metallgittersieb auf einen Trichter gelegt, der über dem Zylinder hängt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
2. Bildverarbeitung zur Berechnung der Schmelzindizes
Ergänzende Abbildung 1: Kalibrierung des Bildes. (A) Gehen Sie zum Fenster Messen > Kalibrieren > Räumlich der Bildanalysesoftware. Wählen Sie Neu und markieren Sie dann Bild , um das Fenster Skalierung zu öffnen. Die Referenzlänge in der Einheit zur Umrechnung von Pixeln (z.B. Millimeter) wird angegeben. (B) Überlappen Sie den grünen Balken vorsichtig mit dem Referenzabschnitt, der der angegebenen Länge entspricht, und klicken Sie auf OK. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 2: AOI zuschneiden und in Graustufen umwandeln. (A) Umwandlung des Area of Interest (AOI) in die Graustufen und (B) das resultierende Bild. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 3: Auswahl der zu messenden Parameter. Im Fenster Messung auswählen können die zu messenden Parameter ausgewählt werden. Für die Auswertung der Eisschmelze müssen Fläche, Kartonbreite und Kartonhöhe ausgewählt werden. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 4: Segmentierung der Eisprobe. Im Fenster "Segmentierung" ist es möglich, die zu berücksichtigenden Histogrammbereiche auszuwählen, um genau den Bereich der Eisform abzudecken. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 5: Filtern von Objekten und die Count-Funktion. Die roten Linien markieren die erkannten hellen Objekte. Wenn Sie die Zählfunktion anwenden und das Fenster "Ansicht, Messdaten" öffnen, werden die Ergebnisse der ausgewählten Parameter angezeigt (A). Um nur die Eisform zu filtern, ist es möglich, im Fenster "Messung auswählen" einen minimalen und einen maximalen Bereichsbereich auszuwählen, wodurch nur die Parameter eines Objekts (B) gezählt werden. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Ergänzende Abbildung 6: Formbeständigkeitsindex (R). Die Höhe des Kastens (Ht, rote gestrichelte Linie) und die Breite des Kastens (Wt, schwarze durchgezogene Linie), die für die Berechnung des Formbeständigkeitsindex (R) verwendet werden, werden angezeigt. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.
Abbildung 3: Form- und Flächenerhaltungskurven. Beispiel für eine Eiscreme-Form (A) und (B) Flächenerhaltungskurven, in denen die Durchschnittswerte von Rt/R0 und At/A0 über die Zeit aufgetragen werden; Die Fehlerbalken entsprechen den Standardabweichungswerten, die von den Analysereplikaten erhalten werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
3. Ausarbeitung gravimetrischer Daten
Abbildung 4: Gravimetrische Kurve. Beispiel für eine Eisschmelzkurve, die mit der gravimetrischen Methode erhalten wurde. Die ursprüngliche Kurve ist rot dargestellt; Die ausgewählten Datenreihen im linearen Teil werden grün dargestellt. Die berechnete Regressionslinie wird in schwarzen Punkten dargestellt. Die Gleichung und der Bestimmtheitskoeffizient (R2) der Regressionsgeraden sind ebenfalls dargestellt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
HINWEIS: Um zuverlässige Ergebnisse für die statistische Analyse zu erhalten, wiederholen Sie das gesamte Verfahren des Schmelzversuchs und der Bildverarbeitung mindestens dreimal für jede Probe.
Als Beispiel für die vorgeschlagenen CVS-Outputs werden Ergebnisse von Meltdown-Analysen für drei verschiedene Eiscreme-Formulierungen gezeigt, verglichen mit Daten aus der gravimetrischen Methode. Insbesondere wurde das Schmelzverhalten von Speiseeis untersucht, das mit unterschiedlichen Süßungsmitteln (z.B. Saccharose, Sacromalt und Erythrit) hergestellt wurde.
Tabelle 1 und Abbildung 5A zeigen die Ergebniss...
Das vorgeschlagene CVS ermöglicht die Berechnung der Form- und Flächenretentionsindizes von Eiscremeproben während des Schmelzens sowie die Visualisierung des Schmelzprozesses. Es kann mit der traditionellen gravimetrischen Methode gekoppelt werden, die zur Beurteilung des Schmelzverhaltens von Eiscreme5 angewendet wird, um Ergebnisse zu erhalten, die sich auf das Aussehen des Eises beziehen. Dies ist sehr wichtig, da die Verbraucher seine Qualität auch auf de...
Die Autoren haben nichts offenzulegen.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Cabinet | Cavallo s.r.l. | FTX700 | Location for the melting test |
Digital camera | Sony Group Corp | DSC-S650 | |
Digital scale | Gibertini Elettronica | EU-C 4002 LCD | |
ImagePro Plus 7.0 | Media Cybernetics, Inc | N/A | Image analysis elaboration software |
Microsoft Excel | Microsoft | N/A | Data and graphical elaboration |
Scalecom | Gibertini Elettronica | N/A | Digital scale software acquisition |
Tripod | Manfratto | #055 |
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