Для просмотра этого контента требуется подписка на Jove Войдите в систему или начните бесплатную пробную версию.
В данной работе мы представляем протокол, основанный на системе компьютерного зрения (CVS), для определения характеристик плавления многофазных пищевых систем.
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.
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.
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.
1. Экспериментальная установка и методика испытаний плавки
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
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.
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
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.
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, изготовленн...
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 морожен?...
Авторам нечего раскрывать.
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 |
Запросить разрешение на использование текста или рисунков этого JoVE статьи
Запросить разрешениеСмотреть дополнительные статьи
This article has been published
Video Coming Soon
Авторские права © 2025 MyJoVE Corporation. Все права защищены