employee
Russian Federation
student
Russian Federation
Provedennye issledovaniya i poluchennye rezul'taty pokazyvayut, chto opredelenie cveta krupy i muki v cifrovom rezhime RGB yavlyaetsya perspektivnym napravleniem pri razrabotke i vnedrenii sovremennyh metodov kontrolya kachestva muki i krupy
cvet, izmerenie, RGB, krupa, muka.
В условиях развивающихся рыночных отношений возникает необходимость постоянного возрастания требований к качеству продуктов питания, которое, в свою очередь, должно подкрепляться и дальнейшим совершенствованием методов его контроля.
Сказанное в большей степени относится и к одним из основных источников питания, таких, как мука и крупа, при этом решающим в определении их качества являются органолептические показатели (ГОСТ 26574, ГОСТ 5550, ГОСТ 6292) к которым помимо запаха и вкуса относится и цвет. Обеспечение требований, предъявляемых к этим показателям, способствует безопасности жизни и здоровья населения страны.
Белизну муки и ее цветовые оттенки определяют фотоэлектрическим способом (ГОСТ 26361), сущность которого заключается в измерении специальным прибором в условных единицах коэффициента отражения муки в отдельных участках спектрального диапазона 300-650 нм, выделяемых различными светофильтрами.
Белизну зерна риса и продуктов его переработки (крупа, мука) устанавливают по коэффициентам яркости отобранных проб, определяемым как отношение яркости исследуемой пробы к яркости баритовой пластинки в белом свете с применением визуально-фотометрического прибора (ГОСТ 22165).
Существующие методы контроля сенсорных показателей качества крупы разрабатывались ещё в 1970-80-х годах прошлого столетия и если претерпевали некоторые изменения, то они носили незначительный, непринципиальный характер и до настоящего времени используются практически в неизменном виде. Оценку цвета крупы в соответствии с ГОСТ 26312.2 производят визуальным способом при регламентируемом освещении и других условиях контроля. При разночтениях в экспертных оценках цвет крупы определяют только при рассеянном дневном свете, при этом нет гарантий, что и в этом случае мнения экспертов не разойдутся. Кроме этого, не каждому эксперту удаётся различить возможные оттенки цвета крупы, в том числе регламентируемые стандартом. Таким образом, визуальный метод контроля цвета крупы в значительной степени носит субъективный и приближенный характер.
Основными недостатками этих способов являются труднодоступность приборов, выражающаяся в их ограниченном зарубежном производстве и относительной дороговизне, необходимость в специальной подготовке обслуживающего персонала, сравнительно длительное время получения результатов, а также недостаточность точности и ширины спектрального диапазона при измерении цветовых оттенков муки применительно к контролю цвета других продуктов, например, круп.
В некоторых случаях применяют и органолептический анализ путём сравнения цвета образца с эталонами. Использование цветовых аналогов предполагает дискретность образцов, что снижает точность измерений, которая дополнительно понижается из-за того, что условия зритель-ного сравнения здесь хуже, чем при визуальном колориметрировании. Цветовые измерения этим методом можно считать прикидочными, и используются чаще всего там, где большая точность не нужна или где неудобно применять другие методы.
Иногда окраску определяют специализированными приборами – тонометрами (тинтометрами), высокая стоимость которых и заграничное производство делают этот метод практически недоступными.
Наибольшую объективность и точность из этих методов обеспечивает спектрофотометрический анализ, однако последующая интерпретация спектров отражения и расчёт параметров цветности в этом случае трудоёмки.
Основными характеристиками, описывающими цвет объекта являются треххроматические координаты цвета XYZ, принятые CIE (Commission Internationale de l’Eclairage – Междуна-родная комиссия по освещению).
XYZ- координаты цвета выражаются через спектры отражения следующей системой уравнений
https://e.mail.ru/attachment/15113336910000000331/0;1#6c3a134a56ddf20d394bf2684a13a028
(1)
(2)
(3)
, (4)
где S(λ) и T(λ) – спектральные распределения соответственно стандартного источника света и образца в длине волны λ;
XYZ – спектральная чувствительность рецепторов человеческого глаза, принятая CIE на основании психологических данных для «стандартного» наблюдения.
Величины S(λ), x(λ), y(λ), z(λ) являются стандартными функциями от длины волны в видимой области спектра (380-780 нм). На практике интегрирование заменяют суммированием, разбивая спектр отражения на ряд участков шириной ∆λ, так как подынтегральные функции (1-4) обычно неудобны для интегрирования. Далее вычисляют для каждого участка значения S, T, и затем рассчитывают значения X, Y, Z
Цвет, таким образом, представляет собой точку в трёхмерном пространстве XYZ. На практике предпочитают использовать не «трёхмерный», а «плоскостной» вариант представления цвета в виде набора координат цветности xy цветовой модели CIE xyY. Параметры цветности xy рассчитываются на основе координат XYZ с применением уравнений вида
x=X/(X+Y+Z); y=Y/(X+Y+Z) (5)
Расчёт XYZ – параметров цвета, как видно, представляет собой достаточно трудоёмкий процесс.
В настоящее время широкое распространение находят излучающие аппараты, переводящие изображения предмета в цифровой вид (сканеры, цифровые фотокамеры и так далее), при этом информация о цвете представляется в виде набора цветовых параметров режима RGB (набор интенсивности окраски красного (R), зелёного (G), и синего (B) цветовых каналов.
Как известно, треххроматические координаты цвета XYZ связаны с параметрами RGB следующим образом
(6)
Определение параметров цветности xy производится уже на основе полученных значений XYZ с использованием уравнений (5). Применение программной обработки изображений позволит автоматически проводить эти вычисления и значительно сократить время и анализа одного образца.
Широкое применение для измерения параметров окраски в режиме RGB получили план-шетные сканеры, имеющие высокую разрешающую способность и достаточную глубину цвета. Планшетные сканеры находят успешное применение при определении цветности са-харного песка, пищевых красителей и других пищевых продуктов.
Цель настоящих исследований – выявление возможности объективного количественного определения цвета в цифровом режиме RGB на примере крупы из гречихи, риса и пшенич-ной муки.
Измерения проводились с применением планшетного сканера HP SJ2300с при разрешении 600 dpi и глубиной цвета 24 бит, позволяющей различать около 17 млн оттенков цвета, что вполне достаточно для характеристики цвета объекта.
Для определения влияния стеклянной кюветы на получаемые результаты были проведены два предварительных опыта. Вначале на наружную поверхность стекла экспонирования планшетного сканера укладывался и сканировался лист белой бумаги.
Далее на ту же поверхность экспонирования устанавливалась стеклянная кювета, на дно которой укладывался и сканировался лист той же белой бумаги. В обоих случаях были получены одинаковые значения интенсивностей RGB-составляющих – 255 условных единиц, что свидетельствовало об отсутствии влияния стеклянной кюветы на результаты последующих опытов.
При проведении основных опытов на дно кюветы последовательно сплошным слоем тол-щиной в одну зерновку укладывались гречка и рис, а затем наносился тонкий слой пшенич-ной муки площадью не менее 2×2 см2.
Средние значения интенсивностей R, G и B в условных единицах составили соответственно 250, 247 и 236 для пшеничной муки (белый цвет с желтоватым оттенком); 207, 177 и 123 для гречневой крупы (древесно-коричневый цвет); 212, 193 и 156 для крупы риса (матово-белый цвет), при этом координаты цвета на диаграмме CIE xyY составили для пшеничной муки х=0,31 и у=0,32; для гречневой крупы х=0,36 и у=0,35; для крупы риса х=0,34 и у=0,34.
Следует отметить высокую оперативность при проведении анализа цвета продуктов. Время одного испытания составило в среднем всего 3-4 минуты, что может оказаться существенным фактором при определении качества мукомольно-крупяных продуктов, особенно их коммерческих партий.
Координаты цветности xy цветовой модели CIE xyY представляют собой точку, расположенную в цветовом треугольнике CIE (рисунок). Все физические цвета расположены в пределах этого треугольника. На границе расположены спектрально чистые цветовые оттенки, соответствующие длинам волн света от 380 нм до 780 нм. В центральной части расположена так называемая «белая точка». Чем более удалена точка, соответствующая цвету изучаемого образца к периферийной области диаграммы, тем насыщеннее данный цветовой оттенок.
Рис.1 Положение точек цветности для пшеничной муки, гречневой крупы и риса
https://e.mail.ru/attachment/15113336910000000331/0;1#6c3a134a56ddf20d394bf2684a13a028
Проведенные исследования и полученные результаты показывают состоятельность предложенного подхода в определении цвета муки и крупы.
Цифровой способ определения цвета может явиться одним из основных при разработке и внедрении современных методов контроля качества муки и крупы.
1. Wyszecki G. Color science: Concepts and methods quantitative data and formu-las / G. Wyszecki, W. S. Stiles. - New York: John Wiley & Sons, 1982.
2. Giorgianni E. I. Digital Color Management: Encoding Solutions / E.I. Giorgianni, T. E. Madden. - Addison: Wes-ley. USA, 1998.
3. Mazza G. Buckwheat browning and color assessment /G. Mazza // Cereal chemistry. - 1986 (4). - 361-364.
4. Konstantinov M. M. Sposob opredeleniya ravnomernosti gidrotermicheskoy obrabotki zeren krupyanyh kul'tur / M. M. Konstantinov, A. A. Rumyancev, N. A. Borzov // Izvestiya Orenburgskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. - 2012. - № 3 (35/1). - S.79-82.
5. Gerasimov A. V., Burygina Ya. S. Primenenie planshetnyh skanerov i specializirovannogo programmnogo obespecheniya dlya opredeleniya cvetnosti saharnogo peska v cvetovom rezhime CIE xyY / A. V. Gerasimov, Ya. S. Burygina // Hranenie i pererabotka sel'hozsyr'ya. - 2002. - №10. - S. 62-64.
6. Gerasimov A. V. Metod opredeleniya cvetovyh parametrov rastitel'nogo syr'ya pri poluchenii pischevyh krasiteley / A. V. Gerasimov // Himiya rastitel'nogo syr'ya. - 2000. - № 4. - S. 81-83.
