CC BY
0DOI 10.53980/24131997_2022_3_46
И.В. Хамаганова, д-р техн. наук, доц., e-mail: xiv2609@mail.ru В.А. Хантургаева, аспирант, e-mail: khanturgaeva95@mail.ru Т.Ц. Дамдинова, канд. техн. наук, доц., e-mail: dtatyanac@mail.ru Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления,
г. Улан-Удэ
УДК 637.5 : 637.052
ФОРМИРОВАНИЕ ЦВЕТА ПЕЧЕНОЧНО-РАСТИТЕЛЬНОГО ПАШТЕТА
Ассортимент отечественных продуктов питания направленного действия для коррекции пищевого статуса человека недостаточно представлен мясными продуктами, в частности мясными и печеночными паштетами. Одним из основных дескрипторов мясного печеночного паштета является внешний вид, терминология которого включает показатель «цвет». Статья посвящена определению данного качественного показателя разработанного печеночно-растительного паштета, анализу цветов цифрового изображения для сенсорных исследований продукта. Для цифровой обработки изображений цвета образцов паштета была использована программа, позволяющая определить количество пикселей выбранного цвета. Представленные материалы - карта ассоциаций потребителей с термином «Цвет», характеристика компонентов сырьевого набора и готовой продукции, результаты цифровой обработки цветного изображения - позволяют сделать заключение об особенностях формирования цвета печеночного паштета с использованием белково-витаминной добавки.
Ключевые слова: печеночно-растительный паштет, белково-витаминный продукт, кедровый жмых, качество, внешний вид, цвет, цифровая обработка изображений.
I.V. Khamaganova, Doc. Sc. Engineering, Assoc. Prof.
V.A. Khanturgaeva, postgraduate student T.Ts. Damdinova, Cand. Sc. Engineering, Assoc. Prof.
East Siberia State University of Technology and Management
COLOR FORMATION OF THE LIVER-VEGETABLE PATE
The range of domestic food products with directional action to correct the nutritional status of a person is not sufficiently represented by meat products, in particular meat and liver pates. One of the main descriptors of meat, liver pate is the appearance, the terminology of which includes the indicator «color». The article is devoted to the definition of this quality indicator of the developed liver-vegetable pate, the analysis of the colors ofa digital image for sensory research. For digital processing of images of the color of the pate samples, a developed program was used to determine the number ofpixels of the selected color. The presented materials - a map of consumer associations with the term «Color», a characteristic of the components of the raw material set and finished products, the results of color digital image processing - allow us to make a conclusion about the features of the color formation of the liver pate using a protein-vitamin supplement.
Key words: liver and vegetable pate, protein and vitamin product, cedar cake, quality, appearance, color, digital image processing.
Перед современной пищевой промышленностью стоят задачи производства экологически чистой, специализированной пищевой продукции за счет комбинирования нетрадиционного сырья, применения отходов производства без потерь потребительских свойств, что отражается в ряде документов: «Стратегия повышения качества пищевой продукции в Российской Федерации до 2030 года» (утв. распоряжением Правительства РФ от 29.06.2016 № 1364-р), «Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации на период до 2030 года» (утв. указом Президента РФ от 21.01.2020 № 20), «Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации» (утв. Указом Президента РФ от 01.12.2016 № 642), «Стратегия
развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации до 2030 года» (утв. распоряжением Правительства РФ от 12.04.2020 № 993-р), «Стратегия развития пищевой и перерабатывающей промышленности Российской Федерации на период до 2030 года» (проект) и др.
В России ежегодно растет производство мяса, увеличивается и расширяется ассортимент мясопродукции, в линейке которых особое место занимают паштеты, изготавливаемые практически из всех разновидностей мяса и субпродукта I категории - печени убойных животных.
Учитывая большую популярность печеночных паштетов, авторы разработали рецептуру и технологию комбинированного паштета с использованием кедрового жмыха в виде белково-витаминного продукта. Особенность получения нового продукта из жмыха заключается в его обработке этиловым спиртом в СВЧ-установке под вакуумом [20, 21].
Из пищевых субпродуктов печень, как известно, характеризуется самой высокой биологической ценностью. Так, говяжья печень содержит 17,9 % белка, 3,7 % жира, 5,3 % углеводов, 1,4% золы, присутствуют натрий, кальций, магний, фосфор, железо. Она является хорошим источником витамина А (8200 мкг%), Р-каротина (1000 мкг%), витамина С (33 мг%), ниацина (9,0 мг%) и др.; следует отметить, что ретиноловый эквивалент составляет 8367 мкг% [14].
Как известно, ядра кедрового ореха (семена сосны кедровой сибирской Pinus sibirica), продукты его переработки являются перспективным растительным сырьем, обладающим целым комплексом полезных свойств [22]. Орехи богаты липидами (содержание - до 60 %), являющимися источниками ПНЖК; белками (до 20 %) с хорошо сбалансированным аминокислотным составом; содержат до 20 % углеводов (целлюлоза, крахмал, пентозаны), витамины группы B, токоферолы, минеральные вещества (магний, фосфор, железо, цинк, йод).
Одним из основных потребительских характеристик продукта питания является цвет [15]. Он служит в качестве маркера качества и свежести продукта. По цвету производится также идентификация продукта (ГОСТ Р 51293-2022).
Разрабатываются различные способы определения количественных и качественных параметров цвета продовольственного сырья, полуфабриката и готового продукта [1, 4, 7,8, 16, 17, 18, 19, 21, 23, 25]. Порядок определения и оценки данной органолептической характеристики приводится в нормативных и технических документах, стандартах (ГОСТ 31986-2021, ГОСТ 9959-2015, ГОСТ Р 55334-2012 и др.).
Учитывая вышеизложенное, следует отметить, что оценка формирования цвета разработанного печеночно-растительного паштета является актуальной задачей.
Объекты и методы исследований
Объектами изучения служили белково-витаминный продукт «Лайт» (пат. 2730583), паштет «Сливочный» (образец 1), новый печеночно-растительный паштет (образец 2).
Для цифровой обработки изображений цвета образцов паштета была использована программа, позволяющая определить количество пикселей выбранного цвета [13].
Работе в данной программе предшествовала фотосъемка при помощи камеры смартфона при естественном дневном свете образцов паштета на контрастном фоне. При фотосъемке камера была направлена перпендикулярно поверхности образца при естественном (или дневном) освещении. Освещение и рабочая зона при проведении фотосъемки соответствовали требованиям ГОСТ ISO 11037-2013.
При выполнении работы использован общенаучный системный подход (наблюдение, сравнение, анализ).
Экспериментальные исследования были проведены в 3-5-кратной повторности, результаты опытов обрабатывали с помощью стандартных программ Statistica и Excel.
Результаты и их обсуждение
С учетом того, что цвет продукта существенно влияет на покупательское поведение людей, на первом этапе исследований была составлена так называемая карта ассоциаций потребителей с термином «Цвет продукта питания» (рис. 1).
Рисунок 1 - Карта ассоциаций потребителей с термином «Цвет продукта питания»
Во введенном с 01.07.2020 ГОСТ 29128-2019 указывается, что «цвет мясного (мясосо-держащего) продукта - это свойство мясного (мясосодержащего) продукта, определяемое на основании возникающих зрительных ощущений». При анализе качества мяса используется несколько методов органолептической оценки: метод треугольника, метод парного сравнения, метод «А - не А», ранговый метод, балльный метод, качественный и количественный описательные методы, метод потребительской оценки
Согласно ГОСТ 9959-2015, цвет мяса и мясных продуктов определяют визуально: целого продукта - путем наружного осмотра; разрезанного - на только что сделанных поперечном и продольном разрезах продукции. Используются методы контроля, приведенные в ГОСТ Р 53159-2008, ГОСТ Р 53161-2008, ГОСТ ISO 8588-2011 и т. д.
В русском языке насчитывают до 2000 наименований цвета, из которых употребляется примерно 100 [6, 24].
Рисунок 2 - Основные и смешанные цвета спектра
Показатель «Цвет» входит в терминологию органолептической характеристики «Внешний вид», при этом оцениваются основной тон и его оттенки, интенсивность и однородность (в том числе на разрезе).
На следующем этапе исследований, непосредственно после изготовления контрольных и опытных образцов паштета (образцы 1 и 2), была произведена оценка потребительских свойств по группе органолептических, физико-химических и санитарно-гигиенических показателей.
В таблице 1 представлена характеристика цвета продукта сырьевого набора согласно нормативным документам.
Таблица 1
Характеристика цвета основного сырья паштета
№ Наименование Нормативный документ Характеристика
1 Печень ГОСТ 32244-2013 Субпродукты мясные обработанные. Технические условия От светло-коричневого до темно-коричневого с оттенками
2 Масло сливочное ГОСТ 32261-2013 Масло сливочное. Технические условия От светло-желтого до желтого, однородный по всей массе
3 Орехи кедровые ГОСТ 31852-2012 (ISO 6756:1984) Орехи кедровые очищенные. Технические условия (с поправкой) От цвета светлой слоновой кости до темной слоновой кости или темно-желтого
Белково-витаминный продукт «Лайт» представляет собой сыпучий порошок светло-бежевого цвета (пат. 2730583).
В работе были использованы описательный и балльный методы органолептической оценки качества образцов паштета. Так, по ключевой характеристике - цвету и внешнему виду, образцы были оценены в 9 баллов: однородная, равномерно перемешанная масса серого цвета.
На заключительном этапе для цифровой обработки цвета образцов паштета была использована программа [3], позволяющая определить цвета пикселей цветного изображения площадью 13688 пикселей размером 118*116.
Программная обработка цветного изображения выполняется выбором интересующих цветовых оттенков. В программе реализовано определение цветов пикселей изображения в наборе из 6 и 12 цветов. Набор из 6 цветов содержит три основных цвета (красный, желтый, синий) и три дополнительных (промежуточных) цвета - оранжевый, зеленый, фиолетовый. Второй вариант определения цветов возможен набором из 12 цветов (рис. 3), которые получаются при добавлении к шести основным цветам шести промежуточных цветов (красно-фиолетовый, сине-фиолетовый и т. д.).
Рисунок 3 - Набор из 12 цветов 49
В программе настраиваются уровни яркости белого, черного и серого цветов и уровни градации темного и светлого цветов. Для обработки цифровых изображений паштета был выбран набор из шести цветов, яркости белого, черного и серого установлены в диапазоне 10, светлого и темного - в диапазоне 30 (рис. 5). Также в программе возможно выделение фрагментов изображения для более детального исследования цветовых характеристик.
В таблице 2 приведены полученные цвета всех пикселей выделенного фрагмента.
Таблица 2
Цифровое изменение цвета образцов паштета
Цвет Образец 1 Образец 2 Изменение цвета, %
кол-во пикселей % кол-во пикселей %
Голубой 87 0,64 4 0,03 -0,61
Желтый 3417 24,96 3401 24,85 -0,12
Зеленый 24 0,18 18 0,13 -0,04
Красный 1166 8,52 525 3,84 -4,68
Серый 8958 65,44 9694 70,82 5,38
Синий 22 0,16 0 0,00 -0,16
Черный 14 0,10 29 0,21 0,11
Всего 13688 100 13688 100
По полученным данным было выполнено сравнение цветовых характеристик образцов 1 и 2 по процентному содержанию пикселей по цветам (рис. 4) и их изменениепри добавлении белково-витаминной добавки (см. рис. 5).
голубой желтый зеленый красный серый синий черный
Цвет
■ Образец 1 ■ Образец 2 Рисунок 4 - Процентное содержание пикселей по цветам
а н
<D «
Я
а> S Я
<D
Я
<D
'S со
s
а я
а
ю о
а я s я
со а а
голу
бой -0,61
желтый -0,12
5,38
зеленый красный серый синий -0,04 -0,16
0,11 черный
-4,68
Цвет
6
4
2
0
Рисунок 5 - Изменение цвета образцов паштета
Как видно из таблицы 2, рисунков 4 и 5, в опытных образцах паштета (образец 2) по сравнению с контролем (образец 1) существенно уменьшилось содержание пикселей красного цвета (на 4,68 %) при увеличении пикселей серого цвета (на 5,38 %).
Следует отметить, что при выборе оптимального количества вносимого белково-вита-минного продукта «Лайт» в рецептуру фарша паштета были исследованы варианты внесения 10, 15 и 20 % к массе основного сырья. На основании органолептических и физико-химических исследований было установлено оптимальное количество вносимого белково-витаминного продукта «Лайт», которое составило 10 % (образец 2). Для двух остальных вариантов было выявлено существенное увеличение пикселей серого цвета, что сказывалось на ухудшении цвета вырабатываемого продукта.
Скриншоты программы изображения цвета образца 2 по серому и красному цветам приведены на рисунке 6.
а
б
Рисунок 6 - Скриншоты программ опытных образцов паштета: а - по серому цвету; б - по красному цвету
Авторами ранее были проведены исследования по определению изменений цвета сырья и готовой продукции и после тепловой обработки при создании новой продукции с добавлением полезных компонентов - папоротника Орляк [5], что позволило подобрать правильное процентное соотношение нового компонента, при котором цвет изделия соответствует стандартам данной продукции. Также с использованием программы обработки цветных изображений было исследованы органолептические свойства рыбных и мясных продуктов [2, 11, 12], изменение цвета мяса при различных способах тепловой обработки [9, 10] и разработана программа [3] для определения геометрическиххарактеристик объектов - площадь, периметр, высота, ширина и т. д., а также для определения цветовых характеристик на изображениях с разделением на области.
Заключение
Паштеты из печени в оболочке отличаются достаточно высокой пищевой ценностью, невысокой стоимостью, удобством при употреблении. Они имеют специфические органолепти-ческие характеристики, тем не менее пользуются широким спросом населения. Введение в состав таких ингредиентов, как белково-витаминный продукт «Лайт», дигидрокверцетин, СО2-экстракты, придающих функциональность печеночно-растительному паштету, существенно не влияет на цветоформирование продукта. Разработанный паштет «Эльгэн» имеет высокие потребительские показатели и будет пользоваться стабильным высоким спросом.
Использование методов обработки цветных цифровых изображений применительно к пищевым продуктам с целью определения цветовых и других характеристик позволяет проводить прикладные исследования в области пищевых систем. По цветовым характеристикам можно выявить соответствие внешнего вида продукции показателям ГОСТ, отслеживать изменение цвета продукции во время обработки или добавлении новых компонентов и т. д.
Библиография
1. Беркетова Л.В. Система «Светофор» в пищевой отрасли / Л.В. Беркетова, К.Ю. Прошина // Бюллетень науки и практики. - 2019. - Т. 5. - № 5. - С. 183-191. - Режим доступа: https://doi.org/10.33619/2414-2948/42/25 (дата обращения: 31.08.2022).
2. Дамдинова Т.Ц. Использование методов цифровой обработки изображений для определения влагосвязывающей способности мясных и рыбных продуктов / Т.Ц. Дамдинова, А.П. Никифорова, И.Т. Бубеев, Л.Ю. Прудова // Программные системы и вычислительные методы. - 2019. - № 3. -Вып. 17. - С. 20-29. DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30646.
3. Дамдинова Т.Ц. Исследование цветовых характеристик мяса в процессе тепловой обработки / Т.Ц. Дамдинова, З.М. Намсараева, И.В. Хамаганова // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2021613864 от 11.03.2021, Заявка 2021612952, внесена в реестр 16.03.2021.
4. Датчики цвета в «интеллектуальной упаковке» пищевых продуктов / Р.В. Крюк [и др.] // Техника и технология пищевых производств. - 2022. - Т. 52. - № 2. - С. 321-333. Режим доступа: https://doi.org/10.21603/2074-9414-2022-2-2366.
5. Доржиева М.В. Изменение органолептических свойств мясного фарша при включении папоротника Орляк / М.В. Доржиева, И.В. Хамаганова, Т.Ц. Дамдинова // Пищевая промышленность. -2021. - № 12 . - С. 31-34.
6. Василевич А.П. Цвет и названия цвета в русском языке. - М.: КомКнига, 2005. - 216 с.
7. Золотин А.Ю. Некоторые особенности корреляции цвета с органолептическим восприятием пищевого продукта / А.Ю. Золотин, С.В. Симоненко, С.В. Фелик, Т.А. Антипова, Е.С. Вайнерман // Пищевая промышленность. - 2018. - № 4. - С. 56-61.
8. Методические рекомендации МР 2.3.0122-18. Цветовая индикация на маркировке пищевой продукции в целях информирования потребителей. - Режим доступа: https://clck.ru/Fz6VJ (дата обращения: 31.08.2022).
9. Намсараева З.М. Влияние способов тепловой обработки на цветовые характеристики мяса / З.М. Намсараева, И.В. Хамаганова, Т.Ц. Дамдинова // Вестник ВГУИТ. - Т. 83. - № 2. - 2021. - С. 164168.
10. Намсараева З.М. Технология приготовления функционального продукта из конины в соусе / З.М. Намсараева, И.В. Хамаганова, Т.Ц. Дамдинова // Техника и технология пищевых производств. -2021. - Т.51. - № 1. - С. 77-85.
11. Никифорова А.П. Изучение органолептических свойств рыбных продуктов с применением методов цифровой обработки изображений / А.П. Никифорова, Т.Ц. Дамдинова, А.С. Столярова // Вестник Восточно-Сибирского государственного университета технологий и управления. - 2018. -№ 4.- С. 135-142.
12. Никифорова А.П. Оценка качества мясных продуктов методом цифровой обработки изображений / А.П. Никифорова, Т.Ц. Дамдинова // Контроль качества продукции. - 2019. - № 3. - С. 32-39.
13. Определение цветов цифрового изображения для лабораторных исследований / Т.Ц. Дамдинова, А.А. Абатнин // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2021614042 от 11.03.2021; заявка № 2021612919, внесена в реестр 18.03.2021.
14. Химический состав российских пищевых продуктов / под ред. И.М. Скурихина, В.А. Ту-тельяна. - М.: ДеЛи принт, 2002. - 236 с.
15. Технология отрасли: формирование цвета, вкуса и запаха пищевых продуктов из растительного сырья (теория и практика): учеб. пособие / Л.А. Лобосова, Т.Н. Малютина, С.Н. Крутских; науч. ред. Г.О. Магомедов. - Воронеж: Изд-во ВГУИТ, 2020. - 144 с.
16. Пат. на полезную модель RU 160798 U1. Универсальный измеритель цвета пищевых продуктов / А.В. Баранов, П.В. Егорочкин, С.В. Гончаров и др.; Патентоообладатель(и): ФГКВОУ ВПО «Военная академия материально-технического обеспечения им. генерала армии А.В. Хрулева» Министерства обороны Российской Федерации; заявл. 2015122950/28; зарегистр. 15.06.2015; опубл. 10.04.2016. Бюл. 10.
17. Пат. RU 2613319 С. Способ оценки и контроля качества пищевых продуктов на динамической производственной линии / Рик Уэнделл Бажема, Гарретт Фокс, Кевин Мэттью Трик и др.; Патентообладателем): Фрито-Лэй Норт Америка, Инк; заявл. 2015124790, 22.11.2013; опубл. 15.03.2017. Бюл. 8.
18. Пат. на полезную модель RU 166247 U1. Устройство для определения качества пищевых продуктов / С.А. Романчиков, В.В. Баранов; Патентоообладатель(и): ФГКВОУ ВПО «Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А.В. Хрулева» Министерства обороны Российской Федерации; заявл. 2016108663/28, 10.03.2016; опубл. 20.11.2016.
19. Пат. RU 2659977 С1. Фотометр / Романчиков С.А., Романчикова Я.С.; Патентообладатель(и): ФГКВОУ ВО «Военная академия материально-технического обеспечения имени генерала армии А.В.
Хрулева» Министерства обороны Российской Федерации; заявл. 2017131171, 04.09.2017; опубл. 04.07.2018. Бюл. 19.
20. Пат. RU 2730583 С2. Способ получения пищевого белкового продукта из жмыха кедрового ореха / Хантургаев А.Г., Ширеторова В.Г., Котова Т.И., Хантургаева В.А., Хантургаева Н.А., Цыцы-ков В.А.; заявитель и патентообладатель ФГБОУ ВО «Восточно-Сибирский государственный университет технологий и управления»; заявл. 2018139575, 08.11.2018; опубл. 24.08.2020. Бюл. 24.
21. Федянина Н.И. Методы определения цветовых характеристик растительного сырья. Обзор / Н.И. Федянина, О. В. Карастоянова, Н.В. Коровкина // Пищевые системы. - 2021. - № 4 (4). - С. 230238. - https://doi.org/10.21323/2618-9771-2021-4-4-230-238.
22. Хантургаева В.А. Анализ и исследование состава белково-витаминного продукта из растительного сырья / В.А. Хантургаева, И.В. Хамаганова // Вестник ВГУИТ. - 2022. - Т. 84. - № 1. - С. 4957.
23. Щербакова Т.В. Количественная оценка цвета новых продуктов из корнеплодов редьки / Т.В. Щербакова, Г.А. Селютина, Ю.Н. Хацкевич, О.В. Выродова // Молодой ученый. - 2016. - № 6 (33).
- С. 213-216.
24. Юрина Е.А. Способы толкования образных цветообозначений, мотивированных наименованиями пищевых продуктов, в «Словаре русской кулинарной метафоры» / Е.А. Юрина, А.В. Боровкова // Вопросы лексикографии. - 2014. - № 2 (6). - С. 106-121.
25. HeisingJ.K., DekkerM., BartelsP.V., vanBoekelMAJS. Monitoring the quality of perishable foods: Opportunities for intelligent packaging. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2014; 54(5):645-654.
- https://doi.org/10.1080/10408398.2011.600477.
Bibliography
1. BerketovaL.V. The «Traffic Light» System in the Food Industry / L.V. Berketova, K.Yu. Proshina // Bulletin of Science and Practice. - 2019. - V. 5. - No 5. - Р. 183-191. https: //doi.org/10.33619/2414-2948/42/25.
2. Damdinova T.Ts. Using digital image processing methods to determine the moisture-binding capacity of meat and fish products / T.Ts. Damdinova, A.P. Nikiforova, I.T. Bubeev, L.Yu. Prudova // Program systems and computational methods - 2019. - №3. - V.17. - P. 20-29. DOI: 10.7256/2454-0714.2019.3.30646.
3. Damdinova T.Ts. The study of the color characteristics of meat in the process of heat treatment / T.Ts. Damdinova, Z.M. Namsaraeva, I.V. Khamaganova // Certificate of official registration of the computer program № 2021613864, registration date 11.03.2021, Application 2021612952, entered into the register 16.03.2021.
4. KryukR.V., KurbanovaM.G., KolbinaA.Yu., PlotnikovK.B., PlotnikovI.B., PetrovA.N., etal. Color Sensors in Smart Food Packaging. Food Processing: Techniques and Technology. 2022; 52(2):321-333. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2022-2-2366.
5. DorzhievaM.V. Changes in the organoleptic properties of minced meat when fern Orlyak is included / M.V. Dorzhieva, I.V. Khamaganova, T.Ts. Damdinova // Food industry. - 2021. - No. 12. - Р. 31-34.
6. Vasilevich A.P. Color and color names in Russian. Moscow: KomKniga Publ., 2005. - 216 p.
7. Zolotin A.J. Some features of the colour correlation with organoleptic sensory perception of food product / A.J. Zolotin, S.V. Simonenko, S.V. Felik, T.A. Antipova, E.S. Vajnerman // Food industry. - 2018.
- No. 4. - Р. 56-61.
8. Guidelines MP 2.3.0122-18.Color indication on the labeling of food products in order to inform consumers. Access mode: https://clck.ru/Fz6VJ.
9. Namsaraeva Z.M. Influence of heat treatment methods on the color characteristics of meat / Z.M. Namsaraeva, I.V. Khamaganova, T.T. Damdinova // Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies. - 2021/ - No. 83(2). - P. 164-168. https://doi.org/10.20914/2310-1202-2021-2-164-168.
10. Namsaraeva Z.M. Technology of preparation of a functional product from horsemeat in sauce / Z.M. Namsaraeva, I.V. Khamaganova, T.Ts. Damdinova // Technique and technology of food production. -2021. - V. 51. - No. 1. - Р. 77-85.
11. Nikiforova A.P. The study of the organoleptic properties of fish products using digital image processing methods / A.P. Nikiforova, T.Ts. Damdinova, A.S. Stolyarova // ESSTUM Bulletin. - 2018. - No. 4.
- P.135-142.
12. Nikiforova A.P. Quality assessment of meat products by digital image processing / A.P. Nikiforova, T.Ts. Damdinova // Product quality control. - 2019. - No. 3. - P. 32-39.
13. Definition of digital image colors for laboratory research / T.Ts. Damdinova, A.A. Abatnin // Certificate of official registration of the computer program No.2021614042 dated 03.11.2021; application No. 2021612919, entered in the register on 03.18.2021.
14. Chemical composition of Russian food products / edited by I.M.Skurikhin, V.A.Tutelyan. - M.: DeLi print, 2002. - 236 p.
15. Technology of the industry: the formation of color, taste and smell of food products from vegetable raw materials (theory and practice): textbookallowance / L.A. Lobosova, T.N. Malyutina, S.N. Krutsky; scientific ed. G.O. Magomedov. - Voronezh: VSUIT Publishing House, 2020. - 144 p.
16. Invention RU 160798 U1. Universal Food Color Meter / A.V. Baranov, P.V. Egorochkin, S.V. Gon-charov et all; Proprietor(s): Federal State Owned «Military Educational Institution of Logistics named after General of the Army A.V. Khrulyov» of the Ministry of Defense of the Russian Federation / Application: 2015122950/28; Registration date: 15.06.2015. Date of publication: 10.04.2016. Bull. 10.
17. Invention RU 2613319 C. Method for assessment and quality control of food products on dynamic production line / Rik Uendell Bazhema, Garrett Foks, Kevin Mettyu Trik, et all; Proprietor(s): Frito-Lej Nort Amerika, Ink. (US) / Application: 2015124790, 22.11.2013; Registration date: 15.03.2017. Date of publication: 15.03.2017. Bull. 8.
18. Invention RU 166247 U1. Device for determining the quality of food products / S.A.Romanchikov, V.V.Baranov; Proprietor(s): Federal State Owned «Military Educational Institution of Logistics named after General of the Army A.V. Khrulyov» of the Ministry of Defense of the Russian Federation / Application: 2016108663/28, 10.03.2016; Date of publication: 20.11.2016.
19. Invention RU 2659977 C1. Photometer / S.A. Romanchikov, Ya.S. Romanchikova; Patentee(s): Federal State Owned «Military Educational Institution of Logistics named after General of the Army A.V. Khrulyov» of the Ministry of Defense of the Russian Federation; dec.2017131171, 09.04.2017; publ. 07.04.2018. Bull. 19.
20. Invention RU 2730583 C2.A method for obtaining a food protein product from cedar nut cake / A.G. Khanturgaev, V.G. Shiretorova, T.I. Kotova, V.A. Khanturgaeva, N.A. Khanturgaeva, V.A. Tsytsykov;appli-cant and patentee: East Siberia State University of Technology and Management;dec.2018139575, 11.08.2018;publ.24.08.2020.Bull.24.
21. Fedyanina N.I. Methods for determining color characteristics of vegetable raw materials. A review / N.I. Fedyanina, O.V. Karastoyanova, N.V. Korovkina // Food systems. 2021. - No. 4 (4). - P. 230-238. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2021-4-4-230-238.
22. Khanturgaeva V.A. Analysis and study of the composition of a protein-vitamin product from vegetable raw materials / V.A. Khanturgaeva, I.V. Khamaganova // Bulletin of VSUIT. - 2022. - V. 84. - No. 1. -P.49-57.
23. Shcherbakova T.V. Quantitative estimation of radish roots color // T.V. Shcherbakova, G.A. Se-lyutina, Yu.N. Khatskevich, O.V. Vyrodova // Young scientist. - 2016. - No. 6 (33). - P. 213-216.
24. Yurina Ye.A. The ways of interpreting figurative color terms motivated by food names in the dictionary of Russian culinary metaphors / Ye.A. Yurina, A.V. Borovkova // Questions of lexicography. - 2014. - No. 2 (6). - P. 106-121.
25. HeisingJ.K., DekkerM., BartelsP.V., vanBoekelMAJS. Monitoring the quality of perishable foods: Opportunities for intelligent packaging. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 2014; 54(5):645-654. https://doi.org/10.1080/10408398.2011.600477.
