CC BY
41
УДК: 535.65.088.3
портативный цветовой анализатор качественных изменений мяса птицы
И.Г. ПАПЬЧИКОВА12, доктор технических наук, зав. лабораторией
А.Ф. АЛЕЙНИКОВ34, доктор технических наук, главный научный сотрудник
Е.С. СМИРНОВ1, младший научный сотрудник Ю.В. ЧУГУЙ1, доктор технических наук, директор
A.Н. ШВЫДКОВ5, кандидат сельскохозяйственных наук, директор
К.Н. НИЦИЕВСКАЯ6, кандидат технических наук, зам. директора
B. Ю. САРТАКОВ1, зав. лабораторией Т.В. ЯРУШИН12, техник
1Конструкторско-технологический институт научного приборостроения Сибирского отделения РАН, ул. Русская, 41, Новосибирск, 630058, Россия
2Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, ул. Пирогова, 2, Новосибирск, 630090, Россия
3Сибирский физико-технический институт аграрных проблем, п. Краснообск, а/я 468, Новосибирский р-н, Новосибирская обл., 630501, Россия,
4Новосибирский государственный технический университет, просп. Карла Маркса, 20, Новосибирск, 630092, Россия
5ООО «Бердская Птицефабрика», ул. Промышленная, 38, Бердск, Новосибирская обл., 633004, Россия 6Сибирский научно-исследовательский институт переработки сельскохозяйственной продукции, п. Краснообск, а/я 358, Новосибирский район, Новосибирская обл., 630501, Россия
E-mail: palchikova@gmail.com, fti2009@yandex.ru
Резюме. Приведены результаты разработки цветового портативного анализатора для оценки качественных признаков мяса птицы. Прибор позволяет оценивать свежесть мяса и его качественные особенности. Описаны структура и принцип действия этого колориметрического анализатора при преобразовании цифрового изображения образцов мяса. Разработано программное обеспечения процедуры оценки качественных признаков мяса по цветовому изображению его образцов, которое позволяет определять средние величины доминирующей длины волны и насыщенности, а также их отклонения для отобранной области цифрового изображения образца. Одна из существенных отличительных особенностей алгоритма программы - процедура пороговой обработки, которая устраняет низко-информативные данные из отобранной области изображения. Предусмотрен вывод двумерных карт и трёхмерных распределений вычисленных значений доминирующей длины волны и насыщенности для каждой точки изображения (пикселя). Разработана специальная корректирующая процедура алгоритма вычисления доминирующей длины волны. Калибровку цветового анализатора и корректировку программы осуществляли с помощью цветового эталонного атласа и спектрального света от оптического монохроматора. Алгоритм расчёта корректирующих значений доминирующих длин
волн изображений позволил повысить точность определения спектральных цветов до значения ± 2,5 нм в диапазоне 380+645 нм. Анализатор не только определяет количественные параметры цвета образцов мяса, но и позволяет контролировать их изменения с высокой точностью. Апробацию прибора проводили на образцах мяса птицы, отобранных на птицефабриках. Экспериментально получены существенные различия доминирующих длин цветовых волн образцов мяса кур-несушек и мяса бройлеров. Установлена зависимость между изменением доминирующей длины волны и временем хранения тушек. Ключевые слова: анализатор цвета, программное обеспечение, доминирующая длина волны, насыщенность, мясо птицы, качественные признаки.
Для цитирования: Портативный цветовой анализатор качественных изменений мяса птицы / И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, Е.С. Смирнов, Ю.В. Чугуй, А.Н. Швыдков, К.Н. Нициевская, В.Ю. Сартаков, Т.В. Ярушин//Достижения науки и техники АПК. 2015. Т.29. №9. С. 80-83.
При производстве продуктов питания существенную роль отводят методам и техническим средствам контроля их качества [1,2].
Мясо - полноценный и широко распространённый продукт питания, источник белка, липидов, веществ, стимулирующих деятельность пищеварительной системы и витаминов. Для экспресс-оценки качества мяса широко используют оптические методы, которые дают более объективную характеристику его свежести, чем регламентированные методы [3, 4].
О качестве мяса можно судить по различным оптическим характеристикам, в том числе и по цвету [4,5]. Существующие отечественные цветовые анализаторы качества мясного сырья неэффективны, так как для их использования необходимо проведение длительных аналитических процедур. Импортные средства контроля сложны и дорого стоят. Ранее мы разработали и апробировали экспериментальную колориметрическую установку для количественной оценки визуальных, в том числе цветовых, характеристик образцов мясного сырья, построенную на основе видеорегистрирующего устройства [6,7]. С помощью этого прибора можно было лишь сортировать мясо по категориям с явными признаками NOR (нормальное) и PSE (бледное, мягкое,
Рис. 1. Внешний вид портативного анализатора цвета: 1 - измерительный блок; 2 - кабель USB; 3 - кабель питания внутреннего осветителя; 4 - компьютер; 5 - ярлык программы «ColourVideoTool»; 6 - кювета для исследуемого образца; 7 - лопатка; 8 - сменные стойки; 9 - сменная верхняя крышка защитного корпуса; 10 - кронштейн световода внешнего осветителя. Справа приведены рабочие окна программы.
водянистое). Кроме того, он был создан на базе сложных стационарных технических средств, исключающих использование в производственных условиях [8].
Цель нашего исследования - создание отечественного портативного анализатора цвета для определения качественных изменений мяса птицы в зависимости от времени хранения.
Условия, материалы, методы. В качестве регистрирующего элемента оптической системы разработанного портативного анализатора цвета поверхностей образцов (рис. 1) использовали цветную камеру Видео-скан 415/Ц USB (OOO «ЭВС» Россия, Санкт-Петербург) с фотоматрицей ICX415, (Sony Corp., Japan).
Измерительный объём анализатора цвета определяет максимальный размер исследуемого образца, который помещают в кювету. При исследовании характеристик поверхности образца кювету устанавливают вблизи открытого торца измерительного блока, защитный корпус которого выполнен из непрозрачного материала. Для освещения образца во время съемки камерой в измерительном блоке анализатора предусмотрено наличие внутреннего или отдельного внешнего осветителей, построенных на светодиодах или галогенных лампах, работающих в непрерывном или импульсном режимах. Освещение и условия наблюдения выбираются по ГОСТ Р 52489-2005 с учетом свойств испытуемого образца и информации, которую необходимо получить при измерении. Импульсный режим подсветки с высокой энергией и малой экспозицией позволяет выполнять более точные измерения в условиях фоновой засветки помещения.
Процесс определения цветовых характеристик включает подготовку образца, получение его изображения с помощью цифровой камеры, регистрацию цифрового изображения в компьютере в виде файла RAW формата в RGB-цветовом пространстве.
Обработку файла выполняет специальная программа «ColourVideoTool». Она осуществляет следующие функции [9,10]: выбор типа камеры; отображение изображения; выбор рабочего кадра; создание фонового кадра; выбор участков рабочего кадра, на которых подсчиты-ваются средние значения R,G,B-компонент, и установка их нижнего и верхнего граничных уровней (пиксели, значения яркости в которых превышают эти уровни, из подсчета исключаются); нормировка рабочего кадра по фону, вычисление доминирующей длины волны (Xd) и насыщенности (s) по каждому участку по средним значениям R,G,B-компонент; установка «баланса белого» для источника; введение координат цвета источника в специальное окно; обработка записанных ранее файлов в RAW-формате. Алгоритмы обеспечивают так же выделение контуров на картах и сегментацию изображения по заданным порогам цветности, насыщенности или светлоты. Результаты записываются в электронные таблицы Microsoft Excel и представляются в виде соответствующих диаграмм (графиков). Предусмотрен вывод двумерных карт и трёхмерных распределений установленных значений характеристик.
Доминирующая длина волны (Xd) и насыщенность (s) для каждой точки изображения (пикселя) вычисляются с использованием спектрального локуса [11,12]. Цветности реальных излучений ограничены на диаграмме цветности кривой спектральных цветов (локусом) и линией пурпурных тонов, замыкающей красный и синий концы локуса. Каждую точку линии локуса характеризует собственная длина волны (X). Точки внутри области, ограниченной локусом, представляют
смесь спектральных цветов, которую характеризуют доминирующая длина волны (Xd) и насыщенность (0< s <1). Для определения Xd и s, кроме цветовых координат пикселя, необходимо знать цветовые координаты осветителя, которые можно задавать как координаты равноэнергетического белого цвета Е (x = 0,33; y = 0,33), если доминирующую длину волны определяют для изображения объекта, нормированного на белый фон. Лучшая поверхность белого цвета для цветовых измерений - плоская матовая поверхность порошкообразной химически чистой окиси магния.
Проекцию координат (R, G, B) в систему цветового пространства CIE LAB XYZ осуществляют по формулам:
X = 2,7687 R + 1,7516-G + 1,1301B,
у = 1R + 4,5904 G + 0,0601-e,
Z = 0,0565 • G + 5,5939 • В.
Значения хроматических координат Yxy определяют по формулам:
X У
х =-, у =-.
X + Y + Z X+Y+Z
Насыщенность s можно рассчитать с помощью следующего выражения:
Д= ^„-xf+^-yf V(xsrc-wx)2+(ysrc-i/ig2'
где xsrc и ysrc - хроматические координаты источника, Wx и Wy - хроматические координаты доминирующей длины волны, полученные в точке пересечения цветового локуса с прямой, соединяющей точку источника (xsrc, ysrc) с точкой цвета (x, y) пикселя. Мы не вводили дополнительные длины волн для пурпурных цветов, а принимали для них отрицательные значения на линии пурпурных тонов. При таком определении пурпурные цвета не маскируют остальные в процессе последующей обработки цифровых изображений и не используются для выделения характеристик изображения или значимых маркёров.
Повышение точности определения доминирующих длин волн обеспечивали путем введения корректирующих коэффициентов эффективности передачи цвета, которые определяли экспериментально с помощью элементов цвета из эталонного атласа цветов для выбранного диапазона спектральных длин волн, например, 380^645, 705^780 нм, с шагом 1^5 нм, или с помощью спектральных элементов цвета, получаемых от монохроматора, или с использованием атласа цветов, калиброванного спектрометром. Идеальная цветопередача предполагает наличие линейной зависимости длины волны Xd, вычисленной из цифрового изображения цветового элемента по изложенному ранее алгоритму обработки, от номинальной доминирующей длины волны Хс цветового элемента. Коэффициенты эффективности передачи цвета - это поправочные коэффициенты, прибавление которых к значениям вычисленных Xd позволяет линеаризовать экспериментально найденную зависимость Xd(Xc), приблизив её к прямой линии «идеальной цветопередачи».
С помощью изготовленного цветового атласа [7] исследовали цветопередачу и возможности использования различных камер в светоизмерительных системах. Зарегистрированные изображения цветовых элементов атласа попиксельно нормировали на изображение фона (белая матовая бумага), съемку которого осуществляли предварительно. По изображению проводили вычисления доминирующих длин волн.
Изученные камеры значительно различались по своим характеристикам, тем не менее, ход сплошных кривых на графиках зависимости (Хс) практически совпадал. Вариация значений коэффициентов составляла от 6 до минус 12% в видимом диапазоне, их величины находили путем усреднения по многим цифровым изображениям.
Предлагаемый алгоритм позволяет измерять насыщенность цвета и доминирующую длину волны выделенного фрагмента цифрового изображения с высокой достоверностью и точностью определения спектральных цветов до значения 2,5 нм.
С целью апробации возможностей анализатора цвета мы исследовали образцы мяса цыплят-бройлеров и кур-несушек ООО «Бердская птицефабрика» и птицефабрики ЗАО «Приосколье»: образец №1 (красные и белые мышцы, дата выработки 01.09.2013, мясо кур несушек, ООО «Бердская птицефабрика»); образец №2 (красные и белые мышцы, дата выработки 10.02.2014, мясо цыплят-бройлеров, ООО «Бердская птицефабрика»); образец №3 (красные и белые мышцы, дата выработки 14.03.2014, мясо цыплят-бройлеров, ООО «Бердская птицефабрика»); образец №4 (красные и белые мышцы, дата выработки 05.05.2014, мясо цыплят-бройлеров, птицефабрика ЗАО «Приосколье»), образец №5 (два вида фарша - из мяса бройлеров и кур-несушек, дата выработки 03.06.2014, ООО «Бердская птицефабрика»). Срезы мяса всех образцов проводили вдоль и поперек мышечных волокон То есть были исследованы образцы мяса двух технологических групп птицы (бройлеров и кур-несушек), трёх видов полуфабрикатов (красное и белое мясо, фарш), а также разных сроков хранения и разных производителей.
Образцы хранили в холодильнике при температуре минус 20°С. Измерения проводили анализатором цвета с периодичностью 24 ч.
результаты и обсуждение. Под управлением программы «ColourVideoTool» было сделано более 300 снимков.
При анализе результатов измерения доминирующей длины волны (рис. 2) были зафиксированы изменения в зависимости от времени хранения. Выявлено, что величина доминирующей длины волны связана с качеством мяса и его категорией.
На основании анализа результатов исследований можно утверждать, что для образцов мяса ООО «Бердская птицефабрика», наблюдается четкое отличие доминирующих длин волн белого и красного мяса (см. табл.). Это позволяет установить границу и разделить образцы.
В сравнении с бройлерами, характеристика отраженного света мяса несушки имеет более выраженные различия между белым и красным мясом. Это объясняется тем, что оно имеет другой качественный и химический состав. Кроме того, мясо несушек менее водянистое, чем у бройлеров. В красном и белом мясе бройлеров находится больше липидов, влияющих на окисление метмиоглобина, определяющего его цвет. Как правило, любые технологические операции по снижению рН вызывают образование оксигемоглобина и изменение цвета на ярко красный [1]. Быстрое обезвоживание мяса приводит к аналогичному эффекту, что и наблюдали при изготовлении фарша [13].
В образцах мяса ЗАО «Приосколье» ярко выраженные границы между цветовыми характеристиками у белого и красного мяса отсутствовали. Это может свидетельствовать о следующем. Во-первых, при кормлении использовали корма с высоким содержанием белка. Как правило, такие рационы требуют увеличения энер-
рис. 2. Зависимости средней доминирующей длины волны в изображении образца от времени его хранения дн.): сплошная линия - результаты для образцов бройлера (возраст 1,5 мес.), точечная линия - курица-несушка (возраст 18 мес.).
гообеспеченности организма с использованием жира, что снижает усвоение железа. Содержание жира в мясе при этом резко возрастает, ускоряя процесс окисления метмиоглобина. А отсутствие способности переносить кислород связано с отравлениями ядовитыми веществами. Во-вторых, при обеззараживании, видимо, применяли дезинфицирующие растворы, снизившие насыщенность красного мяса до уровня белого [14]. В-третьих, при производстве скорей всего использовали технологии инъекцирования тушек, с целью получения ее более рельефной формы [14]. В-четвёртых, Таблица. Значения доминирующей длины волы и насыщенности размороженных, в течение 6 ч, образов видов птичьего мяса
Длина волны, нм
Насыщенность, %
Описание образца
602,7096982 27,73 Образец 1 белое поперек
волокон
600,9215223 22,19 Образец 1 белое вдоль
волокон
609,5107688 22,08 Образец 1 красное поперек волокон 603,7579678 23,98 Образец 1 красное вдоль
волокон
592,0492846 17,69 Образец 2 белое вдоль
волокон
595,5655797 20,01 Образец 2 белое поперек
волокон
600,2735843 24,11 Образец 2 красное вдоль
волокон
607,0987763 24,95 Образец 2 красное поперек волокон 590,3746426 21,78 Образец 3 белый вдоль
волокон
595,6300449 24,66 Образец 3 белый поперек
волокон
600,8851787 26,16 Образец 3 красный поперек волокон 596,9432921 25,98 Образец 3 красный вдоль
волокон
585,3789503 23,30 Образец 4 белое поперек
волокон
588,9627917 18,29 Образец 4 белое вдоль
волокон
611,7946457 25,99 Образец 4 красное вдоль
волокон
611,6132317 22,69 Образец 4 красное поперек волокон 610,5394149 25,47 Образец 5 фарш из мяса
курицы-несушки 609,2523908 24,79 Образец 5 фарш из мяса _бройлера_
бройлеров содержали в клетках и интенсивно кормили, что сокращает сроки выращивания, ускоряет рост и формирование тушек, приводит к изменению или нарушению обмена веществ, нарушению мальабсорбции питательных веществ корма в кишечнике, усвоению и накоплению питательных веществ в виде транссудатов, которые вносят свою коррекцию в информативную светоотражающую плоскость образцов.
выводы. Разработан портативный анализатор, предназначенный для количественной оценки цветовых характеристик образцов, в частности, мяса птицы. Разработанная программа позволяет находить средние значения доминирующей длины волны и насыщенности, а также коэффициент вариации этих параметров
по выборке данных для выделенной области цифрового изображения. Предложенный способ расчета корректирующих коэффициентов для величин доминирующих длин волн цифровых изображений позволяет повысить достоверность и точность определения спектральных цветов до значения ± 2,5 нм в диапазоне 380^645 нм.
Анализатор не только определяет количественные параметры цвета образцов, но и позволяет с высокой точностью контролировать величину их изменения. На образцах разного вида мяса птицы, выработанного двумя различными птицефабриками, установлено, что с помощью разработанного прибора возможен непрерывный контроль качественных признаков мяса (тушек) птицы в процессе производства и хранения.
Литература.
1. Теория и практика переработки мяса / А.Б. Лисицын, Н.Н. Липатов, Л.С. Кудряшов, В.А. Алексахина, И.М. Чернуха/под общей ред. А.Б. Лисицына. 2-е изд. М.: Эдиториал сервис, 2008. 308 с.: ил.
2. Алейников А.Ф., Пальчикова И.Г., Чугуй Ю.В. Обоснование экспресс-метода оценки свежести мясного сырья// Сиб. вест. с.-х. науки. 2012. №5. С. 83-90.
3. Алейников А.Ф., Пальчикова И.Г., Чугуй Ю.В. Классификация методов оценки свежести мясного сырья//Материалы 5-й международной научно-практической конференции «АГР0ИНФ0-2012». Новосибирск: Издательство СибФТИ, 2012. Ч.2. С.63-68.
4. Цифровая видеосистема для определения и анализа цветовых характеристик мясного сырья / А.Ф. Алейников, И.Г. Пальчикова, Ю.В. Обидин, Е.С. Смирнов, В.С. Гляненко, Ю.В. Чугуй//Сиб. вест. с.-х. науки. 2013. № 1. С. 78-88.
5. Экспресс-метод оценки качества мяса/А.Ф. Алейников, И.Г. Пальчикова, В.С. Гляненко, Ю.В. Чугуй//Сиб. вест. с.-х. науки. 2013. №6. С.71-79.
6. Анализатор цветовых характеристик поверхностей / И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, Воробьёв В.В., Ярушин Т.В., Сартаков В.Ю., Макашёв Ю.Д., Смирнов Е.С. // Судебная экспертиза: российский и международный опыт: материалы 2 Международной научно-практической конференции. Волгоград: ВА МВД России, 2014. С.368-372.
7. Установки для оценки степени свежести мяса / А.Ф. Алейников, И.Г. Пальчикова, Ю.В. Обидин, В.С. Гляненко, Е.С. Смирнов, Ю.В. Чугуй, А.Н. Швыдков //Достижения науки и техники АПК. - 2013. -№4. - С. 74-77.
8. Видеоанализатор количественных цветовых характеристик образцов поверхностей / И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, В.В. Воробьёв, Т.В. Ярушин, В.Ю. Сартаков, Ю.Д. Макашёв, Е.С. Смирнов, А.Н. Швыдков//Приборы. 2014. № 6. С. 38-44.
9. Программное обеспечение экспериментальной установки для измерения цветовыххарактеристик мяса / И. Г. Пальчикова, Ю.В. Обидин, Е.С. Смирнов, А.Ф. Алейников, Ю.В. Чугуй // Сборник научных докладов ВИМ. 2013. Т. 2. С. 343-346.
10. Портативный анализатор цвета поверхности образцов биологической ткани /И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, Ю.В. Чугуй, В.В. Воробьев, Т.В. Ярушин, В.Ю. Сартаков, Ю.Д. Макашев, А.Н. Швыдков// Сибирский научный вестник. 2013. №17. С. 171-175.
11. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2012. 1104 с.
12. Луизов А.В. Цвет и свет. Л.: Энергоатомиздат, 1989. 256 с.
13. Оценка качества говяжьего фарша/А. Ф. Алейников, И. Г. Пальчикова, В. С. Гляненко, Ю. В. Чугуй//Сибирский вестник сельскохозяйственной науки. 2014. № 1. С. 115-118.
14. Оптические и электрические свойства мяса различных видов птицы/И.Г. Пальчикова, А.Ф. Алейников, Ю.В. Чугуй, А.Н. Швыдков, Е.С. Смирнов, В.С. Гляненко, К.Н. Нициевская//Сибирский научный вестник. 2014. №18. С. 150-156.
PORTABLE COLOR ANALYZER OF QuALITATIVE CHANGES OF POuLTRY MEAT
I.G. Palchikova12, A.F. Alejnikov34, E.S. Smirnov1, Yu.V. Chugui1, A.N. Shvydkov5, K.N. Nitsievskaya6, V. Yu. Sartakov1, T.V. Yarushin12
1Technological Design Institute of Scientific Instrument Engineering Siberian Branch RAS, Russkaya ul. , 41, Novosibirsk, 630058, Russia
2NovosibirskState University, Pirogova ul., 2, Novosibirsk, 630090, Russia
3Siberian Physical-Technical Institute of Agrarian Problems, pos. Krasnoobsk, Novosibirsky r-n, Novosibirskaya obl., 630501, Russia 4Novosibirsk State Technical University, Karl Marx prospekt, 20, Novosibirsk, 630092, Russia 5ООО «Berdsk Poultry Plant», Promyshlennaia ul., 38, Novosibirsk, 633004, Russia
6Siberian Research Technological Design Institute of Processing of Agricultural Products, pos. Krasnoobsk, Novosibirsky r-n, Novosibirskaya obl., 630501, Russia
Summary. The results of development of the portable color analyzer for evaluation of quality of poultry meat are presented. The device enables to evaluate meat freshness and its quality characteristics. The structure and operating principle of this colorimetric analyzer during imagine translation of meat samples is described. It is developed the software for the evaluation of meat quality signs according to color images of its samples, which enables to determine mean dominating wavelength and saturation, as well as their deviations for selected area of digital image of the sample. One of the essential distinctive features of the developed algorithm is the thresholding procedure, which eliminates low-informative points out of the selected image area. It is provided the output of two-dimensional maps and three-dimensional distributions of calculated values of dominating wavelength and saturation for each point of the image (pixel). The special correcting procedure for algorithm of dominant wavelength calculation is elaborated. The calibration of the color analyzer and program was realized on the basis of the color standard atlas and the spectral light from the optical monochromator. The proposed procedure enhances the accuracy of calculation of spectral colors up to ±2.5 nm in the range 380-645 nm. The analyzer not only determines the quantitative parameters of color of meat samples, but also enables to control their changes with high accuracy. We verified device with meat samples produced at poultry plants. Experimental results demonstrated the significant differences in dominating wavelengths for meat samples of hens and broilers, and they indicated the real storage time of meat. Key words: color analyzer, software, dominant wavelength, saturation, poultry meat, qualitative characteristics. Author Details: I.G. Palchikova, D. Sc. (Tech.), head of laboratory (e-mail: palchikova@gmail.com); A.F. Alejnikov, D. Sc. (Tech.), chief research fellow (e-mail: fti2009@yandex.ru); E.S. Smirnov, junior research fellow, Yu.V. Chugui, D. Sc. (Tech.), director; A.N. Shvydkov, Cand. Sc. (Agr.), director; K.N. Nitsievskaya, Cand. Sc. (Tech.), deputy director, V. Yu. Sartakov, head of laboratory; T.V. Yarushin, technician
For citation: Palchikova I.G., Alejnikov A.F., Smirnov E.S., Chugui Yu.V., Shvydkov A.N., Nitsievskaya K.N., Sartakov V.Yu., Yarushin T.V. Portable color analyzer of qualitative changes of poultry meat. Dostizheniya naukii tekhnikiAPK. 2015. V.29. No9. pp. 80-83 (In Russ)
