Розробка методу оцінювання кольору продуктів із сурімі Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

УДК 664.951

Маевська Т.М., астрант (t.m.maevska@gmail.com) © BiHHOB О.С., к.т.н., доцент (Aleks2174@yandex.ru) Нацюналънийутверситет 6iopecypcie i природокористування Украшы, м. Кыгв

РОЗРОБКА МЕТОДУ ОЦ1НЮВАННЯ КОЛЬОРУ ПРОДУКТ1В 13

СУР1М1

Розглянуто основш nidxodu щодо ощнювання колъору рыбных npodyxmie на основi cypiMi; запропоновано новый об'ектывныы метод вызначення колъору в npocmopi RGB.

Ключое1 слова: колгр, cypiMi, кoлipнa модель RGB.

Постановка проблеми у загальному вигляд1 та i*i зв'язок ¡з важливими науковими чи практичними завданнями. Кол1р продукту - перший яюсний параметр, оцшюваний в1зуально споживачем, i вдаграе значну роль у його виборг Тому ощнювання кольору харчових продукта залишаеться одним ¿з першочергових завдань при ix виробництвг

Анал1з останшх дослщжень i публжацш, в яких започатковано розв'язання дано!" проблеми i на яка спирасться автор.

В технологи таких продукпв, як рибш бшков1 маси, кол1р е одшею з визначальних характеристик, оскшьки евщчить про ретельне видалення водорозчинних компонента подр1бнено! сировини i забезпечуе широкий спектр ¿м1тованих продукта. Спещальш автоматичш пристро!, призначеш для визначення точного кольору cypiMi та продукпв на його основ! (наприклад, Whiteness tester Kett) мають високу варткть, тому, зазвичай, кол1р визначають сенсорно i в нормативних документах встановлюють вимоги до кольору, описаш словесними характеристиками. У ДСТУ 5097:2008 «Продукщя i3 cypiMi ¿м1тована. Техшчш умови» зазначено, що продукти на основ! cypiMi повинш мати св1тло-с1рий кол1р.

Традицшне органолептичне ощнювання кольору суб'ективне i недосконале, оскшьки, як вщомо, зал ежить вщ: характеристик поверхш об'екта, який оглядають; стану кол1рного зору спостер1гача; характеристик об'екта осв1тлення; умов спостереження (фон, наявшеть у пол1 зору шших предмета тощо).

Найпопуляршшою альтернативою в1зуальному ощнюванню кольору харчових продукта е представления в RGB, HSV i CIELab - просторових кол1рних моделях [1-5], котр! отримують анал1зуванням отриманих зображень 3i сканера, фото- i вщеокамер. Використання цифрових метод1в дозволяе отримувати значения кольор1в не в окремо дослщжуванш частит об'екта, а в цшому, не обмежений в 4aci та дае можлив1сть статистично опрацьовувати результати дослщжень.

© Маевська Т.М., BIhhob О.С., 2012

319

Експериментальш результата застосування зазначених метод1в для визначення кольору фше лосося та м'яса доводять переваги над сенсорним методом [1, 3, 4].

Дослщження стосовно використання кол1рних моделей для оцшки забарвлення рибних бшкових продукт1в в л1тературних джерелах не висвплеш.

Видшення невн|мшенн\ рашше частин загально*1 проблеми, яким присвячуеться стаття. У зв'язку цим, актуальним та практично значущим е створення об'ективно! методологи оцшювання кольору рибних бшкових мае та продукпв на ïx ochobî.

Формулювання мети або цшей статт1 (постановка завдання). 1з сказаного вище, мета даного дослщження полягала у встановленш достов1рного методу оцшювання кольору продукпв на ochobî cypiMi. Для досягнення поставлено! мети у po6ori розглянут1 таю завдання:

1) обрати кол1рну модель представления даних у стандартшй колориметричнш систем!;

2) встановити можливкть використання поширених прилад1в для оцшки кольору рибних продукпв;

3) визначити формули кольору дослщних зразюв в обраному кол1рному npocTopi;

4) довести статистичну достов1ршсть запропонованого методу, зазначити його переваги.

Матер1али i методи. Кол1р рибних бшкових продукпв на ochobî cypiMi мае cßirai вщтшки i повинен бути якомога бшший, тому за контроль кольору у даному дослщженш прийнято забарвлення аркуша паперу густиною 80 г/м2 декларованого бшого кольору. Виробник - TM «Clio», Ф1нлянд1я вщповщно до ISO 9706. В якост1 дослщних зразюв обраш крабов! палички i снеки - cypiMi ковбаски «СурАмАя» TM «Vici» (ООО «В1чунай Украша»). Дослщш зразки нар1зали шматками завтовшки 2,5 мм i сканували на багатофункцюнальному пристро! Epson Stylus TX400 (SEIKO EPSON CORP). Код забарвлення визначали в nporpaMi Just Color Picker. Промахи визначали шляхом пор1вняння критичного та розрахункового критерив максимального вщхилення Романовського.

Виклад основного матер1алу дослщження з повним обгрунтуванням отриманих наукових результате. За грунтовним анал1зом стандартних колориметричних систем будо обрано систему RGB, засновану на сприйнята кольор1в людиною. Хоча, як i iHmi, ця система мае недолжи, зокрема обмежешеть кол1рного обхвату, проте проста у штерпретаци i застосуванш. За необхщноси, отримаш у цш систем! значения кольору можна перерахувати i подати в систем! Hunter Lab.

Прасистема RGB була першою стандартною колориметричною системою, прийнятою в 1931 рощ на VIII ceciï Млжнародно! KOMiciï з осв1тлення - МКО (CIE - вщ фр. Commission Internationale de L'Eclairage). Резолющею МКО в якост1 трьох лшшно незалежних кольор1в були обраш наступи! монохроматичш випромшювання: червоний R (À=700 нм, легко видшяеться червоним

320

св1тлофшьтром 3i спектру лампи розжарювання); зелений G (к= 546,1 нм - лшя «е» в cneKTpi ртутно! лампи); синш B ((А= 435,8 им - лшя «g» в cneKTpi ртутно! лампи).

В сучасному розумшш кол1рний npocTip RGB (скорочено вщ англ. Red, Green, Blue — червоний, зелений, синш) — адитивна кол1рна модель, що описуе cnoci6 синтезу кольору, за якого червоне, зелене та сине св1тло накладаються разом, змшуючись у р!зномаштш кольори.

Мкцезнаходження будь-яко! точки (а значить, i будь-якого кольору) в кол1рному npocTopi задаеться трьома числами, вщповщними значениями кол1рних координат. Заиис цих чисел у вигляд! RxGyBz (де х, у i z - цш числа вщ 0 до 255) називаеться формулою кольору RGB. Система координат RGB -куб з початком вщлжу (0; 0; 0), вщповщним чорному кольору. Максимальне значения RGB - (1; 1; 1) вщповщае бшому кольору. Кшькють градац1й кожного каналу залежить в1д б1тового значения RGB. Зазвичай використовують 24-б1тну модель, у котрш визначають по 8 6iT на кожен канал, i тому кшьккть градац1й дор1внюе 255, що дозволяе закодувати 2553=16,5 млн. кольор1в.

Для уникнення впливу умов осв1тлення на отриман1 експериментальн1 дан1, було в1ддано перевагу скануванню зразк1в. Серед розглянутих програм для встановлення формули колору: Color Zilla, Pipetka, Pixie, HTMLCol, Just Color Picker, остання, на нашу думку, найпрост1ша в застосуванш, проте, як доводять попередш досл1дження, р1зниця м1ж отриманими в цих програмах кодами кольору знаходиться в межах допустимо! похибки.

Анал1з отриманих значень кольору (табл.1) свщчить, що кол1р контрольного зразка дуже близький до абсолютно б1лого. Кол1р продукт1в на основ! cypiMi знаходиться в градащях ciporo i вщповщае вимогам ДСТУ 5097, проте отримаш значения, як1 подан1 в цифровому вигляд1 точн1ше описують забарвлення зразюв. KpiM цього, отриманим формулам кольору вщповщають певн1 назви, що пщвищуе зручн1сть використання.

Таблиця 1

Опис кольор1в досл1джуваних продукт1в у кол1рнш систем! RGB

(n>15, P>0,95)

Зразок Експериментально встановлена формула кольору RGB Наближен1 стандартн1 значения

Назва анг. Формула кольору RGB

R G B

Контроль 250±0,114 250±0,171 255±0,071 Ghost White 248 248 255

Ковбаски «CypiMin» 231±4,866 214±3,057 181±1,945 Wheat2 238 216 174

KpaöoBi палички 220±2,61 201±2,75 198±3,08 Snow3 205 201 201

Перевагами запропоновано методу оц1нки кольору рибних б1лкових продукт1в у систем! RGB е:

1) апаратна сум1сн1сть i3 мон1тором, сканером, проектором, ¿ншими

пристроями;

2) велика кольорова гама, близька до можливостей людського зору;

321

3) доступшсть багатьох функцш обробки зображення (фшьтр1в) у програмах растрово! графки;

4) можливкть збер1гання кольорово! шформаци та опису кольору в будь -який час.

Висновки з даного дослщження.

1.0бгрунтовано використання кол1рно! модел1 RGB, котра описуе кол1р в межах певного кол1рного обхвату, для представления даних щодо кольору продукпв на основ! cypiMi.

2.Доведена можливкть використання скануючого пристрою та специального програмного забезпечення для встановлення формул кольору продукпв.

3.Визначено кол1р крабових паличок i снеюв у кол1рному npocTopi RGB.

4.Встановлено доцшьшсть застосування запропонованого методу для отримання достов1рних результата дослщження.

Перспективи подальших розвщок у даному напрямь

У подальшому необхщно здшснити апробацш методу оцшки кольору у npocTopi RGB для встановлення формул кольору рибних бшкових мае, яю е сировиною для виробництва ¿м1тованих продукта.

Л1тература

1. Color of Salmon Fillets By Computer Vision and Sensory Panel / R. A. Quevedo, J. M. Aguilera and F. Pedreschi // Food and bioprocess technology. - Volume 3, Number 5. -2010. - P. 637-643.

2. Color measurement in L* a* b* units from RGB digital images / Leon, K., Mery, D., Pedreschi, F., & Leon, J. // Food Research International. - № 39(10) . -2006. - P.1084-1091.

3. Misimi E. Computer vision-based sorting of atlantic salmon (salmo salar) fillets according to their color lever / Misimi, E., Mathiassen, J. R., & Erikson, U.// Journal of Food Science. - 2007. - V.71. - P.30-35.

4. Evaluation of pork colour: Prediction of visual sensory quality of meat from instrumental and computer vision methods of colour analysis / O'Sullivan, M. G., Byrne, D. V., Martens, H., Gidskehaug, L. H., Andersen, H. J., & Martens, M. // Meat Science. - 2003. - № 65. - P. 909-918.

5. Colour Measurement and Analysis in Fresh and Processed Foods: A Review / Pankaj B. Pathare, Umezuruike Linus Opara, Fahad Al-Julanda Al-Said // Food and bioprocess technology, Springer New York.- V.5. - 2012. - p.1-25.

Summary

Surimi fish products colour cores approach is investigated. The new method of colour definition in RGB space is offered.

Рецензент - д.с.-г.н., професор Щсарик О.Й.

322