Научная статья на тему 'Способ определения равномерности гидротермической обработки зерна крупяных культур'

Способ определения равномерности гидротермической обработки зерна крупяных культур Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

CC BY
146
56
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ГИДРОТЕРМИЧЕСКАЯ ОБРАБОТКА / ЗЕРНО ГРЕЧИХИ / КОЛИЧЕСТВЕННАЯ ОЦЕНКА / СТЕПЕНЬ НЕРАВНОМЕРНОСТИ / HYDROTHERMIC TREATMENT / BUCKWHEAT GRAIN / QUANTITATIVE EVALUATION / UNEVENNESS DEGREE

Аннотация научной статьи по прочим технологиям, автор научной работы — Константинов Михаил Маерович, Румянцев Александр Алексеевич, Борзов Николай Андреевич

В статье описаны существующие способы определения равномерности гидротермической обработки зерна крупяных культур. Выявлена возможность объективной количественной оценки степени неравномерности гидротермической обработки с помощью цветовых параметров в режиме RGB.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по прочим технологиям , автор научной работы — Константинов Михаил Маерович, Румянцев Александр Алексеевич, Борзов Николай Андреевич

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

METHODS OF DETERMINING THE EVENNESS OF HYDROTHERMIC TREATMENT OF GROATS GRAIN

The existing means of determining the evenness of hydrothermic treatment of cereals grain are described in the present article. The possibility of an objective quantitative assessment of the unevenness degree of hydrothermic grain treatment by means of color parameters in the RGB regime has been ascertained.

Текст научной работы на тему «Способ определения равномерности гидротермической обработки зерна крупяных культур»

Способ определения равномерности гидротермической обработки зерна крупяных культур

М.М. Константинов, д.т.н, профессор, Оренбургский ГАУ; А.А. Румянцев, к.т.н, Н.А. Борзов, соискатель, Костанайский ГУ

Одним из важнейших органолептических показателей качества гречневой крупы помимо запаха и вкуса является её цвет (ГОСТ 5550). Неравномерность цвета, а также отличие его от регламентируемого стандартом говорит о невысоком качестве гидротермической обработки (ГТО) крупы.

Оценку цвета крупы в соответствии с ГОСТом 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 того, 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 характер и не может дать более точной количественной оценки степени его неоднородности.

Кроме сенсорного способа определения цвета имеются и другие, в том числе и количественные, анализ которых вызывает интерес при поиске современных методов контроля качества круп.

Цветовые измерения (колориметрия) находят широкое применение в различных областях деятельности человека, в том числе и в смежной с крупяной пищевой промышленности. Так, для определения цветности сахара обычно используют трудоёмкие спектрометрические и колориметрические методы [1].

В некоторых случаях применяют и органолептический анализ путём сравнения цвета образца с эталонами. Использование цветовых аналогов предполагает дискретность образцов, что снижает точность измерений. Цветовые измерения этим методом можно считать прикидочными. Они 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 недоступным.

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 трёххроматические координаты цвета XYZ, принятые CIE (Commission Internationale de l'Eclairage — Международная комиссия по освещению).

XYZ-координаты цвета выражаются через спектры отражения следующей системой уравнений [2]:

780

X = к • f S(к) • X (к) • T(к) • dk, (1)

380

780

Y = к J S (к) • у (к) • T(к) • dk, (2)

380

780

Z = к • f S(к) • z (к) • T(к) • dk, (3)

380

100

К = 780 ,

f S(к) • у (к) • T(к) • dk (4)

380

где S(k) и Т(к) — спектральные распределения соответственно стандартного источника света и образца в длине волны к;

X, у, z — спектральная чувствительность рецепторов человеческого глаза, принятая CIE на основании психологических данных для «стандартного» наблюдения.

Величины S(k), х(к), у(к), z(k) 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 Дк, так как подынтегральные функции (1—4) обычно неудобны для интегрирования. Далее вычисляют для каждого участка значения S, Т, x, у, z 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 [2]:

x = X/(X + Y + Z); у = 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 (набора интенсивности окраски красного ^), зелёного ^) и синего (В) цветовых каналов.

Как известно, трёххроматические координаты цвета XYZ связаны с параметрами RGB следующим образом [3]:

' X' "0,6067 0,1736 0, 2 0 1 | " Я'

У = 0,2988 0,5868 0,1143 О . (6)

7 0,0000 61 6 ,0 0 1,1149 В

Определение параметров цветности ху производится уже на основе полученных значений XYZ с использованием уравнений (5). Применение программной обработки изображений позволит автоматически проводить эти вычисления.

Широкое применение для измерения параметров окраски в режиме RGB получили планшетные сканеры, имеющие высокую разрешающую способность и достаточную глубину цвета. Планшетные сканеры находят успешное применение при определении цветности сахарного песка [4], пищевых красителей [5] и других пищевых продуктов.

Объекты и методы. Цель настоящих исследований — выявление возможности объективной количественной оценки степени неравномерности ГТО с помощью цветовых параметров в режиме RGB на примере обработки зерна гречихи насыщенным паром в аппаратах с неподвижным слоем зерна при давлении 0,3 МПа и температуре 143 °С (наиболее распространённые режимы).

Измерения проводили с применением планшетного сканера НР SJ2300с при разрешении 600 ёр1 и глубиной цвета 24 бит, позволяющей различать около 17 млн оттенков цвета, что вполне достаточно для характеристики цвета объекта.

Ядро гречневой крупы представлялось правильной пирамидой с треугольным основанием, то есть тетраэдром. При этом для оценки цветности основание, имеющее наименьшую площадь и неустойчивую выпуклую поверхность, в расчёт не бралось.

Размах изменения цветности однородно окрашенных ядер определяли измерением параметров RGB в центре учитываемых граней каждого из трёхсот наиболее светлых и наиболее тёмных на вид ядер на участке размером 5x5 пикселей. За представительные оценки принимали средние

по трём граням значения, а изменчивость учитывали подсчётом среднеквадратического отклонения.

Для каждого набора средних значений RGB производили расчёт трёххроматических координат XYZ с дальнейшим вычислением координат цветности ху, которые наносились на диаграмму цветности С1Е.

Измерения интенсивности параметров цветности в режиме RGB производили в диапазоне чисел 0—255. Большим значениям соответствовала и большая интенсивность.

Предметное название тому или иному цвету присваивали с помощью электронной версии атласа Рап1опе, имеющей сопровождение цветов численными значениями RGB и цветовых координат в международной системе цветовых измерений и входящей в программное обеспечение при наилучшем приближении опытных и эталонных числовых значений.

Результаты исследований. В результате проведённых экспериментальных исследований получены следующие результаты. На рисунке 1 (а, б) представлены распределения интенсивности отражённых RGB-составляющих цветовых тонов, из которого видно, что светлые ядра имеют наиболее выраженные максимумы и наименьший размах распределения для всех составляющих отражённого света в режиме RGB. Менее выраженные максимумы и больший размах имеют распределения интенсивностей тёмных ядер.

Средние значения интенсивностей цветовых параметров RGB и показатели их вариации представлены в таблице 1.

Рис. 1 - Распределение интенсивности цвета в режиме РОВ ядер гречневой крупы: а - светлых; б - тёмных

1. Средние значения интенсивности параметров RGB и показатели её вариации для однородно окрашенных ядер

Группа ядер R Or G Og в Ов Координаты на диаграмме цветности Наименование цвета по атласу Pantone

x У

Светлые однотонные 235 9,7 202 23,6 145 18,3 0,35 0,35 желтовато-коричневый

Тёмные однотонные \7\ \6,6 139 14,5 91 16,4 0,37 0,36 бледно-коричневый

2. Средние экстремальные значения интенсивности цвета в режиме RGB для однородно и неоднородно окрашенных ядер

Группа ядер R max G max в max R min G min B min Координаты на диаграмме цветности Наименование цвета по атласу Pantone

x y

Наиболее светлые однотонные Наиболее тёмные однотонные 250 238 187 134 87 55 0,34 0,40 0,35 0,36 бледно-кремовый тёмно-коричневый

Рис. 2 - Положение точек цветности наиболее светлых и тёмных ядер гречихи в координатах С1Е хуУ

Набор средних значений Я , О и В даёт желтовато-коричневый цвет для светлых ядер и бледно-коричневый цвет для тёмных ядер. Произведённая оценка цвета крупы позволяет сделать вывод о том, что полученные результаты соответствуют ГОСТу 5550.

Однако отбор 10% от общего числа ядер с максимальными интенсивностями RGB, т.е. интенсивностями, относящимися к правым «хвостам» распределений, даёт иной результат. В таблице 2 приведены средние значения интенсивностей составляющих цвета для этих ядер, набор которых даёт бледно-кремовый цвет для наиболее светлых ядер и тёмнокоричневый цвет для наиболее тёмных ядер, то есть первая группа ядер уже не соответствует требованиям ГОСТа 5550 по цвету крупы. Опыты показали, что таких ядер может набираться до 30%.

Координаты цветности ху цветовой модели С1Е xyY представляют собой точку, расположенную в цветовом треугольнике С1Е (рис. 2). Все физические цвета расположены в пределах этого треугольника.

На границе расположены спектрально чистые цветовые оттенки, соответствующие длинам волн света от 380 до 780 нм. Чем более удалена точка, соответствующая цвету изучаемого образца, к периферийной области диаграммы, тем насыщеннее данный цветовой оттенок.

На рисунке 2 показано положение точек окраски наиболее светлых и тёмных однородно окрашенных ядер в координатах ху на диаграмме С1Е xyY в соответствии с данными таблицы 2.

Неравномерность окраски зерна в рассматриваемых аппаратах можно объяснить как экранирующим эффектом, который для зерна некруглой формы может достигать значительной величины, так и расположением ядер в пространстве зерновой массы относительно распылителей. Часть ядер, попадающих под прямое воздействие теплоносителя, обрабатывается более интенсивно, а ядра, находящиеся вне зоны этого воздействия, — менее интенсивно. С этим связана и неравномерность температурного режима в неустановившийся период обработки зерна, который занимает значительную часть цикла ГТО.

На неравномерность окраски зерна могут влиять и многие другие факторы. Так, оценивая её визуально, часто применяют термин «пестрота», отмечая иногда ту или иную степень её проявления. Использование же количественной оценки цветности позволяет объективно и значительно точнее определить как цвет, так и степень неоднородности окраски и, как следствие, степень неравномерности ГТО зерна.

Проведённые исследования и полученные результаты показывают состоятельность предложенного подхода в определении как цвета крупы, так и её неоднородности. Этот метод позволяет также произвести сравнительный анализ эффективности различных способов ГТО зерна с точки зрения равномерности обработки,

в значительной степени влияющей на потребительские качества круп и их товарный вид.

Таким образом, цифровой способ определения цвета может стать одним из основных при разработке и внедрении современных методов контроля качества крупы.

Литература

1. Бывальцев А.И., Титов С.А., Семёнов А.Л. Определение цветности продуктов переработки сахарной свёклы с использованием спектрофотометра // Хранение и переработка сельхозсырья. 2001. № 12.

2. Wyszecki G., Stiles W.S. Color science: Concepts and methods quantitative data and formulas. New York: John Wiley & Sons, 1982.

3. Giorgianni E.I., Madden T.E. Digital Color Management: Encoding Solutions. Addison Wesley. USA, 1998.

4. Герасимов А.В., Бурыгина Я.С. Применение планшетных сканеров и специализированного программного обеспечения для определения цветности сахарного песка в цветовом режиме CIE xyY // Хранение и переработка сельхозсырья. 2002. № 10. С. 62-64.

5. Герасимов А.В. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей // Химия растительного сырья. 2000. № 4. С. 81—83.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.