CC BY
10
Научни трудове на Съюза на учените в България-Пловдив. Серия В. Техника и технологии, естествен ии хуманитарни науки, том XVI., Съюз на учените сесия "Международна конференция на младите учени" 13-15 юни 2013. Scientific research of the Union of Scientists in Bulgaria-Plovdiv, series C. Natural Sciences and Humanities, Vol. XVI, ISSN 1311-9192, Union of Scientists, International Conference of Young Scientists, 13 - 15 June 2013, Plovdiv.
ИЗСЛЕДВАНЕ ИЗМЕНЕНИЕТО НА ЦВЕТА НА ЗАМРАЗЕНО ПИЛЕШКО МЕСО ОТ БУТ С ИЗПОЛЗВАНЕ НА ПРЕДСТАВИТЕЛЕН ЦВЯТ
Ив. Кръстева, А. Босакова-Арденска Университе по Хранителни Технологии, Пловдив, катдера "Компютърни системи и технологии"
STUDY THE COLOR CHANGE OF FROZEN CHICKEN LEG USING A REPRESENTATIVE COLOR
Iv. Krasteva, A. Bosakova-Ardenska University of Food Technologies, Plovdiv, department of Computer Systems and Technologies
This paper presents an approach for determination of a representative color of an image. A program is developed for determining the representative color of a given image as a median value. The program calculates the median value as a vector and a scalar. The experiments show that the color changes of the frozen chicken leg using the representative color is a reliable method for the contactless determination of color (the correlation coefficient with respect to the color obtained by the colorimeter is above 90%).
Въведение
Качеството на консумираната от човека храна е важен фактор за неговото здраве. Ето защо контрола по качеството на храните е една от ежедневните дейности на човека. Разработването и използването на ефективни безконтактни методи за контрол на качеството на храни както при тяхното производство и съхранение така и в магазинната мрежа е актуален въпрос. Компютърната техника (в частност системата за компютърно зрение) може да бъде използвана успешно за обекивно определяне качеството на различни хранителни продукта, което се доказва от извършените в областта изследвания [1, 2, 3]. Получената чрез системата за компютърно зрение информация се обработва и анализира с подходящи алгоритми като крайната цел е обективното нерзрушаващо окачествяване на изследваните храни.
Опитна постановка
Изследвани са проби пилешко месо от бут съхранявани при различни температурни условия (Таблица 1).
Таблица 1
N Температура на Температура на
подмразяване съхранение
B1 -25 -5
B2 -25 -1
B3 -5 -5
B4 -5 -1
За всяка от пробите е определен цвета чрез колориметър Konica Minolta CR-410 и е извършено неколкократно заснемане през равни интервали от време (през 7 дни).
Получаване на изображение
За получаване на изображенията е използвана цифрова CCD камера за заснемане на синхронни изображения на храни във видимата и близката инфрачервена области - тип AD-080 CL с параметри: двуканална (VIS и NIR); 1024 X 768 активни пиксела за канал; 30 фрейма/s с пълна резолюция; Camera Link и GigE Vision интерфейси.
Камерата е закрепена на статив, така че разстоянието от камерата до пробата да бъде еднакво за всички експерименти - 11см. По време на експеримента е използвано външно осветление, състоящо се от четири външни източника. Осветлението е регулирано, така че да има минимални отблясъци върху пробата. Камерата е свързана с компютърна система с подходящ софтуер, с помощта, на който се управлява. Заснетите изображения са съхранени в битмап формат. Част от получените изображения са показани на Фигура 1.
Фиг.1 Заснети изображения
За анализ на цвета на пилешкото месо от бут е разработена програма на С++, която обработва изображения във формат на 24-битов битмап (24-bit BMP).
78
BMP (от „bitmap", „битова карта") е файлов формат за съхранение на растерна графика [5]. Обичайното разширение на този тип файлове е .bmp. BMP файловете съдържат винаги данни в RGB цветова система, като дълбочината на цвета може да варира. BMP не използва компресия на данните, поради което размерите на файловете са по-големи отколкото при други формати за растерна графика.
В RGB цветовия модел всеки цвят се представя от червена, зелена и синя първично зададена компонента [4, 5]. При смесване на трите компоненти с определена интензивност на цвета се получава цвета на изображението. Броят на битовете, използвани за представяне на всеки пиксел в RGB пространството се наричат дълбочина на цвета. Ако се използват 8-битови компоненти - червена, зелена и синя, цветното RGB - изображение е с дълбочина 24 бита. За такива изображения често се използва термина пълноцветно изображение.
Определяне на представителен цвят
Разработена е програма за определяне на представителен цвят на изображението с използване на медианна стойност. Заснетите проби от пилешко месо заемат над 90% от ВМР изображението. Това означава, че медианния цвят може да се счита за представителен цвят на пробата, тъй като медианата е средна стойност в сортирана редица, при което най-тъмните цветове (части от работния плот) и най-светлите (тлъсти участъци от месото) ще останат в краищата на редицата, а основния (представителния цвят) на пробата от пилешко месо ще бъде по средата. Приципът на определяне на представителен цвят е показан на фигура 2 при използване на маска с размери 3х3. Изображението се разделя на еднакви по размер квадратни части, като за всяка се намира медианната стойност на цвета. Получените за отделните части цветове се събират в един масив, който се използва за определяне на представителния цвят за цялото изображение.
3
3
Намране на медианен цвят
масив
Фиг. 2 Определяне на представителен цвят на изображението
Програмата за определяне на представителен цвят има следните параметри: m: използва се за указване на размер на частите (маската) in: използва се за избор на файл, съдържащ изображението
На фиг. 3 е показан прозорец, съдържащ резултат от изпълнението на програмата.
Фиг 3. Прозорец от изпълнението на програмата
Получените стойности за цветовите компоненти определят представителния цвят на изображението, което се извършва по два начина - скаларно и векторно. При скаларното (SCALAR) определяне на представителен цвят за всяка от цветовите компоненти по отделно се намира медианната стойност, след което се изчислява стойността на цветовия вектор като корен квадратен от сумата на всяка от цветовите компоненти повдигнати на втора степен (стойността Value). При векторното (VECTOR) определяне на представтелен цвят за изображението се намира векторът на представителния цвят, след което се изчислява единичната му стойност (Value).
В таблица 2 е изчислен коефициента на корелация [6] за получения векторно и скаларно представителен цвят на изображението. Като референтни стойности са използвани данните за цвета получени чрез клориметър.
Таблица 2
Векторно
Скаларно
^ 2 У * )
SS-У * 1 ' -115,62
x ¿—i i
n
Г 22 (У * ^
SS-У * 1 ' -115.62
x ¿—i i
n
Z2
У, -
У У, )
- 1276,75
n
Z2
У, -
(У у, I2
- 1044.75
n
SS = У x у, - -
ХУ 1
SSxy л/SSx.^/SSy
(У *, у,)
=382,78
n
SS = У x У, -
xy i i
(Е *,ХУ у, 1
-338,84
n
=0,99
SSxy
VssX^VSsy
=0.97
В таблица 3 е показано изменението на цвета на изследваните проби във времето, като RGB векторът е представен с единичната си стойност. На фигури 4, 5 и 6 е показано изменението на цвета на проби замразено пилешко месо от бут при използване на колориметър и определяне на представителен цвят на заснетите изображения. Цветовият вектор е представен отново с единичната си стойност. Полученият от колориметъра цвят е в La*b* цветова система и е преобразуван в RGB [7].
Таблица 3
Дата на Определяне Скаларно Векторно
експеримента на цвета с определяне на определяне
колориметър цвета на цвета
19.06.2012 217 264 293
26.06.2012 218 265 295
03.07.2012 230 304 335
10.07.2012 225 280 322
235 230 225 220
215---------
210-1---1---1---1--
19,6,2012 26,6,2012 3,7,2012 10,7,2012
дата
Фиг. 4 Изменение на цвета получен чрез колориметър
310
300 ---
290 ---
280 -----
S
з
270 -----
260 -- - -----
250 -----------
240 ---i---i---i---1
19,6,2012 26,6,2012 3,7,2012 10,7,2012
дата
Фиг. 5 Изменение на цвета получен като скаларен представителен цвят на
изображението
Получените резултати показват, че съществена промяна в цвета на замразеното пилешко месо се наблюдава след втората седмица. Тенденцията в изменението на цвета се запазва независимо от използвания начин за определяне (чрез колориметър или чрез представителен цвят на заснетото изображение).
340
330 ---
320 -----
I- 310-----
о; ш
3 300 -----
290 ---------
280 -- - -----
270 ---1---1---1---1
19,6,2012 26,6,2012 3,7,2012 10,7,2012
дата
Фиг. 6 Изменение на цвета получен като векторен представителен цвят на
изображението
Заключение
Разработена е програма за определяне на представителен цвят на изображение като медианна стойност определяна векторно и скаларно. Проведените експерименти показаха, че използването на представителен цвят е надежден метод за безконтактно определяне на изменението на цвета на замразено пилешко месо от бут (коефицентът на корелация спрямо получения чрез колориметъра цвят е над 90%). В бъдеще разработената програма за определяне на представителен цвят може да бъде използвана за окачествяване на разнообразни хранителни продукти.
Литература
1. Sun Da Wen, Computer Vision Technology for Food Quality Evaluation, Academic Press, 2007, ISBN 978-0-12-373642-0
2. Недева В., Златев Зл., Безконтактни методи за оценка качеството на свинско месо, Automatics and Informatics 2012, Sofia, ISSN 1313-1869, pp 297-300
3. Вл. Ганчовска, А. Босакова-Арденска, Л. Костадинова-Георгиева, Метод за окачествяване на храни чрез обработка на бинаризирани изображения, Дни на науката, СУБ Пловдив, 2012,Научни трудове СУБ Пловдив, Серия В. Техника и технологии, том Х, 2013, ISSN 1311-9419
4. R. Gonzalez, R. Woods, Digital image processing (second edition), Prentice Hall, 2002
5. http://mmtu.hit.bg/imgs.htm
6. Дончев, Д, М. Дилчева, В. Кинова, Практическо ръководство по статистика, Автоспектър, Пловдив, 2009
7. http://www.easyrgb.com/index.php?X=CALC
