CC BY
124
Цветометрия -
новый метод контроля качества пищевой продукции
О.В. Байдичева
Воронежский государственный университет В.В. Хрипушин
Воронежская государственная технологическая академия Л.В. Рудакова
Воронежская государственная медицинская академия О.Б. Рудаков
Воронежский государственный архитектурно-строительный университет
Современная биотехнология немыслима без точного и быстрого входного и выходного контроля качества продукции, контроля технологических процессов в режиме он-лайн. Для реализации мониторинга качества продукции на всех этапах производства большие возможности представляют цифровые технологии, включающие в алгоритм тестирования получение информации о цветности или морфологии анализируемой продукции, автоматическую обработку полученного изображения, его архивацию в электронном виде, экспертизу с помощью искусственных нейронных сетей или других экспертных систем и выдачу протокола о результатах измерений.
В последнее время метод цветомет-рии - науки о способах измерения цвета и его количественном выражении - все шире применяют в аналитической химии, в контроле качества пищевой продукции [1-3]. Толчок для активного внедрения этого метода в ана-
Таблица 1
Градуировочные зависимости зеленой компоненты цветности от концентрации водных растворов аминокислот
Вещество Градуировочный график R
Глицин У = (237,2±3,9)-(69,6±3,3)С 0,9956
в-аланин У = (240,0±1,3)-(18,3±1,1)С 0,9931
Изолейцин У = (251,3±5,5)-(51,5±4,5)С 0,9847
Глицилглицин У = (237,6±14,0)-(74,9±9,4)С 0,9847
Таблица 2 Градуировочные зависимости оптической плотности растворов от концентрации аминокислот
Вещество Градуировочный график R
Глицин y = (0,755±0,061)С 0,9893
в-аланин y = (0,316±0,027)С 0,9829
Изолейцин y = (0,557±0,025)С 0,9941
Глицилглицин y =(0,879±0,162)С 0,9741
литическую практику вызван прогрессом цифровых технологий.
Цвет биотехнологической продукции - один из важнейших характеристик, включаемых в перечень контролируемых показателей в ГОСТы, ТУ, ТИ и другие нормативные документы. В пищевой химии и биотехнологии для контроля качества продукции или обнаружения важных компонентов часто используют цветные реакции. Интенсивность окраски при этом определяется визуально экспертным путем. В лучшем случае цвет анализируемого образца сопоставляется с цветом стандартного образца или цветом стандартного набора или шкалы. Таким образом, цвет служит качественным или полуколичественным аналитическим сигналом в контроле кондиционности пищевой продукции.
В качестве объектов анализа были выбраны глицин, р-аланин, а-изолей-цин, глицилглицин и фенилаланин. Это связано с тем, что данные гетерофунк-циональные соединения обладают определенной физиологической активностью либо входят в состав растительных и животных белков, либо могут применяться в качестве БАД. Например, р-аланин - это продукт промежуточного обмена аминокислот, входит в состав азотистых экстрактивных веществ скелетной мускулатуры - карно-зина и анзерина, коэнзима аланина, а также является составляющей пантоте-новой кислоты (витамина В5). Изолей-цин - незаменимая аминокислота, необходимая для формирования гемоглобина, стабилизирует и регулирует сахар в крови [4-5].
Цветные реакции применяются в контроле продукции в аминокислотных производствах. Цель работы - установление возможности использования цвета как количественного аналитического сигнала при регистрации цифровым фотоаппаратом цветного изображения растворов аминокислот, проре-
агировавших с цветообразующим реактивом.
В настоящее время существует несколько систем представления цвета для компьютерной обработки, так называемых цветовых моделей [6].
В графических системах наиболее широко применяют трехцветную цветовую схему RGB (red-green-blue, красный-зеленый-синий). Цвет определяется как точка в трехмерном цветовом пространстве в координатах трех базовых цветовых компонентов по формуле ,
где F ~ цветность вещества; г, д, Ь~ соответственно доля красной, зеленой и голубой окраски; Я,G,В - орты векторов красного, зеленого и голубого цветов.
Для описания цвета пикселя используется три байта, что дает (28)3 различных цветов (примерно 16 млн). При переходе к скалярным величинам цвет F определяется триплетом из кодов цветовых компонентов (r, g, b). Система RGB является аддитивной, так как цвета представляются сложением основных цветов с черным цветом (0,0,0). Базисный белый цвет оценивается как CW = (255, 255, 255), модельный красный цвет - как CR= (255, 0, 0), зеленый - как CG = (0, 255, 0), синий -как CB= (0, 0, 255), желтый цвет - как С = (255, 255, 0) и т.д.
Аминокислоты проявляют характерные свойства при взаимодействии с ионами металлов. Образование хелат-ных комплексов с Cu2+, окрашенных в синий цвет, лежит в основе многих методов определения аминокислот [7].
Для получения окрашенного раствора с целью количественного определения исследованных веществ, как с помощью функций отклика RGB, так и фотоколориметрически, использовали приведенную ниже методику [7].
Реактивами служили раствор хлорида меди (II), раствор фосфатного буфера (64,5 г №2НР04 и 7,2 г NaOH в 1 л воды), боратный буфер (57,21 г №2В407-10Н20 и 100 мл 1М HCl в 2 л воды), суспензия ортофосфата меди (II), индикатор - тимолфталеин.
В мерную колбу емкостью 25 мл пипеткой вносили аликвоту раствора аминокислоты, добавляли 2-3 капли раствора тимолфталеина и по каплям раствор №ОН до появления голубой окраски. К полученному раствору приливали суспензию ортофосфата меди, содержимое колбы доводили до метки водой, перемешивали и фильтровали. Затем анализируемым раствором заполняли стеклянные кюветы от фотоколориметра оптической толщиной 30 мм.
Определение цветности проводили в специально сконструированном боксе,
SAFETY OF PRODUCTION AND FINISHED FOODSTUFFS
позволявшем стандартизировать условия освещения [3]. Задняя стенка бокса представляла собой белый экран. В качестве источника света были использованы две галогенных лампы общей мощностью 70 Вт, дающих свет, близкий по спектру к естественному освещению. Изображение образца с помощью оборачивающего зеркала направлялось вверх, в объектив цифровой фотокамеры, находящийся в верхней крышке бокса.
В работе использовали растворы аминокислот и глицилглицина с концентрациями 0,4; 0,8; 1,2; 1,6; 2,0 г/л. Для регистрации цифрового изображения выбрали цифровую фотокамеру (ЦФК) Olympus SP-500UZ (Япония), имеющую возможности ручного изменения параметров съемки.
Для анализа цветности растворов был создан пакет программ в среде MathCAD 11, позволяющий автоматически рассчитывать средние значения кодов цветности в выбранной области. В нем предусмотрен режим градуировки, позволяющий по данным цифровых изображений строить градуиро-вочные зависимости яркостей каналов R, G и B от концентрации окрашенных компонентов, а также возможность выбора диапазона градуировки. На основе данных градуировки программа рассчитывает концентрации анализируемого вещества и метрологические характеристики.
На рис. 1 приведены полученные графики функций отклика RGB от концентрации растворов глицина, ß-аланина, изолейцина и глицилглицина по трем цветовым компонентам.
Из этих графиков видно, что на параметры цветности определенное влияние оказывает строение аминокислоты. Градуировки разных аналитов имеют различные величины эмпирических коэффициентов. А для растворов фенилала-нина цветная реакция с ионами меди вообще дает лишь слабое окрашивание, мало зависящее от концентрации. Для этой аминокислоты данная цветная реакция не может быть использована в качестве количественного аналитического сигнала. По-видимому, фениль-ный радикал препятствует образованию стабильного окрашенного в синий цвет хелатного комплекса.
В зависимости от цвета анализируемого раствора и результатов построения калибровочных графиков предпочтение отдается калибровке по синей (В), зеленой (G) или красной (R) компоненте [3]. В нашем случае для определения концентрации аминокислот с помощью цветных реакций с ионами Cu2+ для градуировки наиболее подходит зеленая (G) компонента (табл.1, диапазон линейности 0-2 г/л, n = 4-6, Р = 0,95).
C, г/л
250
200
0,5
1,5
C, г/л
2 2,5 C, г/л
Рис. 1. Градуировочные графики зависимости компонент цветности от концентрации водных растворов: а - глицина; б - в-аланина; в - изолейцина; г - глицилглицина: Н - красная, в - зеленая, В - синяя компонента
в С, г/л г С, г/л
Рис. 2. Градуировочные графики зависимости оптической плотности от концентрации водных растворов: а - глицина, б - в-аланина; в - изолейцина; г - глицилглицина
б
г
в
Сопоставим метрологические параметры определений методом цвето-метрии и фотоколориметрии. Пробо-подготовка для этих методов идентична, поэтому измерения проводили параллельно.
Полученный прозрачный фильтрат фотометрировали при X = 640 нм в кюветах толщиной 30 мм (контроль - дистиллированная вода). Определения проводили на фотометре КФК-3. На рис.2 приведены полученные градуировочные графики зависимости оптической плотности от концентрации растворов глицина, в-аланина, изолейцина и глицилгли-цина, в табл. 2 показаны линейные уравнения и степень аппроксимации (коэффициенты парной корреляции Н) (диапазон линейности 0-1,8 г/л, п = 4-6, Р = 0,95). Из полученных зависимостей видно, что при концентрациях изученных веществ выше 1,2-1,6 г/л оптическая плотность растворов (D) больше единицы, что ограничивает применение метода фотометрии.
Параллельные опыты по количественному определению аминокислот в водных растворах разными методи-
ками показали хорошую воспроизводимость.
Сравнение результатов анализа данными методами показало, что цвето-метрия позволяет анализировать растворы аминокислот в более широком интервале концентраций (шире линейный диапазон), чем фотометрическая методика. Цветометрическая методика практически не уступает по точности электрофотоколориметрической.
Преимущества применения цвето-метрии на базе цифровых технологий - экономичность, возможность сохранения информации в электронном виде и возможность контролировать концентрированные и мутные образцы аналита.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 06-08-00448-а «Разработка методов диагностики качества продукции по параметрам цветности с применением цифровых технологий».
ЛИТЕРАТУРА
1. Шишкин Ю.Л., Дмитриенко С.Г., Медведева О.М., Бадакова С.А., Пят-кова Л.Н. Применение сканера и ком-
пьютерных программ цифровой обработки изображений для количественного определения сорбированных ве-ществ//Журн. аналит. химии. 2004. Т. 59. № 2.
2. Иванов В.М., Кузнецова О.В. Химическая цветометрия: возможности метода, области применения и перс-пективы//Успехи химии. 2001. Т. 70. № 5.
3. Хрипушин В.В., Байдичева О.В., Рудакова Л.В., Рудаков О.Б. Определение цветности растительных масел с применением цифровой фотографии// Масложировая промышленность. 2007. № 2.
4. Глущенко Н.Н., Плетенева Т.В., Попков В.А. Фармацевтическая химия. - М.: Изд. центр «Академия», 2004.
5. Биологически активные добавки к пище. Полная энциклопедия/Сост. Н.А. Натарова. - СПб.: ИД «Весь», 2001.
6. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение/Пер.с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.
7. Рошаль Е.Р. Определение аминокислот в виде комплексов с медью// Химико-фармацевтический журнал. 1988. № 6.
www.rigafood.com
