Thiết bị đo màu

Thiết bị đo màu

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THỰC PHẨM TPHCM

THIẾT BỊ ĐO MÀU

Nhóm: 15 Lớp : Sáng T6, tiết 1,2

ĐỀ TÀI:

 Minolta và máy Vision là 2 dụng cụ kỹ

thuật khác nhau được sử dụng để đo màu sắc của sản phẩm thực phẩm cơ

 Nó xác định L *a * b * cho mỗi điểm ảnh

hình ảnh của 1 mẫu và phân tích toàn bộ

bề mặt của 1 thực phẩm không phân biệt thống nhất bề mặt và biến đổi màu sắc

1.GIỚI THIỆU

 Máy đo màu cầm tay như CR- 200 Chroma

Meter ( Minolta , Nhật Bản ) là 1 biện pháp

đo màu trung bình của vùng mẫu bằng cách cung cấp 1 ánh sáng được điều khiển hoặc soi sáng bằng ánh sáng ban ngày

Minolta

 Nhiệt độ màu trung bình là 6774 ° K, hoặc trung bình ánh sáng ban ngày soi sáng D65

với nhiệt độ màu là 6504 ° K

 Lợi thế của các hệ thống này xuất phát từ

khả năng xác định L * a * b * giá trị cho mỗi điểm ảnh của hình ảnh mẫu

 Toàn bộ bề mặt của thực phẩm được phân

tích và trung bình giá trị được xác định cho đối tượng

 Độ lệch chuẩn của phép tính L * a * b * là

giá trị phản ánh tính thống nhất màu dựa

trên các thông số màu đo

 Bộ vi xử lý Apple đã phân loại táo sử

dụng các hệ thống

 Màu sắc của thịt lợn đã đánh giá sử

dụng nhiều camera và mạng lưới thần kinh ứng dụng của tầm nhìn máy tính, máy tính hệ thống thị giác cũng đã được

áp dụng đánh giá thành công chất lượng hải sản như: tôm, hàu,…

Ưu, nhược điểm

− Nếu bề mặt của thực phẩm không đồng

đều, hoặc nếu mẫu không có thể lấp kín vào màn hình mẫu

Hình 1 Máy Vision( Máy tầm nhìn)

Máy Vision

 Máy tầm nhìn là loại máy có khả năng

xác định và định lượng các màu sắc hiện có trong 1 mẫu

 Chiếu sáng đồng nhất được biết đến là

rất quan trọng trong trường hợp của thị giác máy

 Hệ thống máy tầm nhìn sử dụng chiếu

sáng D50, mô phỏng màu sắc, phẩm chất của buổi trưa nắng hè bằng cách sử dụng đèn huỳnh quang 5000 ° K ánh sáng

 Ánh sáng được sử dụng cho màu sắc đo

lường

 Thống kê phân

tích

 Màu sắc của cá tầm phi lê được xác định

bằng cách sử dụng L * a * b * quy mô với

CR-200 Chroma Meter (Minolta, Nhật Bản) và hệ thống thị giác máy

 Bao gồm:

− Máy ảnh Sony

− Matrox Meteor hình ảnh lấy thẻ

− Hộp đèn

L * = cường độ tối - sáng

a * = Sắc độ của màu đỏ - xanh lá cây

b * = Sắc độ của màu xanh dương - vàng

1 = giá trị tại ngày 0

2 = giá trị vào ngày 5, 10, hoặc 15

Trong đó:

Minolta và máy Vision dựa theo nguyên lý

hệ thống CIE Lab(L* a *b*)

 Cách chia 3 giá trị và xác định điểm

của mỗi 1 trong 3 khu vực (đầu, trung tâm, và đuôi )

Hình 2 Philê cá tầm với Minolta CR-200 và cắt theo chiều

dọc cho hình ảnh thị giác máy.

 Máy tầm nhìn thu thập một hình ảnh từ mỗi

phi lê tại mỗi khoảng thời gian Hình ảnh

được hiệu chỉnh bằng cách sử dụng vạch tiêu chuẩn màu cam #D33C -423 được đặt bên cạnh hình ảnh của mỗi phi lê

 Hình ảnh cửa sổ bitmap được đưa vào

Corel PHOTO-PAINT

 Nơi các đối tượng (phi lê và vạch tiêu

chuẩn) được tách ra từ nền

 Cắt theo chiều dọc thu được từ mỗi hình ảnh

phi lê sử dụng Corel PHOTO-PAINT

 Chỉ có những lát ở trung tâm được sử dụng để

xác định L * a * b * giá trị của phi lê với phân

tích màu, phiên bản phần mềm 2.6.9

 Sự thay đổi trong kích thước phi lê được phản

ánh trong khu vực lát trung tâm với diện tích lát phân tích : 70-75% tổng diện tích philê

 Trước khi xác định L * a * b * cần phân tích

màu phần mềm hiệu chỉnh từng đối tượng

sử dụng hình ảnh của các tài liệu tham khảo vạch màu da cam

 Giá trị tuyệt đối L* a * b * được xác định

bởi hệ thống không thể so sánh trực tiếp

bởi vì sử dụng các thiết bị chiếu sáng khác nhau

 Để so sánh độ lớn của sự thay đổi màu

sắc theo thời gian lưu trữ được chỉ ra bởi thay đổi trong giá trị L * a * b * được xác định bởi thiết bị số được đề xuất việc sử dụng các đơn vị khác biệt màu sắc Delta

E (E)

 Delta E (E) giá trị tính từ L* a* b* giá trị cho

cả 2 thiết bị được phân tích thừa của phương sai bằng cách sử dụng giá trị p = 0,05

 Điều quan trọng đề cập đến là màu sắc

được xác định trong không gian 3 chiều

và E cho phép giảm đến 1 chiều

 E là khoảng cách giữa 2 màu sắc được

xác định trong 3 tọa độ, trong khi L* , a*,

b* đại diện cho sự khác biệt trong những

trục

 Các lô cho dư cho thấy các dữ liệu được

phân bố bình thường và thử nghiệm cho tính đồng nhất chỉ ra rằng dữ liệu là giống nhau

 Kiểm tra giả thuyết của Bonferroni được

sử dụng để xác định sự khác biệt đáng kể mức độ của E giữa các dụng cụ

Hình 3 Trung tâm lát cá tầm vùng Vịnh cho ăn ba bữa ăn thương mại khác nhau.

3 KẾT QUẢ

 Có một sự khác biệt rõ ràng hình ảnh trong

màu sắc giữa phi lê cá tầm được cho ăn chế

độ ăn uống cá hồi khi so sánh với philê cá tầm cho ăn cá da trơn hoặc chế độ ăn uống thấp

 Một số các phi lê cá tầm ăn thức ăn cá hồi có

màu cam vàng , trong khi philê từ cá tầm ăn

thức ăn cá da trơn và chế độ ăn uống thấp có màu hồng nhạt là chủ yếu

Hình 4 Giá trị E của phi lê cá tầm.

 E có sự khác biệt đáng kể tại p = 0.05

được biểu thị bằng các chữ cái khác

nhau trong mỗi đồ thị

 Không nằm trong mong đợi 3 trong số 5

philê cá tầm ăn chế độ ăn uống cá hồi có

 Kiểm tra độ lớn của độ lệch chuẩn (SD) của

b* giá trị cho mỗi chế độ ăn uống, cần chú ý rằng philê từ nhóm cá hồi rất khác nhau

trong kết tủa màu vàng (bảng 1, bảng 2)

 Nguồn tạo màu : chế độ ăn uống cá hồi này

là gluten ngô vàng có các zanthophyll của

các sắc tố tạo màu vàng của mỡ động vật

Bảng 1 Giá trị trung bình L *, a *, b * và giá trị E phi

lê cá tầm (máy Vision).

Bảng 2 Giá trị trung bình L *, a*, b* và giá trị E philê

cá tầm (Minolta CR-200).

4.KẾT LUẬN

 Ghi âm và ước tính thay đổi màu sắc chính

xác hơn trong thực phẩm

 Cung cấp có giá trị thông tin một cách đồng

đều màu sắc trên 1 đối tượng

 Lưu giữ hồ sơ trong định dạng hình ảnh, có

thể thích hợp cho sự tự động hóa và kiểm soát chất lượng màu sắc trong thực phẩm

Cảm ơn cô và các bạn

đã chú ý lắng nghe

Thank you !!!  

