47 research outputs found
Geometric modelling of heterogeneous and complex foods
A procedure to obtain realistic geometric models of foods having different inner tissues or sub鈥搑egions is developed. The proposed methodology consists in colour segmentation of food images using a distance criterion, obtaining a reduced set of pixels representing univocally all boundaries of food sub鈥搑egions, and finally construction of the geometric model through linear interpolation. The procedure was applied to samples of different nature and complexity. The geometric models were assessed in two different ways, i.e. evaluating the performance of the image segmentation step and simulating a chilling process. The former provided an objective assessment while the later verified the usefulness of the geometric models. An optimized scenario was found between the approximation degree of the food boundaries and the computational resources involved in process simulation. Furthermore, the presented procedure can be used to perform food quality evaluation.Fil: Go帽i, Sandro Mauricio. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; ArgentinaFil: Purlis, Emmanuel. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; Argentin
CIELAB : Color measurement from digital images
El color es una caracter铆stica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptaci贸n o rechazo de un producto y tambi茅n su valor. En numerosas 谩reas cient铆ficas e industriales, el color de materiales s贸lidos y semis贸lidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un est谩ndar internacional para medici贸n de color adoptado por la Commission Internationale d鈥橢clairage en 1976. En esta representaci贸n de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variaci贸n de verde a rojo, y b* representa la variaci贸n de azul a amarillo.
Las mediciones instrumentales de color de materiales s贸lidos y semis贸lidos se realizan generalmente usando color铆metros digitales, los cuales son f谩ciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminaci贸n est谩ndar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparaci贸n, son comparativamente caros, su 谩rea de medici贸n es peque帽a, no se pueden usar para muestras muy peque帽as, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir.
La determinaci贸n de color tambi茅n puede realizarse con c谩maras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visi贸n computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminaci贸n controlada, una c谩mara digital y un programa para procesar la informaci贸n obtenida. Las c谩maras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de informaci贸n espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy peque帽as, son equipos considerablemente m谩s baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y caracter铆sticas, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir.
La mayor desventaja del uso de c谩maras digitales es que brindan informaci贸n en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos te贸ricos o emp铆ricos.
A pesar de todas las ventajas del uso de im谩genes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilizaci贸n es la falta de programas b谩sicos para realizar el procesamiento de la informaci贸n.
En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de im谩genes, en el marco de la construcci贸n y validaci贸n de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gr谩ficas de Usuario, de f谩cil utilizaci贸n, y es acompa帽ado por una breve Gu铆a de Usuario para su uso. La conversi贸n RGB a CIELAB se implementa usando un modelo te贸rico ampliamente conocido, y diversos modelos emp铆ricos. 脡stos 煤ltimos permiten trabajar con condiciones de iluminaci贸n no est谩ndares. El software permite calibrar los modelos emp铆ricos usando un patr贸n de color ColorChecker Classic.
El sistema se prob贸 usando diferentes c谩maras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un color铆metro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.
Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisici贸n de im谩genes (y el patr贸n de colores para la calibraci贸n, si las condiciones de iluminaci贸n no son est谩ndar).This work presents software to perform color measurement in the CIELAB color space from RGB digital images. The software was developed like Graphic User Interfaces, friendly and easy to use. Theoretical as well as empirical models for conversion between color spaces were incorporated. The software allows performing calibration of the empirical conversion models in a simple way, using a standard color-checker.En el archivo .zip puede encontrarse el software para su descarga y posterior acople a MatLab.Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos (CIDCA
CIELAB : Color measurement from digital images
El color es una caracter铆stica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptaci贸n o rechazo de un producto y tambi茅n su valor. En numerosas 谩reas cient铆ficas e industriales, el color de materiales s贸lidos y semis贸lidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un est谩ndar internacional para medici贸n de color adoptado por la Commission Internationale d鈥橢clairage en 1976. En esta representaci贸n de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variaci贸n de verde a rojo, y b* representa la variaci贸n de azul a amarillo.
Las mediciones instrumentales de color de materiales s贸lidos y semis贸lidos se realizan generalmente usando color铆metros digitales, los cuales son f谩ciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminaci贸n est谩ndar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparaci贸n, son comparativamente caros, su 谩rea de medici贸n es peque帽a, no se pueden usar para muestras muy peque帽as, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir.
La determinaci贸n de color tambi茅n puede realizarse con c谩maras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visi贸n computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminaci贸n controlada, una c谩mara digital y un programa para procesar la informaci贸n obtenida. Las c谩maras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de informaci贸n espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy peque帽as, son equipos considerablemente m谩s baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y caracter铆sticas, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir.
La mayor desventaja del uso de c谩maras digitales es que brindan informaci贸n en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos te贸ricos o emp铆ricos.
A pesar de todas las ventajas del uso de im谩genes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilizaci贸n es la falta de programas b谩sicos para realizar el procesamiento de la informaci贸n.
En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de im谩genes, en el marco de la construcci贸n y validaci贸n de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gr谩ficas de Usuario, de f谩cil utilizaci贸n, y es acompa帽ado por una breve Gu铆a de Usuario para su uso. La conversi贸n RGB a CIELAB se implementa usando un modelo te贸rico ampliamente conocido, y diversos modelos emp铆ricos. 脡stos 煤ltimos permiten trabajar con condiciones de iluminaci贸n no est谩ndares. El software permite calibrar los modelos emp铆ricos usando un patr贸n de color ColorChecker Classic.
El sistema se prob贸 usando diferentes c谩maras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un color铆metro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.
Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisici贸n de im谩genes (y el patr贸n de colores para la calibraci贸n, si las condiciones de iluminaci贸n no son est谩ndar).This work presents software to perform color measurement in the CIELAB color space from RGB digital images. The software was developed like Graphic User Interfaces, friendly and easy to use. Theoretical as well as empirical models for conversion between color spaces were incorporated. The software allows performing calibration of the empirical conversion models in a simple way, using a standard color-checker.En el archivo .zip puede encontrarse el software para su descarga y posterior acople a MatLab.Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos (CIDCA
Color measurement: comparison of colorimeter vs. computer vision system
The aim of this work was to compare two food color measurement techniques, the traditional tristimulus colorimeter and an image analysis system. In this sense a computer vision system was developed, consisting of a digital camera, a controlled illumination environment, and a software package to process the images. The conversion between color spaces was performed employing empirical mathematical models; a standard color chart was used for its calibration. The color of 40 samples of raw and processed foods was measured in the CIELAB color space with the computer vision system and a colorimeter.
The equivalence between both techniques, for individual L*, a* and b* values, was determined using appropriate hypothesis tests. For most samples both systems provide equivalent results, although the total color difference 螖螘 was high enough to be noticeable. The average 螖螘 was 5.88 卤 3.32, with an average absolute 螖L* = 2.79 卤 2.42, 螖a* = 3.02 卤 2.94; 螖b* = 2.84 卤 2.53. In addition, the color measured by the image analyses technique seemed to be more similar to the real ones.Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimento
Three-dimensional reconstruction of irregular foodstuffs
Three-dimensional reconstruction of general solid food materials was performed using a reverse engineering method based on a surface cross-sectional design. Digital images of cross-sections of irregular multi-dimensional foodstuffs were acquired using a computer vision system, and image processing was performed to obtain the actual boundaries. These boundaries were then approximated by closed B-spline curves, which were assembled through a lofting technique to construct a geometrical representation of food materials. Considering the reconstructed objects, a procedure based on finite element method was developed to estimate the surface area and volume. The developed finite element method approach was validated against experimental volume values of apples and meat pieces, obtaining an estimation error less than 2%. Surface area prediction equations were proposed from estimated surface area values and weight and volumeFil: Go帽i, Sandro Mauricio. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnolog铆a; ArgentinaFil: Purlis, Emmanuel. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; ArgentinaFil: Salvadori, Viviana Olga. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingenier铆a; Argentin
Characterisation of liquid food colour from digital images
The characteristic colour of translucent liquid foods is defined as the colour values at infinite depth, where the liquid depth and the background effects are surpassed. A measurement cell with variable depth was built, and the L*a*b* colour was measured from digital images. Colour versus depth was fitted to an exponential equation, from which the characteristic colour was obtained. Thirteen different liquids were tested with this methodology and compared with spectrophotometer measurements. The average total colour difference between approaches was 50.85 卤 18.89. Image analysis led to more realistic predictions, and a high correlation between Hue angle values was obtained for most samples, with the exception of only one.Facultad de Ingenier铆aCentro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimento
Medici贸n de color de alimentos en el espacio CIELAB a partir de im谩genes
En este trabajo se desarroll贸 un sistema de visi贸n computacional para realizar mediciones de color de alimentos s贸lidos y semi-s贸lidos a partir de im谩genes digitales. Se construy贸 un gabinete de adquisici贸n de im谩genes con iluminaci贸n controlada, se probaron diferentes c谩maras digitales, y se desarroll贸 un programa para realizar el procesamiento de la informaci贸n obtenida, incorporando protocolos de calibraci贸n. Las pruebas de calibraci贸n de diferentes modelos de conversi贸n entre espacios de color fueron exitosas. Adicionalmente se midi贸 el color de muestras de diferentes alimentos usando tanto el sistema de visi贸n computacional como un color铆metro digital Minolta, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.Publicado en Terceras Jornadas de Investigaci贸n, Transferencia y Extensi贸n. La Plata : Universidad Nacional de La Plata, 2015.Facultad de Ingenier铆
Simulation of the natural convection in an electrical oven
Los productos c谩rnicos y panificados son de consumo masivo en numerosos pa铆ses y suponen un consumo de energ铆a elevado y, cada vez en mayor medida, el uso hornos el茅ctricos. En este sentido, es importante desarrollar hornos eficientes. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo preliminar de la fluido-din谩mica por convecci贸n natural dentro de un horno el茅ctrico. Se utiliz贸 un horno dom茅stico para los experimentos y dada la simetr铆a del horno en las simulaciones num茅ricas se trabaj贸 con un cuarto del volumen real. Para calcular el flujo de aire en el interior del horno se adopt贸 un modelo 3D de flujo laminar incompresible, acoplando el balance de energ铆a, y la aproximaci贸n de Boussinesq para describir las fuerzas de flotaci贸n. En el balance de energ铆a se impuso la temperatura en el techo y el piso, y en la pared y la puerta se estableci贸 p茅rdida de energ铆a por convecci贸n. El modelo se valid贸 aceptablemente con determinaciones experimentales de perfiles de temperatura en diferentes posiciones del horno. Las variaciones de temperaturas observadas experimentalmente sugieren que el modelo laminar y la aproximaci贸n de Boussinesq est谩n al l铆mite de sus posibilidades, por lo cual se prev茅 en futuros trabajos usar modelos de turbulencia.Meat and bakery products are widely consumed in many countries and this process presents a high energy consumption. At the same time the use of electric ovens is increasing. In this regard, the development of efficient ovens becomes more important. The aim of this work was to develop a preliminary model of the natural convection fluid-dynamics in an electric oven. A domestic oven was employed in the experiments and for simulation purposes a model of a quarter of its actual volume was employed. The air flow inside the oven was described using a laminar incompressible 3D model coupled to the energy balance, using the Boussinesq approximation to describe buoyancy forces. In the energy balance the temperature was imposed on the roof and the floor, whilst energy loss by convection was established at the side walls and the door. The model was reasonably validated with temperature profiles measured in different positions in the oven. The measured temperature variations indicate that the laminar model and the Boussinesq approximation are hardly applicable, then turbulence models will be used in future works.Fil: Go帽i, Sandro Mauricio. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingenier铆颅a. Departamento de Ingenier铆a Qu铆mica; Argentina. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; ArgentinaFil: Salvadori, Viviana Olga. Provincia de Buenos Aires. Gobernaci贸n. Comisi贸n de Investigaciones Cient铆ficas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Cient铆ficas y T茅cnicas. Centro Cient铆fico Tecnol贸gico Conicet - La Plata. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingenier铆颅a. Departamento de Ingenier铆a Qu铆mica; Argentin
Medici贸n de color de alimentos en el espacio CIELAB a partir de im谩genes
En este trabajo se desarroll贸 un sistema de visi贸n computacional para realizar mediciones de color de alimentos s贸lidos y semi-s贸lidos a partir de im谩genes digitales. Se construy贸 un gabinete de adquisici贸n de im谩genes con iluminaci贸n controlada, se probaron diferentes c谩maras digitales, y se desarroll贸 un programa para realizar el procesamiento de la informaci贸n obtenida, incorporando protocolos de calibraci贸n. Las pruebas de calibraci贸n de diferentes modelos de conversi贸n entre espacios de color fueron exitosas. Adicionalmente se midi贸 el color de muestras de diferentes alimentos usando tanto el sistema de visi贸n computacional como un color铆metro digital Minolta, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.Publicado en Terceras Jornadas de Investigaci贸n, Transferencia y Extensi贸n. La Plata : Universidad Nacional de La Plata, 2015.Facultad de Ingenier铆
CIELAB : Color measurement from digital images
El color es una caracter铆stica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptaci贸n o rechazo de un producto y tambi茅n su valor. En numerosas 谩reas cient铆ficas e industriales, el color de materiales s贸lidos y semis贸lidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un est谩ndar internacional para medici贸n de color adoptado por la Commission Internationale d鈥橢clairage en 1976. En esta representaci贸n de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variaci贸n de verde a rojo, y b* representa la variaci贸n de azul a amarillo.
Las mediciones instrumentales de color de materiales s贸lidos y semis贸lidos se realizan generalmente usando color铆metros digitales, los cuales son f谩ciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminaci贸n est谩ndar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparaci贸n, son comparativamente caros, su 谩rea de medici贸n es peque帽a, no se pueden usar para muestras muy peque帽as, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir.
La determinaci贸n de color tambi茅n puede realizarse con c谩maras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visi贸n computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminaci贸n controlada, una c谩mara digital y un programa para procesar la informaci贸n obtenida. Las c谩maras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de informaci贸n espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy peque帽as, son equipos considerablemente m谩s baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y caracter铆sticas, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir.
La mayor desventaja del uso de c谩maras digitales es que brindan informaci贸n en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos te贸ricos o emp铆ricos.
A pesar de todas las ventajas del uso de im谩genes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilizaci贸n es la falta de programas b谩sicos para realizar el procesamiento de la informaci贸n.
En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de im谩genes, en el marco de la construcci贸n y validaci贸n de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gr谩ficas de Usuario, de f谩cil utilizaci贸n, y es acompa帽ado por una breve Gu铆a de Usuario para su uso. La conversi贸n RGB a CIELAB se implementa usando un modelo te贸rico ampliamente conocido, y diversos modelos emp铆ricos. 脡stos 煤ltimos permiten trabajar con condiciones de iluminaci贸n no est谩ndares. El software permite calibrar los modelos emp铆ricos usando un patr贸n de color ColorChecker Classic.
El sistema se prob贸 usando diferentes c谩maras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un color铆metro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.
Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisici贸n de im谩genes (y el patr贸n de colores para la calibraci贸n, si las condiciones de iluminaci贸n no son est谩ndar).This work presents software to perform color measurement in the CIELAB color space from RGB digital images. The software was developed like Graphic User Interfaces, friendly and easy to use. Theoretical as well as empirical models for conversion between color spaces were incorporated. The software allows performing calibration of the empirical conversion models in a simple way, using a standard color-checker.En el archivo .zip puede encontrarse el software para su descarga y posterior acople a MatLab.Centro de Investigaci贸n y Desarrollo en Criotecnolog铆a de Alimentos (CIDCA