Geometric modelling of heterogeneous and complex foods

A procedure to obtain realistic geometric models of foods having different inner tissues or sub–regions 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–regions, 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: Goñi, Sandro Mauricio. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Purlis, Emmanuel. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentin

CIELAB : Color measurement from digital images

El color es una característica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptación o rechazo de un producto y también su valor. En numerosas áreas científicas e industriales, el color de materiales sólidos y semisólidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un estándar internacional para medición de color adoptado por la Commission Internationale d’Eclairage en 1976. En esta representación de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variación de verde a rojo, y b* representa la variación de azul a amarillo. Las mediciones instrumentales de color de materiales sólidos y semisólidos se realizan generalmente usando colorímetros digitales, los cuales son fáciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminación estándar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparación, son comparativamente caros, su área de medición es pequeña, no se pueden usar para muestras muy pequeñas, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir. La determinación de color también puede realizarse con cámaras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visión computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminación controlada, una cámara digital y un programa para procesar la información obtenida. Las cámaras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de información espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy pequeñas, son equipos considerablemente más baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y características, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir. La mayor desventaja del uso de cámaras digitales es que brindan información en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos teóricos o empíricos. A pesar de todas las ventajas del uso de imágenes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilización es la falta de programas básicos para realizar el procesamiento de la información. En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de imágenes, en el marco de la construcción y validación de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gráficas de Usuario, de fácil utilización, y es acompañado por una breve Guía de Usuario para su uso. La conversión RGB a CIELAB se implementa usando un modelo teórico ampliamente conocido, y diversos modelos empíricos. Éstos últimos permiten trabajar con condiciones de iluminación no estándares. El software permite calibrar los modelos empíricos usando un patrón de color ColorChecker Classic. El sistema se probó usando diferentes cámaras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un colorímetro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios. Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisición de imágenes (y el patrón de colores para la calibración, si las condiciones de iluminación no son estándar).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 Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos (CIDCA

CIELAB : Color measurement from digital images

El color es una característica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptación o rechazo de un producto y también su valor. En numerosas áreas científicas e industriales, el color de materiales sólidos y semisólidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un estándar internacional para medición de color adoptado por la Commission Internationale d’Eclairage en 1976. En esta representación de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variación de verde a rojo, y b* representa la variación de azul a amarillo. Las mediciones instrumentales de color de materiales sólidos y semisólidos se realizan generalmente usando colorímetros digitales, los cuales son fáciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminación estándar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparación, son comparativamente caros, su área de medición es pequeña, no se pueden usar para muestras muy pequeñas, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir. La determinación de color también puede realizarse con cámaras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visión computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminación controlada, una cámara digital y un programa para procesar la información obtenida. Las cámaras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de información espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy pequeñas, son equipos considerablemente más baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y características, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir. La mayor desventaja del uso de cámaras digitales es que brindan información en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos teóricos o empíricos. A pesar de todas las ventajas del uso de imágenes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilización es la falta de programas básicos para realizar el procesamiento de la información. En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de imágenes, en el marco de la construcción y validación de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gráficas de Usuario, de fácil utilización, y es acompañado por una breve Guía de Usuario para su uso. La conversión RGB a CIELAB se implementa usando un modelo teórico ampliamente conocido, y diversos modelos empíricos. Éstos últimos permiten trabajar con condiciones de iluminación no estándares. El software permite calibrar los modelos empíricos usando un patrón de color ColorChecker Classic. El sistema se probó usando diferentes cámaras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un colorímetro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios. Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisición de imágenes (y el patrón de colores para la calibración, si las condiciones de iluminación no son estándar).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 Investigación y Desarrollo en Criotecnología 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 ΔΕ was high enough to be noticeable. The average ΔΕ was 5.88 ± 3.32, with an average absolute ΔL* = 2.79 ± 2.42, Δa* = 3.02 ± 2.94; Δb* = 2.84 ± 2.53. In addition, the color measured by the image analyses technique seemed to be more similar to the real ones.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología 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: Goñi, Sandro Mauricio. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología; ArgentinaFil: Purlis, Emmanuel. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; ArgentinaFil: Salvadori, Viviana Olga. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comisión de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos; Argentina. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería; 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 ± 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 IngenieríaCentro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

Medición de color de alimentos en el espacio CIELAB a partir de imágenes

En este trabajo se desarrolló un sistema de visión computacional para realizar mediciones de color de alimentos sólidos y semi-sólidos a partir de imágenes digitales. Se construyó un gabinete de adquisición de imágenes con iluminación controlada, se probaron diferentes cámaras digitales, y se desarrolló un programa para realizar el procesamiento de la información obtenida, incorporando protocolos de calibración. Las pruebas de calibración de diferentes modelos de conversión entre espacios de color fueron exitosas. Adicionalmente se midió el color de muestras de diferentes alimentos usando tanto el sistema de visión computacional como un colorímetro digital Minolta, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.Publicado en Terceras Jornadas de Investigación, Transferencia y Extensión. La Plata : Universidad Nacional de La Plata, 2015.Facultad de Ingenierí

CIELAB : Color measurement from digital images

El color es una característica de calidad de gran importancia, dado que es el primer aspecto que perciben los clientes o consumidores, y puede determinar la aceptación o rechazo de un producto y también su valor. En numerosas áreas científicas e industriales, el color de materiales sólidos y semisólidos de diversa naturaleza se representa tradicionalmente usando el espacio de color CIELAB (o CIE 1976 L*a*b*), un estándar internacional para medición de color adoptado por la Commission Internationale d’Eclairage en 1976. En esta representación de color, L* representa la luminosidad de un objeto, a* representa la variación de verde a rojo, y b* representa la variación de azul a amarillo. Las mediciones instrumentales de color de materiales sólidos y semisólidos se realizan generalmente usando colorímetros digitales, los cuales son fáciles de utilizar y calibrar, y poseen una fuente de iluminación estándar incorporada. Sin embargo, dichos equipos tienen una serie de limitaciones: requieren servicio especializado de mantenimiento y/o reparación, son comparativamente caros, su área de medición es pequeña, no se pueden usar para muestras muy pequeñas, y el equipo debe ponerse en contacto con la superficie a medir. La determinación de color también puede realizarse con cámaras digitales. Para esto se utiliza un sistema de visión computacional (SVC), compuesto por un ambiente de iluminación controlada, una cámara digital y un programa para procesar la información obtenida. Las cámaras digitales permiten obtener, de una sola vez, una gran cantidad de información espacial, permiten realizar mediciones de superficies muy grandes y/o muy pequeñas, son equipos considerablemente más baratos y en el mercado hay gran variedad de marcas, modelos y características, y no requieren un contacto directo con la superficie a medir. La mayor desventaja del uso de cámaras digitales es que brindan información en el espacio de color Rojo, Verde, Azul (RGB), el cual debe transformarse al espacio de color CIELAB, usando modelos teóricos o empíricos. A pesar de todas las ventajas del uso de imágenes digitales para realizar mediciones de color, uno de los aspectos principales que limita su utilización es la falta de programas básicos para realizar el procesamiento de la información. En este trabajo se presenta un programa desarrollado para realizar el procesamiento de imágenes, en el marco de la construcción y validación de un SVC. El programa se presenta como Interfaces Gráficas de Usuario, de fácil utilización, y es acompañado por una breve Guía de Usuario para su uso. La conversión RGB a CIELAB se implementa usando un modelo teórico ampliamente conocido, y diversos modelos empíricos. Éstos últimos permiten trabajar con condiciones de iluminación no estándares. El software permite calibrar los modelos empíricos usando un patrón de color ColorChecker Classic. El sistema se probó usando diferentes cámaras digitales, con resultados satisfactorios. Se realizaron mediciones de color de diferentes alimentos, usando el SVC desarrollado y un colorímetro MINOLTA, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios. Potenciales usuarios del software deben tener su propio gabinete de adquisición de imágenes (y el patrón de colores para la calibración, si las condiciones de iluminación no son estándar).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 Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimentos (CIDCA

Simulation of the natural convection in an electrical oven

Los productos cárnicos y panificados son de consumo masivo en numerosos países y suponen un consumo de energía elevado y, cada vez en mayor medida, el uso hornos eléctricos. En este sentido, es importante desarrollar hornos eficientes. El objetivo de este trabajo fue desarrollar un modelo preliminar de la fluido-dinámica por convección natural dentro de un horno eléctrico. Se utilizó un horno doméstico para los experimentos y dada la simetría del horno en las simulaciones numéricas se trabajó con un cuarto del volumen real. Para calcular el flujo de aire en el interior del horno se adoptó un modelo 3D de flujo laminar incompresible, acoplando el balance de energía, y la aproximación de Boussinesq para describir las fuerzas de flotación. En el balance de energía se impuso la temperatura en el techo y el piso, y en la pared y la puerta se estableció pérdida de energía por convección. El modelo se validó 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 aproximación de Boussinesq están al límite de sus posibilidades, por lo cual se prevé 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.Centro de Investigación y Desarrollo en Criotecnología de Alimento

Medición de color de alimentos en el espacio CIELAB a partir de imágenes

En este trabajo se desarrolló un sistema de visión computacional para realizar mediciones de color de alimentos sólidos y semi-sólidos a partir de imágenes digitales. Se construyó un gabinete de adquisición de imágenes con iluminación controlada, se probaron diferentes cámaras digitales, y se desarrolló un programa para realizar el procesamiento de la información obtenida, incorporando protocolos de calibración. Las pruebas de calibración de diferentes modelos de conversión entre espacios de color fueron exitosas. Adicionalmente se midió el color de muestras de diferentes alimentos usando tanto el sistema de visión computacional como un colorímetro digital Minolta, y los resultados obtenidos fueron satisfactorios.Publicado en Terceras Jornadas de Investigación, Transferencia y Extensión. La Plata : Universidad Nacional de La Plata, 2015.Facultad de Ingenierí