Dissing, Bjørn Skovlund

Spektroskopi og spektral billede analyse i kombination med multivariat data analyse teknikker har vist sig at være eneståaende redskaber til hurtig kvalitets analyse af forskellige typer produkter. Dette bliver allerede udnyttet til en vis grad i industrien men især vurdering af fødevareprodukter i fødevare industrien er af interesse i denne afhandling. Den ikke-invasive spektroskopiske billede optagelses teknik er i stand til at måle individuelle fødevare partikler og komponenter simultant ved et samlebåand, ved at udnytte effektive mønster genendelses metoder til at ekstrahere den egentlige og nyttige information fra de store mængder af data som de spektrale billedeoptagelser udgør. Dette sker ved at finde underliggende latente strukturer i data som beskriver den information, vedrørende bestemte kvalitets parametre, man er ude efter. Multispektral billedeanalyse af fødevarer er allerede blevet undersøgt meget i litteraturen, dog ikke i et lige så stort omfang som andre hurtige non-invasive metoder såsom f.eks. nær-infrarød og midt-infrarød spektroskopi. En stor fordel ved spektrale billeder i forhold til spektroskopiske målinger er den iboende spatielle information der kan bruges til at identicere præcis de områder på prøven der er vigtige for en given kvalitets parameter. En anden central egenskab der opnåes ved spektraskopi og spekrale billeder sammen med avancerede dataanalyse teknikker er muligheden for via eksplorativ fremgang at opstille nye hypoteser vedrørende fødevarer. Den ikke-invasive stikprøve tagning er ligeledes i sig selv meget værdifuld for fødevare industrien da det kan nedsætte risikoen for konterminering af fødevaren og tillader meget hurtig vurdering af kvaliteten. På denne måde kan spektroskopiske billeder i kombination med mønstergenkendelse møde de høje produktions krav der sættes i industrien for kvalitets kontrol, process kontrol og overvågning. I denne afhandling er spektrale billeder og mønster genkendelse blevet brugt til at undersøge og på nogle punkter give forslag til at forbedre analyse og forståelse af forskellige fødevareprodukter. Det centrale arbejde præsenteres i 7 forskellige artikler (hvoraf 5 beskriver fødevarer og 2 beskriver andre tanker vedrrende spektrale billeder i fødevare industrien) og 2 tekniske rapport som er vedlagt. Ligeledes er en introduktion til emnet samt en sammenbinding af de udarbejdede artiker og konklusion præsenteret i afhandlingen. Artiklerne sætter primært fokus på brugen af spektrale billeder i bageri industrien og lignende industrier der gr brug af varmebehandlende metoder såsom risting eller ovnbagning. Der sættes fokus på hvoledes spektrale billeder kan bruges til at øge forståelsen af de ikke-enzymatiske brunings processer der foregår under varmebehandlingen og hvorledes disse kan bruges til at forbedre overvågningen af sådanne processor. Over flade farve samt vandindhold og interne strukturer i fdevaren er meget vigtige egenskaber der forklarer brunings processen og derfor er disse undersgt i forskellige eksperimenter og artikler. En artikel beskrivende en enzymatisk bruning af forarbejdede og frosne grøntsager der har ligget i køleskabet i en periode viser ligeledes hvordan multispektrale billedemetoder kan bruges til at detektere sådanne brunings processer til trods for det er meget svag bruning der foregår. Andre kvalitets parametre der er blevet undersgt er muligheden for at bruge spektrale billeder til at kvanticere fordærvelsen i råt hakket svinekød, i tidlig såvel som sen fase. I denne artikel demonstreres bl.a. hvordan den heterogene vurderings egenskab der naturligt ligger i billeder kan bruges til at opnå gode prædiktionsestimater af hvor fordærvet et givent stykke kød er. Til dette eksperiment gøres brug af sensoriske målinger såvel som laboratorie målinger til at relatere de spektrale billeder af kdet til et eventuelt fordærv. Over flade farve er foruden at være vigtig i bageri industrien også meget vigtig i andre fødevare industrier såsom fiskeindustrien. På samme måde som måinger af over flade farve kan bruges til kvalitetskontrol af bagværk kan det også bruges til kvalitetskontrol af fisk. En artikel beskriver hvorledes pigmentet astaxanthin kan kvanticeres i fiske filleter vha. multispektrale billeder. Til sidst præsenteres to tekniske artikler der dels beskriver en alternativ metode til at transformere multispektrale billeder til synlige farve rum der kan visualiseres. Dels beskriver de også hvordan et billedeoptagelses system der gør brug af filtre istedet for dioder som det vanlige kamera ellers gør, kan simpliceres fra at bruge mange filtre til at bruge ganske få uden at forringe prædiktions egenskaben af fedt i kobe kød væsentligt.Spectroscopy and spectral imaging in combination with multivariate data analysis and machine learning techniques have proven to be an outstanding tool for rapid analysis of different products. This may be utilized in various industries, but especially rapid assessment of food products in food research and industry is of importance in this thesis. The non-invasive spectroscopic imaging techniques are able to measure individual food components simultaneously in situ in the food matrix while pattern recognition techniques effectively are able to extract the quantitative information from the vast data amounts collected. Underlying qualitative features (latent structures) are extracted from multivariate spectral data in order to quantify desired quality parameters properly. Specically multispectral imaging which has been explored to a lesser extent than ordinary spectroscopy, having the possibility to exploit the inherent heterogeneity that exists in foodstuffs have been investigated here. An extra feature obtained by combining spectroscopy, imaging and chemometrics is exploratory analysis. This is central in food research, since novel hypotheses about the food systems under observation may be generated using this inductive analytical approach. For the food industry it is an additional advantage that the fast, non-invasive, remote sensing nature of the spectroscopic imaging methods allows on-line measurements. In this way spectroscopic imaging in combination with advanced data analysis meets the high throughput needs for quality control, process control and monitoring. In this Ph.D. project the possibilities provided by spectroscopic imaging and chemometrics have been utilized to improve the analysis and understanding of different food products. The work is presented in seven papers and two additional technical reports which make up the core of the thesis. Furthermore an introduction together with a linking of the contributions is presented in this thesis. The papers puts an emphasis on the use of multispectral imaging in the baking industry where especially the non-enzymatic browning appearance and features related to this are highlighted. These are features such as colour, water content and internal structure of bread. A paper presenting enzymatic browning in pre stir fried and thawn vegetables is also presented showing that imaging techniques such as the one investigated in this thesis is able to detect even subtle colour changes. The possibility for quantifying early as well as late spoilage in raw pork meat is investigated where use of the heterogenetic structure is utilized to obtain good results on predicting sensory evaluations as well on laboratory analysis. Colour in other settings such as in the shery industry is equally important, and a paper describing detection of cartenoid pigment in trouts using spectral images shows promising results. Finally, two technical papers present possible ways of mapping multispectral images to a visible colour space, as well as how an alternative multispectral imaging system, making use of lters, may be used to design new more broad ranged filters. Fewer filters will increase the speed of such systems. Methods for solving such problems is to the knowledge of the authors rarely covered in the literature

Online Research Database In Technology

New vision technology for multidimensional quality monitoring of food processes

http://orbit.dtu.dk/ws/files/6242609/phd256_bdi.pdf

New vision technology for multidimensional quality monitoring of food processes

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Online Research Database In Technology