OCJENJIVANJE HOMOGENOSTI RAZDIOBE POVRĆA U MESNIM PROIZVODIMA METODOM RAČUNALNE ANALIZE SLIKE

Preview:

DESCRIPTION

OCJENJIVANJE HOMOGENOSTI RAZDIOBE POVRĆA U MESNIM PROIZVODIMA METODOM RAČUNALNE ANALIZE SLIKE. Diplomski rad. Melita Magić. CILJ RADA:. Primjenom računalne analize slike u 8-bitnom RGB modelu boja ocijeniti homogenost razdiobe povrća u obarenim kobasicama različitih proizvođača - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

OCJENJIVANJE HOMOGENOSTI RAZDIOBE POVRĆA U MESNIM PROIZVODIMA

METODOM RAČUNALNE ANALIZE SLIKE

Melita Magić

Diplomski rad

CILJ RADA:

Primjenom računalne analize slike u 8-bitnom RGB modelu boja ocijeniti homogenost razdiobe povrća u obarenim kobasicama različitih proizvođača

Ukazati na prednosti i nedostatke primjenjene metode

Kakvoća mesnih proizvoda

Kakvoća mesnih proizvoda ovisi prvenstveno o kakvoći sirovina (mesa u širem smislu i različitih dodataka), o izboru tehnoloških postupaka prerade i konzerviranja, kakvoći ambalaže te uvjetima skladištenja

Tehnološki cilj prerade je osigurati optimalna senzorska i nutritivna svojstva mesnih proizvoda

Kakvoća mesnih proizvoda regulirana je odredbama Pravilnika o kakvoći mesnih proizvoda iz 1974. g., a Hrvatska ga je preuzela od bivše SFRJ

Sistematizacija mesnih proizvoda

Sistematizacija mesnih proizvoda se može vršiti na temelju:

1. primjenjenog tehnološkog postupka,

2. sirovinskog sastava,

3. održljivosti tijekom skladištenja,

4. stupnju obrađenosti,

5. tradicije pojedine regije,

6. zdravstveno-dijetalnih svojstava i sl.

Prema primjenjenom tehnološkom postupku mesni se proizvodi dijele na:

1. proizvode od sirovog mesa,

2. sušene mesne proizvode,

3. termički obrađene mesne proizvode,

4. dehidrirane mesne proizvode,

5. mesne specijalitete.

Osnovne sirovine i dodatni sastojci za proizvodnju mesnih proizvoda

Osnovne sirovine za proizvodnju mesnih proizvoda su:

1. meso u užem smislu riječi,

2. masno tkivo,

3. iznutrice,

4. kožice,

5. ostaci masnog tkiva,

6. juha (bujon),

7. krvna plazma,

8. emulzija.

Dodatni sastojci za proizvodnju mesnih proizvoda su:

1. kuhinjska sol, začini i njihovi ekstrakti,

2. delikatesni proizvodi biljnog ili životinjskog podrijetla,

3. ostali dodatni sastojci: škrob, brašno, mlijeko, sirutka, želatina, jaja, gljive, povrće, gluten, ocat...

4. emulgatori, 5. aditivi, 6. hidrolizati kvasca i biljnih

proteina, starter kulture.

Svojstva uzoraka za analizu

UZORAK PROIZVOĐAČ

VRSTA PROIZVODA

MASA (kg)

PROMJER (mm)

ROLADA S POVRĆEM

"Bermes"

Pušća

Obarena

kobasica ~0,50

80

KOBASICA S POVRĆEM

MINI

"Puris"

Pazin

Obarena kobasica

~0,75 80

DELKO S PAPRIKOM

MIDI

"Koka" d.o.o.

Varaždin

Obarena kobasica ~0,50 63

EXTRA WURST S

KRASTAVCIMA I KOPROM

"Koka" d.o.o.

Varaždin

Obarena kobasica

~0,35 45

EXTRA WURST SA SIROM I

KRASTAVCIMA

Koka" d.o.o.

Varaždin

Obarena kobasica

~0,35 45

Sastav uzoraka za analizu

UZORAK SASTAV

ROLADA S POVRĆEM

Juneće meso, masno tkivo, nitritna sol 2%,

polifosfati 0,3%, povrće u listićima, začin

KOBASICA S POVRĆEM MINI

Pureće meso, masno tkivo, Na-nitrit do 0,015%,

polifosfati do 0,3%, paprika, luk, začini

DELKO S PAPRIKOM MIDI

Usitnjeno pileće meso, masno tkivo, Na-nitrit do 0,015%, polifosfati do 0,3%, emulgatori

1%, paprika

EXTRA WURST S KRASTAVCIMA I KOPROM

Usitnjeno pileće meso, masno tkivo, Na-nitrit do 0,015%, polifosfati do 0,3%, emulgatori

1%, krastavci, kopar

EXTRA WURST SA SIROM I KRASTAVCIMA

Usitnjeno pileće meso, masno tkivo, Na-nitrit do 0,015%, polifosfati do 0,3%, emulgatori

1%, krastavci, sir

Priprema uzoraka za analizu

Poprečni i uzdužni presjek obarene kobasice

"Delko s povrćem midi"

("Koka"d. o. o., Varaždin)

Računalna analiza slike

Shema računalnog sustava za obradu slike

Primjena treshold operacije na sliku uzorka

Paleta zastupljenih boja na uzorcima za analizu

Tri reprezentativne boje dobivene od svih postojećih

Priprema slike za analizu s pripadajućim histogramima

Rezultati

  Udio povrća na površini UZORKA (%)

Uzorak nerazdjeljen(n = 11 + 8)

četvrtine(n = (11 + 8)*4)

V_rp 13,37 12,02

V_kp 10,85 10,06

S_p 4,72 5,11

M_kk 12,64 11,70

M_ks 8,43 8,64

  STANDARDNA DEVIJACIJAza rezultate udjela povrća (s)

Uzorak nerazdjeljen(n = 11 + 8)

četvrtine(n = (11 + 8)*4)

V_rp 3,08 1,96

V_kp 2,03 1,47

S_p 1,60 1,44

M_kk 2,90 1,80

M_ks 1,96 1,69

  HOMOGENOST (1/s)

Uzorak nerazdjeljen(n = 11 + 8)

četvrtine(n = (11 + 8)*4)

V_rp 0,32 0,51

V_kp 0,49 0,68

S_p 0,63 0,69

M_kk 0,34 0,56

M_ks 0,51 0,59

Koeficijent korelacije između rezultata za homogenost razdiobe povrća u nerazdjeljenom uzorku i onom podijeljenom na četvrtine iznosi 0,883.

0

2

4

6

8

10

12

14

16

V_rp V_kp S_p M_kk M_ks

Po

vrš

ins

ki u

dio

po

vrć

a (

%)

Nerazdjeljen Četvrtine

Udio povrća na površini nerazdjeljenih uzoraka i četvrtina (%)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

V_rp V_kp S_p M_kk M_ks

Sta

nd

ard

na

de

vija

cija

Nerazdjeljen Četvrtine

Standardna devijacija za rezultate udjela povrća u nerazdjeljenom uzorku i onom podijeljenom na četvrtine

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

V_rp V_kp S_p M_kk M_ks

Ho

mo

ge

no

st

(1/s

)

Nerazdjeljen Četvrtine

Homogenost razdiobe povrća u nerazdjeljenom uzorku i uzorku podijeljenom na četvrtine

Zaključci (dopuniti o homogenosti)

PREDNOSTI METODE

brzina

jednostavnost

objektivnost

mogućnost naknadne usporedbe uzoraka

NEDOSTACI

osjetljivost metode na nepravilnu osvjetljenost objekta analize

potreban veliki broj uzoraka

Recommended