Численные характеристики окраски плодов паприки (Capsicum annuum, Linn) в режиме RGB

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Биология


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

УДК 667. 275
ЧИСЛЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ОКРАСКИ ПЛОДОВ ПАПРИКИ (CAPSICUM ANNUUM, LINN) В РЕЖИМЕ RGB
1* 2 © А. В. Герасимов, Я.С. Бурыгина
*1ГУ Всероссийский научно-исследовательский институт пищевых ароматизаторов, кислот и красителей (ГУ ВНИИПАКК), Литейный пр., 55, Санкт-Петербург, 191 104 (Россия) e-mail: alge@nwgsm. ru
2 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет, ул. проф. Попова, 4, Санкт-Петербург (Россия)
Изучены числовые параметры окраски плодов красного перца (паприка, Capsicum annuum, Linn.), применяемых для получения пищевого красителя (Е160с), Анализ окраски проводили после сканирования образцов на планшетном сканере. Численные параметры определяли в цветовом режиме RGB (красный, зеленый и синий цвет) с применением разработанной программы Colors 1.0.
Введение
В последние годы актуальным направлением в производстве пищевых красителей является их выделение из природных источников. Красящие вещества в основном выделяют из плодов или соцветий растений [1].
Пигменты плодов паприки (красный перец, Capsicum annuum, Linn.) широко применяют в производстве пищевых красителей, обычно в виде масляного раствора (Paprika Oleoresins, El 60c) [2].
Состав красящих веществ, присутствующих в зрелых плодах паприки был детально изучен в ходе многочисленных исследований [3−7]. Основным пигментом, присутствующим в плодах красного перца, является каратиноид капсантин C40H58O3, придающий плодам характерный цвет и имеющий следующую химическую структуру (I) [2]:
OH
Поскольку окраска плодов красного перца подвержена изменениям (в зависимости от сорта, условий выращивания, сезонных условий и т. п.), то разработка методов контроля исходного сырья является актуальной задачей. Современные сенсорные методы анализа окраски являются субъективными,
Автор, с которым следует вести переписку.
поскольку связаны с мнениями экспертов. Аналитические же методики такие, как отражательная спекгрофотометрия, требуют наличия специализированного дорогостоящего оборудования.
Ранее нами сообщалось о разработанном методе определения параметров окраски растительного сырья с применением планшетного сканера и программного обеспечения ЭВМ [8].
В данной работе мы изучали окраску образцов молотых плодов красного перца с применением разработанного метода компьютерной обработки изображений в цветовом режиме RGB.
Экспериментальная часть
В работе использовали 4 образца молотого красного перца из коммерческой сети. Образцы были условно обозначены буквенными индексами (А, Б, В и Г). Определение окраски проводили непосредственно для плодов паприки, без предварительной экстракции пигментов.
Для предотвращения загрязнения стекла сканера анализируемые образцы помещали в кюветы, в качестве которых применяли пластиковые чашки Петри диаметром 40 мм (ТУ 64−2-19−79). Толщина слоя образца в кювете составляла 5−6 мм.
Сканирование проводили с применением планшетного сканера Mustek Scan Express 6000P. Условия сканирования: цветовой режим — True Color (16,5 млн цветовых оттенков), оптическое разрешение сканирования — 200 dpi.
Сканирование и определение цветовых параметров окраски выполняли с применением специально разработанной программы Colors (версия 1. 0). Область определения окраски составляла «150×200 пикселов. Параметры окраски определяли в цветовом режиме RGB.
Проведение измерений выполняли в 10 повторениях- статистические параметры (среднее значение х, стандартное отклонение Ах и стандартное отклонение S) рассчитывали с применением программы MS Excel'97 общепринятыми методами [9] при уровне доверительной вероятности P = 0,95.
Обсуждение результатов
Современные устройства оцифровки изображения (такие как цифровые камеры и фотоаппараты, сканеры и т. п.) оперируют с треххроматическим цветом. Формат RGB основан на сочетании трех компонент цвета — красный (R, Red), зеленый (G, Green) и синий (B, Blue) каналы. Эти три цветовых оттенка выбраны базовыми, поскольку именно они непосредственно фиксируются человеческим глазом. Все остальные цвета являются результатом смешения трех базовых компонент.
В качестве детекторов для перевода изображения анализируемого образца в цифровой формат нами были выбраны планшетные сканеры, как более дешевые и, следовательно, доступные (по сравнению с цифровыми камерами) устройства. При сканировании количество двоичной информации о цвете одной точки полноцветного изображения составляет 24 бита на каждую точку, по 8 бит на каждый из основных цветов RGB. В сумме это дает свыше 16 млн цветовых оттеков, что вполне достаточно для характеристики окраски объекта.
Анализ окраски (после сканирования образцов) проводили с применением специально разработанной программы Colors 1.0. Принцип работы программы — вычисление среднего арифметического значения для каждого цветового параметра (в нашем случае — режима RGB) по всем точкам изображения (пикселям) в выбранной области обработки изображения.
Численные параметры окраски образцов паприки представлены в таблице 1. Значения каждого цветового канала в RGB-модели измеряются по шкале от 0 (максимальная интенсивность) до 255 (минимальная интенсивность). Следовательно, чем меньше значения, тем более насыщеннее цвет образца.
На основании полученных данных, представленных в таблице 1, можно сделать вывод, что наибольшей интенсивностью окраски обладает образец В. Изученные образцы плодов паприки в соответствии с интенсивностью их окраски (по мере ее убывания) можно расположить следующим образом: В & gt- А & gt- Б & gt- Г. Как было установлено в ходе исследований, наибольший интерес для характеристики окраски паприки имеют шкалы B и G, сочетание которых дает оранжево-красный цвет (вычитание из белого цвета синего оттенка B приводит к желтому окрашиванию, а зеленого оттенка G — к красному). Именно минимальные значения параметров окраски по этим двум шкалам и характеризуют наиболее интенсивное окрашивание образца.
Таблица 1. Результаты определения параметров окраски образцов паприки в цветовом режиме ЯвВ
Образец Цвет образца Число обрабатываемых пикселей Цветовой параметр Значения
х ± Ах S
А красно- 32 292 R 128,31 ± 0,873 10,08
коричневый G 32,04 ± 0,362 7,86
B 5,51 ± 2,612 5,96
Б желто-оранжевый 34 034 R 204,11 ± 0,908 13,23
G 93,72 ± 0,689 6,78
B 48,47 ± 1,119 7,91
В красно- 36 576 R 157,63 ± 0,706 9,03
оранжевый G 16,83 ± 1,723 7,03
B 0 ± 0 0
Г желто- 32 770 R 153,81 ± 0,921 11,63
коричневый G 93,95 ± 0,792 7,79
B 69,51 ± 0,834 7,07
При анализе влияния разрешения сканирования на цветовые параметры было отмечено, что изменение этого показателя не сказывается на результатах определения. Данные, подтверждающие этот вывод, представлены в таблице 2.
В данном случае анализу подвергался образец В, обладающий наиболее интенсивной окраской. Область обработки составляла 2*2 см.
Повышение оптического разрешения сканирования приводит к увеличению числа обрабатываемых пикселей (табл. 2). При этом изменение разрешения в диапазоне 100−300 dpi не сказывается на результатах определения окраски. Дальнейшее повышение разрешения сканирования до 600 dpi приводит к изменению показателей R, G и B, но это изменение несущественно. Следует отметить, что повышение разрешения (особенно до 300−400 dpi и более) приводит к увеличению времени анализа и возрастанию размера сохраняемого файла (табл. 2). Поэтому наиболее целесообразным является проведение сканирования образцов при 200 dpi.
Как уже отмечалось выше, образцы перед сканированием помещали в пластиковые кюветы. Как было установлено, данная мера не оказывает влияния на определяемые численные значения цвета, в связи с незначительной толщиной (менее 1 мм) и прозрачностью материала стенки. Данное обстоятельство было проверено следующим образом: сканированию и дальнейшей обработке подвергали образец белой бумаги (мы использовали фотобумагу Lomond). Отсутствие различия в параметрах окраски в образцах отсканированной фотобумаги, помещенной непосредственно на стекло сканера (R=255, G=255, B=255) и в кювету (R=255, G=255, B=255), подтвердило сделанное предположение об отсутствии влияния кюветы на измеряемые параметры окраски анализируемых объектов.
Таблица 2. Влияние разрешения сканирования на цветовые параметры
Разрешение, dpi Число пикселей Значения параметров окраски Размер файла, Кб
R G B
100 5621 158 16 0 18,5
200 22 052 159 17 0 72,4
300 52 440 159 17 0 163
400 92 720 162 18 3 291
600 202 048 165 20 7 641
Выводы
Изучены численные параметры окраски плодов паприки в режиме ЯвВ. Предложенный метод может быть применен для контроля окраски растительного сырья при производстве пищевых красителей.
Список литературы
1. Downham A, Collins P. Colouring our foods in the last and next millennium // International Journal of Food Science and Technology. 2000. V. 35. № 1. P. 5−22.
2. Болотов В. М., Нечаев А. П. Пищевые красители // Пищевые ингредиенты: сырье и добавки. 2001. № 1. С. 4−11.
3. Curl, A.L. The carotenoids of red bell peppers // Journal of Agriculture and Food Chemistry. 1962. V. 10. P. 504−509.
4. Davies B.H., Matthews S., Kirk J.T.O. The Nature and biosynthesis of the carotenoids of different colour varieties of Capsicum annuum // Phytochemistry. 1970. V. 9. P. 797−805.
5. Almela L., Lypez-Roca J., Candela M.E., Alc6zar M.D. Separation and determination of individual carotenoides in a Capsicum cultivar by normal phase high-performance liquid chromatography // Journal of Chromatography. 1990. V. 502. P. 95−106.
6. Deli J., Matus Z., Szabolcs J. Carotenoid composition in the fruits of black paprika (Capsicum annuum variety longum nigrum) during ripening // Journal of Agriculture and Food Chemistry. 1992. V. 40, P. 2072−2076.
7. Mnguez-Mosquera M.I., Hornero-Mmdez D. Separation and quantification of the carotenoid pigments in red peppers (Capsicum annuum L.), paprika, and oleoresin by reversed-phase HPLC // Journal of Agriculture and Food Chemistry. 1993. V. 41. P. 1616−1620.
8. Герасимов А. В. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей // Химия растительного сырья. 2000. № 4. С. 81−83.
9. StatSoft, электронный учебник. http: //www. statsoft. ru/home/textbook/default. htm
Поступило в редакцию 1 декабря 2001 г. После переработки 19 декабря 2001 г.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой