CC BY
1
Научни трудове на Съюза на учените в България-Пловдив. Серия В. Техника и технологии, естествен ии хуманитарни науки, том XVI., Съюз на учените сесия "Международна конференция на младите учени" 13-15 юни 2013. Scientific research of the Union of Scientists in Bulgaria-Plovdiv, series C. Natural Sciences and Humanities, Vol. XVI, ISSN 1311-9192, Union of Scientists, International Conference of Young Scientists, 13 - 15 June 2013, Plovdiv.
ОПРЕДЕЛЯНЕ ЦВЕТА НА ПИЛЕшКО МЕСО ОТ БУТ В ПРОГРАМНИ СРЕДИ Matlab И LabVIEw
Ив. Кръстева, Вл. Ганчовска, Л. Костадинова УХТ-Пловдив
determine THE COLOR OF THE CHICKEN LEG IN programming ENVIRONMENTS Matlab and LabVIEw
Abstract: In the paper the color of chicken (boneless chicken leg), saved, under the same temperature conditions has been determined. The measurements have been made by using software mediums Matlab and Lab VIEW. Color is measured in L a*b* color model. An analysis of variance has been made, which indicates that the software does not affect the determination of color, and the storage time affection has been examined.
Системата за компютърно зрение може да бъде използвана за обективно определяне на качеството на месни продукти-безконтактно и неразрушаващо. Такава система е използвана за изследване цвета на птиче месо (обезкостен пилешки бут), съхранявано при еднакви температурни условия в зависимост от фактора време на съхранение.
Получаване на изображения
За получаването на изображения е използван фотоапарат OLIMPUS PEN Mini E-PM1, който е закрепен на статив, така че разстоянието от него до пробата да бъде еднакво за всички експерименти - 25см. По време на експеримента не е използвано допълнително осветление, с цел да се избегне появата на отблясъци върху пробата. Заснетите изображения се съхраняват в два снимкови формата - .jpg и .bmp.
Фиг. 1: Изображения на пробите пилешко месо заснети с фотоапарат
Обработка с Lab VIEW на заснетите проби:
Стартира се програмата NI Vision Builder AI 3.6 и от главния прозорец се избира опцията Configure Inspection. След зареждане на прозореца за проверка (инспекция) се избира функцията Simulate Acquisition. С тази функция се посочва името на определена директория, от която се отварят последователно файловете със заснетите изображения. Следващата стъпка от анализа на изображенията е направена с помощта на NI Vision Assistant (фигура 2). Избира се бутона Edit с цел конфигуриране на нова инспекция в подпрозореца. Задава се маска на изображението (Фигура 3) за маркиране на желана област на интерес, на която се измерва цвета.
Фиг. 2: Скрипт на стъпките, изпълнени в NI Vision Assistant
Фиг. 3: Избор на зона на интерес, с помощта на маска
След избора на областта на интерес се преминава обратно към програмата в NI Vision Builder AI. Избира се функцията Measure Colors, която автоматично изчислява цвета на зададената област и показва резултата в таблица за компонентите на избрания от нас цветови модел - в случая RGB.
Simulate Acquisition 1 Vision Assistant 1 Measure Colors 1
Фиг. 4: Скрипт на стъпките, изпълнени в NI Vision Builder
Резултатите се трансформират от RGB в La*b* посредством известния алгоритъм [1]. С този алгоритъм се обработват всички изображения от избраната папка.
1 h L11 l.il I
! ■ I .
Фиг. 5: Промяна на цвета в зоната на интерес
Време
Фиг. 6 Промяна на "а" компонента в зависимост от фактора време на съхранение
Обработка на изображенията в программа среда Matlab.
Цветът се определя в точка от изображението, а не за област както е във Vision Builder. Избират се по три точки от всяко изображение. За целта е ползвана следната программа:
i =imread (b3.jpg)
b=impixel (i)
От зададен файл се чете и формира изходно изображение -пълноцветен, тримерен масив с размер m x n x 3. Желаните на пиксели се избират ръчно [3].
Двуфакторен дисперсиомем анализ
След определяне на цвета на отделните проби пилешко месо с двата софтуерни продукта: LabVIEW и Matlab, в таблица 1 са нанесени измерените стойностти на а* компонентата на La*b* цветовия модел, където:
- L - яркост
- а* - тоново отношение между червеното и зеленото
- b* - тоново отношение между жълтото и синьото.
Таблица 1
Време
24 часа 48 часа 72 часа
Софт.продукт
Lab VIEW 22.4 20.4 17.6
22.3 20.9 16.9
21.9 20.9 15.8
MatLab 22.2 20.4 16.8
21.9 20.7 16.2
22.4 20.9 17.2
Определяме:
р=2 броя на софтуерните продукти q=3 броя времеви интервали
г=3 брой измервания в един програмен продукт за един интервал от време
Изчисленията на общите и средните стойности в двата програмни продукта са поместени в таблица 2.
Таблица 2.
Време Софт.продукт 24 часа 48 часа 72 часа Общи: Средни:
Lab VIEW 22.4 20.4 17.6 179,1 19,9
22.3 20.9 16.9
21.9 20.9 15.8
MatLab 5.6 22.2 20.4 16.8 178,7 19,8556
21.9 20.7 16.2
22.4 20.9 17.2
Общи: 133,1 124,2 100,5 357,8
Средни: 22,1833 20,7 16,75 19,87778
Отделните общи измервания на различните софтуерни продукти за отделните интервали от време са нанесени в таблица 3.
Време Софт. продукт 24 часа 48 часа 72 часа
Lab VIEW 66,6 62,2 50,3
Ма1ЬаЬ 5.6 66,5 62 50,2
Анализът на дисперсията е таправет в таблица 4 [2].
Таблица 4
Източтик та дисперсия (фактор) Сума та квадратите Степени та свобода Средти квадрати Статистика та теста ^оЪз
фактор A = ягСС - x S2A = 0.00889 Р-1= 2-1=1 с2 сл ел/ (р -1)
р -1 =0.00889 Ся / Ря(г - 1) = 0.0393
фактор B = pr - х... )2 S2B = 94.6478 Я-1= 1-1=2 св эВ/ (я -1)
я -1 = 47.3239 ЭЯ/РЯ(Г -1) = 209.2948
фактори A и B ЭЛв = - x.j.- X!.. + х... )2 1 i S2AB = 0,00111 (р-1)(Я-1) =1.2=2 лв ЭЛв / (Р - 1)(я -1)
(Р - 1)( -1) =0,000556 / Ря(г -1) =0.00246
Остатъчта дисперсия R SR = ^^ (Х!]к - ХУ-) 1 j к S2R = 2.7133 РЯ(г-1)= 2.3.(3-1)= 12
РЯ(г -1) = 0,2261
Обща дисперсия S 2 = 97.3711 рЯг-1= 2.3.3-1 = 17
Изводи:
На (база на получените резултати се определи влиянието 1еа факторите върху изменението на стойностите на един количествен признак (измененито на цвета).
Тестване на хипотезите (а = 0,05) :
Липса на влияние на фактора " начин на отчитане на цвета ":
От таблицата за квантили на F разпределение, при q=0.95, намираме р = 4 7472 и сравняваме с наблюдаваното :
^ = 0.0393<^ = 4 7472 и понеже РоЫ < Рсг приемаме Н0. Факторът „начин на отчитане
на цвета" не оказва влияние.
Липса на влияние на фактора "време на съхранение":
Н0: т1 = т2 = т3 = т4 = т; Н1 : 3] т j Ф т .
От таблицата за квантили на F разпределение, при q=0.95, намираме рсг = 3.8853 и сравняваме с наблюдаваното :
ГоЬ§ = 29 .2948 >рсг = 3.8853 и понеже Fobs >Fcг отхвърляме Н0. Факторът „време на съхранение" оказва влияние.
Липса на взаимно влияние на двата фактора:
[ Н0:тм = т; 1 = 1,2; j = 1,2,3,4;
I Н1 : 3 i, j т 1 Ф т .
От таблицата за квантили на F разпределение, при q=0.95, намираме рсг = 3.8853 и сравняваме с наблюдаваното ^ :
^ = 0.002457 < р = 3 8853 и понеже ГоЬ < Рс г приемаме Н0. Не се наблюдава взаимно влияние на двата фактора.
Литература
1. http://www.easyгgb.com/index.php?X=CALC
2. Дончев, Д, М. Дилчева, В. Кинова (2009). Практическо ръководство по статистика, Автоспектър, Пловдив
3. Андреева Хр., Н. Катранджиев, Определяне качествените характеристики на хранителни продукти по морфологични показатели в програмната среда Ма1ЬаЬ, Научна конференция с международно участие „Хранителна наука техника и технологии", Научни трудове том LIX, Пловдив, 19-20 октомври 2012, 680-684.
Н0 : т1 = т2 = т
Н1 : 31 т 1 Ф т
