CC BY
125
Научни трудове на Съюза на учените в България-Пловдив. Серия В. Техника и технологии, т. XV, ISSN 1311 -9419 (Print), ISSN 2534-9384 (On- line), 2017. Scientific Works of the Union of Scientists in Bulgaria-Plovdiv, series C. Technics and Technologies, Vol. XV., ISSN 1311 -9419 (Print), ISSN 2534-9384 (On- line), 2017.
МЕТОДИ ЗА ОПРЕДЕЛЯНЕ ПОКАЗАТЕЛИТЕ НА КАЧЕСТВОТО НА ХЛЯБ И ХЛЕБНИ ИЗДЕЛИЯ Хрнстина Андреева1 *Катедра Компютьрнисистем ии еехнологии, Технически факултет, Университет по хранителни технологии, Пловдив, България
MEtHOd s FORDETEbuwiNiNGinDicATORS
OF BREAD AND BREAD PRODUCTS HristinaAndreeva1 department of Computer Systems and Technology, Technical Faculty, University of Food Technologies, Plovdiv, Bulgaria
Abstract: By increasing the expectations and demands of consumers on the quality of bread and confectionery products, the process of searching for methods of objective evaluation of the quality of these basic food products is increased. In this paper different methods for evaluating the basic indicators of bread and confectionery products quality are presented.
Key words: image processing, bread, bread products, porosity
Въведение
Хлябът е основен хранителен продукт за човека и в течение на времето неговото потребление се увеличава. Хранителната пълноценност на хляба и хлебните изделия се определя от тяхната калорииност, усвояемост и качество на съдържащите се в тях суровини. Променят се и очакванията, и изискванията на потребителите към качеството на консумираните продукти. За получаване на добър хляб е необходимо да се спазват точно рецептурата и режимите на всички технологични процеси. Всяка една промяна в гореспоменатите условия води до съществена промяна в качеството на готовите изделия.
От консуматорска гледна точка качеството на хлебни и сладкарски изделия се определя най-вече на базата на различни органолептични показатели: общ външен вид, форма, цвят на горна и долна кора, цвят на средина, шупливост, разпределение на шуплите в цялостния обем на хляба, вкус и аромат. Може също така да бъдат определени масата, обема, дебелина на кората, специфичния обем и формоустойчивостта на готовото изделие. Критериите, на които трябва да отговарят готовите изделия са заложени в стандарти [Утвърден стандарт „България", 2011]. За контрола на параметрите се използват физикохимични и органолептични методи за оценка на показателите на качеството на готовия продукт [БДС 2684-79]. При провеждане на анализа се разрушава изследваната проба и е необходимо време, за да се получи резултат. Анализът на крайния продукт е субективен, защото в преобладаващите случаи се извършва от човек. Това налага необходимост от разработването на нови методи и технологии за анализ на храни.
За определяне на шупливостта на хляба могат да се използват различни методи: инструментални, оптични, електрически, фотографски, ренгенови, инфрачервени и
спектрометрични методи [Pallav P., 2009; Garcia-Alvarez J, 2005; Gan T. H, 2006; Alava J. M, 2007].
Методи за определяне състоянието на хляб
Инструментални методи
Едно от най-важните хлебопекарни свойства на брашното е неговата сила и тя може да бъде определена по реологичните свойства на тестото. В България съществат няколко метода за определяне на тези свойства: чрез разстилане на тестено топче от брашно и вода, с валориграф, с екстензограф на Брабиндер, с алвеограф на Шопен, чрез пенетриране на тесто и с фаринограф на Брабиндер [Zlateva, D.,2011].
Реологичните свойства на тестото са важни за качеството на продуктите [Arpita M.,2008] и са свързани със специфичния обем и текстурните характеристики на хлебните изделия.
Хранителните влакнини (фибри) са обща и важна съставка на едно ново поколение от здравословни хранителни продукти търсени все повече от клиентите. Диетичните фибри оказват влияние върху реологичните свойства на тестото и органолептичните показатели на готовия продукт. Изследван е ефекта на някои пречистени диетични фибри от различен произход (грах, какао, кафе, пшеница и микрокристална целулоза) върху реологичните свойства на тесто от пшенично брашно и качеството на готовите хлябове. Изследването на реологичното поведение на тестото се извършва с помощта на фаринограф-консистограф и алвеограф. За определяне на влиянието на вложените фибри в хляба е направена сензорна оценка [Jefferson, D.R., 2007].
От физико-механична гледна точка, хлябът има структура с висока шупливост. Обективната оценка на структурните параметри на продукти съставени от брашно - хляб и бисквити, се базира на използване на органолептична оценка на готовия продукт [Arpita M., 2008; Scanlon, M. G., 2001; Giannou, V., 2003]. Шупливостта е един от най-важните показатели на качеството на хлебни и сладкарски продукти [Razmi-Rad E., 2007; Caballero P. A., 2007; Ribotta P., 2007; Zhang J., 2006].
Крайната структура на средината на хляба е важна при избора на хлебни продукти и оказва влияние върху възприятието на потребителите за качеството на хляба [Arpita M.,2008].
Акустични методи
Акустичните методи за измерване могат да бъдат директни или индиректни. За определяне на шупливостта на продукти, могат да се използват както директни [Alava J. M., 2007; . Prakash M. N. K., 2003; . Juodeikiené G., 2004; Povey M. J. W., 1998], така и индиректни [Elmehdi H. M., 2003; Gan T. H., 2006; Pallav P., 2009] ултразвукови методи. Методът на директно измерване (фиг. 1) се базира на промяната на параметрите на ултразвуковия сигнал преди да влезе и след като е проникнал в порестия продукт [Povey M. J. W., 1998]. Шупливостта се определя чрез анализ на съотношението на тези сигнали. Ако шупливостта на продукта е висока и порите са доста големи, тогава промените в параметрите на ултразвуковия сигнали са по-малки и трудно могат да се измерват. За сравняване на оценките за продукта, дебелината на пробите трябва да бъде еднаква.
Ultiasomr
(1 Kr>i:i:t.
< >
Ultrascmc receiver
Al
/1
Фиг. 1. Оценка на шупливостта на хляб с директен ултразвуков метод за измерване
Директни акустични методи за определяне шупливост на материали могат успешно да се прилагат при проектирането на автоматизирани системи за управление, защото тези методи са бързи и предоставят много информация за материала. По-ниските ултразвукови честоти са по-подходящи, при прилагането на тези методи, тъй като затихването на тези честоти е по-слабо в хляба. Прекият метод за акустично измерване е безразрушителен и успешно може да се използва за он-лайн контрол на процеса за изследване на структурните показатели и качеството на хлебни изделия. Този метод се препоръчва както за лабораторни, така и за промишлени приложения.
Методите за косвено измерване [Gan T. H., 2006; Garcia-Alvarez J., 2005; Juodeikienè G., 2004] се основават на възможността порестия материал да усвоява течност. Пробата се потапя в измервателния съд. Постепенно течността започва да измества въздуха от порите. Степента на тази промяна зависи от шупливостта на материала. Наред с другите методи за
измерване на промяната в нивото на течност може да се използва ултразвуковия метод на ехолокация [Juodeikienè G., 2006]. Измервателния съд е монтиран върху твърда и солидна основа [Petrauskas A., 2007]. Електро-акустичния сензор на ултразвуковата система за ехолокация (ultrasonic echolocation level meter) е монтиран на еднакво разстояние над измервателния съд. По този начин разстоянието между електро-акустичното устройство и дъното на съда за измерване остава постоянно
(фиг. 2).
Фиг. 2 Етапи на процеса за оценка на шупливост с акустична ехолокация
Непреките акустични методи за определяне на шупливост може да се използват в лабораторни условия, тъй като те са по-бързи в сравнение с методите за механично измерване. Когато се използва индиректен акустичен метод за измерване на шупливост се получава допълнителна информация за дефектите на повърхността на продукта. При използване на акустични методи за оценка на шупливостта на хляб, правилната подготовка на пробите е от решаващо значение.
Компютърни методи
Проверката на качеството на храни и селскостопанска продукция е трудоемко. Едновременно с повишените очаквания за хранителни продукти на високи стандарти за качество и безопасност, необходимостта от точно, бързо и обективно определяне на качеството на тези характеристики в хранителните продукти продължава да расте. Въпреки това, тези операции често се извършват ръчно, което е скъпо и ненадеждно, защото човешкото решение при определянето на качествени фактори като външен вид, аромат, хранителни вещества, структура и т.н., е непоследователно, субективно и бавно. Машинното зрение (фиг. 3) осигурява една алтернатива за автоматизирана, безразрушителна и ефективна технология за изпълнение на голяма част от горните изисквания. В описаните в литературата изследвания се подчертава потенциала на тези подходи при инспекцията и окачествяване на плодове и зеленчуци, оценка на качеството на зърното и на други хранителни продукти, като хлебни и сладкарски изделия, пица и макарони и т.н. [ВаЫп Р, 2007].
За обективно определяне на показателите на качеството на хранителни продукти се използват съвременните компютърни технологии, които предоставят големи възможности в
тази насока. Използват се вероятностни и спектрални методи, уейвлети [Georgiev A.S., 2010] и различни алгоритми и програми за обработка на първична информация и идентификация на различни показатели на качество с цел класификация [Georgiev A., 2007]. За анализ на готовото изделие най-често се използват оптични методи. Особено голямо приложение имат оптичните методи във видимата и инфрачервената област, защото в тези области бързо и лесно се определят показателите - форма, размери, цвят, наличие на дефекти и други. За целта се използват системи за машинно зрение. Те представляват камера или фотоапарат, които получават първичната информация за обекта, специално осветление, което осветява полето на зрение и компютър със съответния софтуер за обработка на получената информация.
Механичните свойства на хляба и тестените продукти силно зависят от тяхната шупливост [Scanlon, M. G., 2001]. Шуплите в средината на хляба се определят по размер, разпределение, форма и дебелина на стените между тях и до голяма степен определят органолептичните характеристики на продукта [Baardseth, P., 2000]. Изследването на структурата на средината на тестени изделия може да се извърши чрез използване на методи за получаване на изображения. За целта могат да се използват различни устройства за генериране на изображения: скенери, CCD камери и ядрено-магнитен резонанс [GonzalesBarron, U., 2006; Lassoued, N., 2007]. След компютърна обработка и анализ на получените изображения се получава обективна оценка на визуалните характеристики.
Frame grabber
}
л г SfhwMPC 1 -А
с э о
- J - Food Sempie
ш ССССССССССД ООО салл TMSSSfiwSoC в ййаг пИо MBU \ •»WW № А
Фиг. 3 Компоненти на система за машинно зрение
Друг важен показател на качеството на храните е структурата, характеризирана като мека, влажна, суха или ронлива. Компютърното зрение е подходящо средство за оценка на този показател. Методът е безконтактен и не разрушава изследвания продукт. Характеристики като шупливост, еднородност и цвят са много важни при анализа на структурата. Проучванията показват, че храни с подобни текстури могат да бъдат групирани, което води до възможността за прилагане на изкуствен интелект за анализ на данни за решаване на текстурни проблеми [Mohd. Zaid Abdullah, 2008].
Прилагането на цифрова обработка на изображения води до по-надеждна и обективна оценка на структурата на хлебната средина. Scanlon и Zghal [Scanlon, M. G., 2001] са разгледали геометричната свързаност и хомогенност на шуплите. За коректни резултати относно текстурни свойства на хлебната средина трябва да бъдат изучавани изображения, заснети в различни части на средината.
Изображенията на средината (Grey level image) и съответните им бинарни изображения (Binary image) при различш продължителност за печене, както и температурата в централната зона на тестото са показани на фиг. 4. Температурата е измервана с помощта на термодвойки. Структурните промени, наблюдавани в тестото (фиг. 4 A-L), показат че еволюцията на шуплите е непрекъснат процес [Perez-Nieto, A., 2010].
Bakina time and Grey tew el Binarvimaop Baking time and Grey level core tempera lure image y a" core temperature image
* - я Щ
шт
SO 3
10O S * J', . J* ^ 1'>'l S
IMs Tc=30.94iO.+7
900 s
Tc"»2.?Zt:in
250 s - ' , 1200 s.
Tc=37.4bd1 Tç= 32.73* D. 10
Фиг. 4 Еволюция на шуплите като функция на времето на печене
Компютърен анализ на изображения се прилага за количествено определяне на характеристиките на различни видове хляб. Всеки тип хляб се характеризира чрез набор от морфологични и цветови параметри [Thiele, C., 2004; Brescia, M. A., 2007].
Изображения на структурата могат да бъдат съставени от една или повече пространствени примитиви. Могат да бъдат използвани три подхода за разпознаване на структурни характеристики на базата на обработка на изображения на продукта: статистически, структурен и спектрален [Gonzalez, R. C., 2002].
Rouille и др. [Rouille, J., 2005] оценяват средината на френски хляб, произведен с различни брашна, чрез гранулометричен метод, прилагащ математическа морфология върху изображения с нюанси на сивото. Използвани са морфологичните операции ерозия, дилатация и тяхната комбинация, отваряне и затваряне, модифициране на изображенията в зависимост от големината и интензитета на светлите и тъмните области. Методът прави възможно копютърното определяне на някои структурни характеристики, като същевременно се избягва прагова сегментация.
Заключение
Направеното литературно проучване показва, че с нарастване очакванията и изискванията на потребителите към качеството на хляба и хлебните изделия нараства и необходимостта от методи за обективна оценка на състоянието на качеството на тези основни хранителни продукти. Съществува тенденция към търсене на възможности за прилагане на методите, базирани на цифрова обработка на изображения, за оценка на качеството на хлебни изделия. Перспективността им произтича от безконтактното получаване на първична информация и възможността за обработката и получаване на решения в реално време.
Използвана литература
Утвърден стандарт „България" за хляб „Добруджа", (2011), Министерство на земеделието и храните, София
БДС 2684-79, Брашно тип 500, София
Pallav P., D. A. Hutchins, T. H Gan., (2009), Air-coupled ultrasonic evaluation of food materials, Ultrasonics, vol. 49(2), 244-253
Garcia-Alvarez J., Rodriguez J. M., Yanez Y., Turo A., Chavez J. A., Garcia M. J., Salazar J., (2005), Study of the time-dependence of the mechanical properties of doughs for flour strength evaluation, Proceedings - IEEE Ultrasonics Symposium, vol. 3, 1480-1483
Gan T. H., Pallav P., Hutchins D. A., (2006), Non-contact ultrasonic quality measurements of food products, Journal of Food Engineering, vol. 77(2), 239-247
Alava J. M., Sahi S. S., Garcia -Alvarez A., Turo A., Chavez J.A., Garcia M. J., Salazar J., (2007), Use of ultrasound for the determination of flour quality, Ultrasonics, vol. 46(3), 270-276
Zlateva, D., (2011), Health aspects of consumption of products of wholemeal flour, XpaHHTe^HO-BKycoBa npoMnm^eHOCT, 6pon 8/2011, 54-57
Arpita M., Datta A. K., (2008), Bread baking - A review, Journal of Food Engineering, vol. 86(4), 465-474
Scanlon, M. G., M. C. Zghal, (2001), Bread properties and crumb structure, Food Research International, vol 34(10), 841-864
Giannou, V., Kessoglou, V., Tzia, C., (2003), Quality and safety characteristics of bread made from frozen dough. Trends in Food Science and Technology 14 (3), 99-108
Razmi-Rad E., Ghanbarzadeh B., Mousavi S. M., Emam-Djomeh Z., J. Khazaei J., (2007), Prediction of rheological properties of Iranian bread dough from chemical composition of wheat flour by using artificial neural networks, Journal of Food Engineering, vol. 81 (4), 728-734
Caballero P. A., Gomez M., Rosell C. M., (2007), Improvement of dough rheology, bread quality and bread shelf life by enzymes combination, Journal of Food Engineering, vol. 81(1), 4253
Ribotta P., Bail A., (2007), Thermo-physical assessment of bread during Staling, LWT -Food Science and Technology, vol. 40 (5), 879-884
Zhang J., Datta A. K., (2006), Mathematical modeling of bread baking process, Journal of Food Engineering, vol. 75, 78-89
Prakash M. N. K., Ramana K. V. R., (2003), Ultrasound and its application in the food industry, Journal of Food Science and Technology, vol. 40(6), 563-570
Juodeikiene G., Basinskiene L., (2004), Non-destructive texture analysis of cereal products, Food Research International, Amsterdam: Elsevier, vol. 37. No. 6, 603-610
Povey M. J. W., (1998), Ultrasonics of foods, Contemporary Physics,vol. 39, 467-478 Elmehdi H. M., Page J. H., Scanlon M. G., (2003), Using ultrasound to investigate the cellular structure of bread crumb, Journal of Cereal Science, vol. 38, 33-42
Gan T. H., Pallav P., Hutchins D. A., (2006), Non-contact ultrasonic quality measurements of food products, Journal of Food Engineering, vol. 77(2), 239-247
Juodeikiene G., Petrauskas A., Jakubauskiene L., Minialga V., (2006), Development of an indirect method for evaluating porous cereal product structures using acoustic echolocation, Meas. Sci. Technol, Vol. 17(2), 249-256
Petrauskas A., (2007), Evaluation of porous food products by using ultrasonic methods, Ultragarsas (Ultrasound), vol. 63(3), 20-25
Babin P, Della Valle G, Dendievel R, Lourdin D, Salvo L, (2007), Xray tomography study of the cellular structure of extruded starches and its relations with expansion phenomenon and foam mechanical properties. Carbohydr Polym 68:329-340
Georgiev A.S., L.F. Kostadinova, R.Gabrova, N. Shopov, (2010), Increasing the Rate of Operation of Automatic Quality Classifiers for Agricultural products - Software and Hardware Decisions, Acta Horticulturae, N858, 431-438
Georgiev A., L. Kostadinova, Gabrova R, (2007), Automatic Quality Classifiers of Food Products - rate of the speed problems, Proceedings of ICEST, Ohrid, Macedonia, vol.2, 803-807
Gonzales-Barron, U., F. Butler, (2006), A comparison of seven thresholding techniques with the k-means clustering algorithm for measurement of bread-crumb features by digital image analysis, Journal of Food Engineering, vol. 74, 268-278
Lassoued, N., P. Babin, G. Della Valle, Marie-Francoise Devaux, Anne-Laure Reguerre, (2007), Granulometry of bread crumb grain: Contributions of 2D and 3D image analysis at different scale, ood Research International 40.8: 1087-1097
Mohd. Zaid Abdullah, (2008), Quality Evaluation of Bakery Products, Computer vision technology for food quality evaluation, 481-522
Perez-Nieto, A., J.J. Chanona-Perez, R.R. Farrera-Rebollo, G.F. Gutierrez-Lopez, L. Alamilla-Beltran, G. Calderon-Dominguez, (2010), Image analysis of structural changes in dough during baking, LWT - Food Science and Technology 43, 535-543
Brescia, M. A., D. Sacco, A. Sgaramella, A. Pasqualone, R. Simeone, G. Peri, A. Sacco, (2007), Characterisation of different typical Italian breads by means of traditional, spectroscopic and image analyses, Food Chemistry 104, 429-438
Thiele, C., S. Grassi, M. Ganzle, (2004), Gluten hydrolysis and depolymerization during sourdough fermentation. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 52, 1307-1314
Gonzalez, R. C., Woods, R. E., (2002), Digital image processing (2nd ed.). New Jersey: Prentice-Hall, 793
Rouille, J., G. Della Valle, M. F. Devaux, D. Marion, L. Dubreil, (2005), French bread loaf volume variations and digital image analysisof crumb grain changes induced by the minor components of wheatflour, Cereal Chemistry, 82, 20-27
