Analisi dell`immagine: alcuni case study

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Analisi dell’immagine: alcuni case study
Marco Riva
diSTAM, Sez. Tecnologie Alimentari
Università degli Studi di Milano
Via Celoria,2 - 20133 Milano
e-mail: [email protected]
On-line: IS8 - Image Analysis (http://www.distam.unimi.it/info.htm)
Marco Riv a - © diSTAM Univ ersità degli Studi di Milano
1
CASE STUDY 1: Valutazione delle dimensioni
L’analisi dell’immagine consente una
valutazione rapida della dimensione di
prodotti di forma semplice: nel caso
degli spaghetti il diametro e la sua
uniformità sono fattori che influenzano
le prestazioni del prodotto durante la
cottura.
2
1
CASE STUDY 2:
Quantificazione di difetti evidenti alla superficie di un prodotto
Le proprietà di superficie di un prodotto alimentare esercitano spesso una importante
influenza sul giudizio di accettabilità istintiva (precedente al consumo) e/o possono essere
correlate alla “storia” tecnologica del prodotto. Tra le caratteristiche ad impatto visivo,
l’imbrunimento della superficie nei prodotti cotti o trattati termicamente è sicuramente un
indice “critico”.
Un caso esemplificativo di imbrunimento, con ricadute sull’impulso all’acquisto o al
consumo, è quello delle “bruciature” delle patatine-chips.
L’image-analysis, mediante algoritmi di soglia, consente di isolare rapidamente le superfici
eccessivamente inscurite e di quantificarle.
3
Quantificazione di difetti evidenti alla superficie di un prodotto
Distribuzione relativa del gray-level nel caso di una
singola patatina, sua deconvoluzione con due funzioni
gaussiane ed individuazione della soglia di
discriminazione.
Esempio dell’applicazione della soglia
all’immagine di una patatina ed
individuazione delle bruciature.
4
2
CASE STUDY 3:
0 min
15 min
5 min
17,5 min
7,5 min
20 min
Individuazione del tempo ottimale di cottura di un riso parboiled
10 min
12,5 min
22,5 min
25 min
Grani di riso a diversi tempi di cottura
Mediante analisi dell’immagine, basata sulla
misura dell’area proiettata dei grani di riso a
diversi tempi di cottura è possibile individuare
un criterio per definire il completamento della
gelatinizzazione dell’amido
Evoluzione di indici di massa e di area
proiettata, durante la cottura di riso parboiled
per la definizione del tempo ottimale di cottura
(TOC)
CASE STUDY 4:
5
Determinazione della dimensione frattale (fette biscottate)
Mediante analisi
dell’immagine è possibile
quantificare e prevedere
alcune proprietà avanzate
della struttura di un prodotto.
Ad esempio, nei prodotti da
forno a bassa umidità (fette
biscottate) alcuni indici di
tessitura (dimensione
frattale, entità della crosta,
dimensione degli alveoli e
sua distribuzione in classi)
possono essere correlate alle
proprietà meccaniche e
all’adsorbimento d’umidità,
studiate mediante analisi
reologica e
termogravimetrica.
Immagine originale >>>
Area di indagine >>>
Valutazione Perimetro a #
risoluzioni in vista della
determinazione della
dimensione frattale >>>>
600 dpi
300 dpi
6
3
Relazione fra struttura e comportamento meccanico
Relazione fra perimetro degli alveoli e risoluzione. Il
coefficiente angolare consente di calcolare la
dimensione frattale, indice predittore del
comportamento meccanico.
Maggiore è la dimensione frattale, più il contorno
degli alveoli è “frastagliato” e la fetta assorbe
meglio l’umidità ed è più “fragile”.
Relazione esistente tra dimensione frattale, modulo di
elasticità e adsorbimento di umidità in fette biscottate
(le lettere indicano i diversi campioni studiati)
7
CASE STUDY 5: Misura del colore (fette biscottate)
Campioni di Fette biscottate
Colorimetro
Fotocamera
76
70
E
F
68
66
64
B
62
C
60
58
-0.2
A
G
0
0.2
0.4
0.6
+ giallo < a/b > + rosso
0.8
1
F
D
74
D
+ scuro < L > + chiaro
+ scuro < L > + chiaro
72
E
72
70
68
66
B
64
G
A
C
62
60
0.20
0.22
0.24
0.26
0.28
0.30
0.32
0.34
+ giallo < a/b > + rosso
8
4
Misura della omogeneità cromatica (fette biscottate)
200
Omogeneità del colore
Dev.st B = 44.04
180
31
160
ds RGB (RGB foto/scanner)
B
Campione
più omogeneo
Camp
FotoD
29
140
Scanner
27
120
100
25
80
Dev.st B = 30.17
23
Forte disomogeneità
60
21
40
19
Camp G
20
170
15
0
0.2
G
E
0.4
0.6
B Posizione
A relativa
C
0.8
D
1
F
9
CASE STUDY 6: Image Analysis on-line (colore)
Le due proprietà su cui si è posta
maggior attenzione sono il colore e le
dimensioni.
Per il monitoraggio del colore sono
disponibili due tipi di sensori, il primo
basato su sistemi colorimetrici
tristimolo, in grado di fornire misure
nello spazio Lab-CIE o in spazi di
colore ad esso correlato; il secondo
su videocamere a colori.
Il loro principale vantaggio , rispetto
ai sistemi colorimetrici, è la possibilità
di misurare valori di colore medi e con
minori limitazioni per quanto riguarda
il campo di visione.
Dispositivo colorimetrico QualProbe, impiegato per il
monitoraggio del colore di biscotti durante la cottura, basato
sull’elaborazione del segnale generato da un rivelatore che
misura la radiazione tra 400 e 700 nm emessa da una serie di
LED e riflessa dal prodotto.
10
5
Image Analysis on-line (dimensioni e forma)
Il monitoraggio delle dimensioni
riguarda soprattutto lo spessore di
prodotti piani, ad esempio biscotti
o cracker.
Esistono diversi tipi di sensori per
effettuare tali misure (meccanici,
pneumatici, ad ultrasuoni), ma
attualmente i sistemi che sembrano
offrire le maggiori prospettive sono
quelli basati sull’analisi
dell’immagine.
Sono stati proposti diversi sistemi,
ad esempio, alcuni prevedono la
misura dell’ombra proiettata dal
prodotto, altri l’impiego di un diodo
laser: la misura delle tracce di luce
e la loro posizione sul prodotto
permettono di misurarne lo
spessore, il diametro o la
lunghezza e la larghezza.
Principio operativo dei dispositivi laser per la misura on-line
dello spessore di biscotti
11
CASE STUDY 7: Studio della cottura di paste alimentari
Riva M., Pagani M.A., in progress
Durante la cottura, i prodotti amilacei quali la pasta
alimentare, sono interessati ad un simultaneo
trasferimento di calore e materia, nonché al
processo di gelatinizzazione dell’amido.
In conseguenza di queste trasformazioni le
caratteristiche sensoriali, nutrizionali e di aspetto
dei prodotti mutano profondamente.


La massa ed il volume del prodotto aumentano
L’amido cristallino viene gelificato (con perdita
della proprietà di birifrangenza)
Sezione spaghetto a diversi tempi di cottura
L’Image Analysis consente:
• di parametrizzare la cinetica di
cottura e definire il Tempo
Ottimale di Cottura (TOC)
• di verificare il comportamento in
sovracottura
12
6
Cottura Pasta alimentare - TOC
Durante la cottura della pasta si assiste ad un
contemporaneo aumento di massa e di volume (la
gelificazione dell’amido corrisponde ad un
processo diffusivo di acqua verso il prodotto ed a
una riorganizzazione strutturale della sua
matrice).
Cottura spaghetti
AI tempo ottimale di cottura (TOC) i fenomeni si
esauriscono.
La valutazione dell’incremento di massa è inficiata dalla
quantità di acqua trattenuta alla superficie del prodotto.
Per geometrie semplici (spaghetto) è possibile misurare
direttamente ed in modo preciso l’incremento di volume.

Digitalizzazione diretta su scanner (risol. 600 dpi, immagine in toni di grigio) di un numero
rappresentativo di campioni, direttamente estratti dal sistema di cottura ad un tempo preordinato.

Applicazione di una maschera di contrasto, di un filtro mediano, riconoscimento automatico degli
oggetti (bright objects) e misura della grandezza significativa (es. diametro). I dati sono direttamente
ottenuti come valore medio +/- dev.standard
13
Cottura Pasta alimentare – Evoluzione massa e diametro
Al punto ottimale di
cottura cessa
l’assorbimento di
acqua necessaria alla
gelificazione dell’amido
(la derivata prima della
funzione dV/dt diventa
0). Continua
l’incremento di massa
(effetto “spugna”) e,
successivamente la
struttura rigonfia
ulteriormente.
L’Image Analysis fornisce un criterio semplice e preciso
per la definizione del TOC
14
7
Cottura Pasta alimentare – Tenuta alla cottura
Rapportando
l’incremento di massa a
quello di volume si
ottengono informazioni
interessanti: una
“buona” pasta
mantiene la sua densità
apparente in
sovracottura (non si
“sfascia”). Una pasta di
inferiore qualità ha una
densità apparente
inferiore e si sfascia.
L’Image Analysis fornisce informazioni utili sulla tenuta
alla cottura
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Cottura Pasta alimentare – Evoluzione della gelatinizzazione
Il fenomeno di perdita
di birifrangenza (primo
stadio della
gelatinizzazione) può
essere parametrizzato
digitalizzando le sezioni
radiali degli spaghetti e
misurando, dopo
l’applicazione di idonei
filtri di contrasto, il
rapporto fra “anima”
cruda e sezione totale.
Si ottiene una
descrizione classica del
fenomeno (cinetica del
I°ordine)
L’Image Analysis consente una
parametrizzazione cinetica completa
della fenomenologia della cottura
16
8
Cottura Pasta alimentare – Conclusioni

L’Image Analysis consente di ottenere una descrizione semplice, accurata e
completa della fenomenologia della cottura delle paste alimentari

Dall’immagine digitalizzata della pasta in corso di cottura è possibile estrarre
informazioni pratiche (definizione TOC e tenuta alla sovracottura) e parametri
cinetici.

L’interesse applicativo è evidente per i settori del Controllo di Qualità ed in
fase di comparazione

La tecnica è estendibile ad altri prodotti amilacei (es. riso)
17
CASE STUDY 8: Applicazioni dell’analisi dell’immagine nel
settore lattiero-caseario
• Formaggio Montasio: Applicazione di tecniche di Image
Analysis nella parametrizzazione e nella genesi
dell’occhiatura
• Formaggio Gorgonzola: Classificazione e
caratterizzazione mediante Image Analysis (in comparazione
alla valutazione sensoriale) del colore (muffe e pasta),
dell’entità e dell’omogeneità dello sviluppo delle muffe e
delle crepe.
• Formaggio Emmenthal: Studio della struttura e della
formazione dell’occhiatura
• Formaggio Grana Padano: Applicazione di un esame
radiografico per il controllo on-line della maturazione
18
9
Studio della evoluzione della maturazione del formaggio
Asiago mediante tecniche classiche e per Image Analysis
Obbiettivo principale della nostra ricerca, svolta in collaborazione con il Consorzio di Tutela
del formaggio Asiago, è stato la messa a punto ed il collaudo di una innovativa tecnica di
Image Analysis, volta alla misurazione della entità e delle caratteristiche geometriche di
forma e distribuzione della occhiatura, nonché alla misurazione dei parametri cromatici.
Oltre a questi indici di “aspetto”, il nostro lavoro ha considerato alcuni parametri di
consistenza e classici indici di composizione, nel tentativo di definire una relazione di
corrispondenza fra fenomenologia della evoluzione maturativa e manifestazione di caratteri
visivi e di tipicità.
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As i a go - M a t e r i a l i
La ricerca ha interessato cinque aziende produttrici rappresentative della
etereogenità del panorama globale dei soci del Consorzio
4 produttori
1 produttore (C5)
Fette a 7, 20 e 40 giorni di maturazione
Fette a 7, 14, 21, 28, 35, 42 giorni di maturazione
Porzionamento delle fette
1.
Sottocrosta
2.
Pasta
(analisi ripetute in triplo – su differenti fette ad ogni
tempo di maturazione – per indici compositivi e
parametri reologici, su 4 superfici-fetta per colore e
parametri geometrici)
20
10
Asiago - Image analysis: colore
Le caratteristiche cromatiche possono essere determinate direttamente sulle immagini
digitalizzate in opportuno formato, previa standardizzazione delle condizioni di
illuminazione del campione. Il software di fotoritocco Adobe Photoshop consente di
esprimere direttamente il colore “medio” (di tutta la superficie considerata) nelle
coordinate L (luminosità), a* (grado di rosso), b* (grado di giallo) e di definire la tinta
(a*/b*)
Luminosità (%)
Tinta (a*/b*)
95.78±1.56%
-0.198
Luminosità (%)
Tinta (a*/b*)
88.91±1.20%
-0.289
40 giorni maturazione
21
Image analysis: entità e distribuzione dell’occhiatura
Le caratteristiche geometriche e morfologiche dell’immagine possono essere misurate
utilizzando operatori di discriminazione sulla matrice binaria di digitalizzazione, operatori
logici e morfologici, o criteri densitometrici del livello di grigio: è possibile isolare i diversi
elementi dell’immagine (es: occhiatura) ed ottenerne una misura automatica (numero,
estensione, superficie media, densità in diverse zone)
22
11
Image analysis: caratteristiche di forma dell’occhiatura
Le caratteristiche di forma degli oggetti selezionati (es. occhiature) possono essere
caratterizzate con differenti indici. La roundness esprime il rapporto Perim2 / ( 4π Area) ed
indica se la forma è più o meno “rotonda” o “distorta”. La dimensione frattale indica il
frastagliamento e/o la rugosità dei contorni di un oggetto.
23
Asiago - Allegato
7 giorni
20 giorni
40 giorni
24
12
Analisi dell’immagine
Durante la stagionatura:
 L’occhiatura si sviluppa in modo significativo;
aumenta il numero di alveoli e la superficie occupata
(dal 2-3% al 5.5-6.5%) e con modificazioni della loro
conformazione.
 Gli alveoli, che erano inizialmente distribuiti
omogeneamente sull’intera superficie, si sviluppano
significativamente nella zona centrale della forma,
dove le condizioni del potenziale di ossidoriduzione
facilitano l’attività metabolica dei batteri
eterofermentanti, propionici ed, in parte, dei lieviti.
Gli “occhi” si deformano e si allungano
allontanandosi sempre più dalla conformazione
originale pseudosimmetrica.
Il contorno dell’alveolo mostra un caratteristico
livellamento e appiattimento testimoniato da un
decremento della dimensione frattale.
La pasta inscurisce e la sua tonalità vira verso il
giallo paglierino con componenti verdastre.
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Asiago - Evoluzione degli indici di aspetto
L’evoluzione dei parametri di qualità visiva è stata confermata, pur nell’ambito di una intrinseca e scontata
variabilità, nell’intera popolazione campionaria.
Gli indicatori di qualità visiva estensione dell’occhiatura, superficie media dell’alveolo, roundness,
dimensione frattale, insieme ai due indici cromatici, hanno mostrato, nell’insieme della popolazione
campionaria, una buona correlazione con l’indice di maturazione NCN/Ntot (R2> 0.8) candidandosi dunque a
descrittori supplementari del fenomeno maturativo.
26
13
Asiago - Conclusioni
Standardizzazione dei protocolli d’ Image Analysis di indici visivi caratteristici
di un prodotto lattiero caseario e automazione delle tecniche di misura al fine di
consentire un’elasticità ed una flessibilità analoga a quella di tecniche più
consolidate
Descrizione approfondita delle variazioni
caratteristiche del processo di maturazione di
un formaggio, correlando la fenomenologia
chimica e fisica alle mutazioni delle
caratteristiche d’aspetto
Derivazione di misure oggettive relative
alle qualità d’aspetto del formaggio
utilizzabili come integrazione del
disciplinare di produzione
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CASE STUDY 9: Misura della shelf life – Massima velocità eventi degradativi
Evoluzione dell’occhiatura nel taleggio
conservato a 10°C
Ipotesi: il prodotto è “fresco” fino a quando i
fenomeni degradativi innestati non procedono
con la massima velocità.
L’evoluzione degli indici di aspetto del
taleggio è parametrizzata ricercando un
tempo di stabilità, definito in coincidenza del
massimo della derivata prima della funzione
interpolante.
28
14
Misura della shelf life – Massima accelerazione eventi degradativi
Misura del colore per
Image Analysis:
 acquisizione immagine
Cicorino / 5°C
mediante scanner piano in
condizioni standard
 elaborazione mediante
software di fotoritocco
Adobe Photoshop 5.5
 valutazione diretta dei
parametri L (luminosity), a
(redness) e b (yellowness)
 Nel caso del cicorino viene scelto come indice di
imbrunimento il valore du HUE (a/b). L’evoluzione di a/b
viene modellata con una funzione sigmoidale
Su questa base è possibile definire un tempo di stabilità:
t
limite
= max d2(a/b)/dt2
29
15

Analisi dell`immagine: alcuni case study

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