Le comuni fotografie digitali a colori o le immagini (RGB) acquisite da uno scanner da scrivania possono essere elaborate al fine di estrarre “informazione” sulle caratteristiche del campione. Tali caratteristiche possono riguardare la composizione chimica del campione, qualora sia legata al suo colore, la presenza di eventuali difetti o aspetti qualitativi di varia natura. In questo ambito sono state realizzate con successo diverse ricerche, tra cui: • classificazione di campioni di pesto alla genovese di diverse marche • predizione del contenuto di pigmenti in campioni di pesto alla genovese • identificazione del difetto “cotenna rossa” in cosce suine • identificazione della varietà e del grado di maturazione di uve lambrusco • predizione del grado di tostatura del caffè macinato
Scanner modificato per l’acquisizione di immagini di caffè
Il colore è sicuramente un attributo fondamentale del caffè perché, oltre a influenzare la scelta del consumatore, è un indicatore del processo di tostatura. I metodi di misurazione del colore impiegati nell’industria si basano generalmente sull’uso di strumenti dedicati, come i colorimetri. Tali strumenti analizzano una piccola area del campione, cosa che potrebbe portare a errori nella misurazione del colore, soprattutto nel caso di campioni disomogenei. In questa applicazione, quindi, il colore del caffè tostato è stato misurato in maniera oggettiva e riproducibile semplicemente acquisendo l’immagine del campione (corrispondente all'area di acquisizione detto scanner) attraverso uno scanner piano ed elaborando tale immagine con appositi algoritmi di calcolo.
Il metodo di elaborazione delle immagini prevede di convertire le comuni immagini RGB in segnali monodimensionali (colorigrammi) che mantengono simultaneamente l’informazione spaziale e l’informazione relativa al colore. Questo approccio consente di analizzare molte immagini in tempi ristretti richiedendo un limitato sforzo di calcolo, cosa che favorisce l’implementazione di sistemi automatizzati.
Applicabile a tutti gli alimenti: • estrazione di informazione chimica, fisica, reologica e sensoriale dalle immagini di alimenti; • costruzione di modelli predittivi per la differenziazione rapida dei prodotti in classi qualitative; • costruzione di modelli predittivi per quantificare diverse proprietà dei prodotti, inclusi i difetti; • possibilità di automatizzare i sistemi di controllo basati sulle immagini RGB.
Grado di tostatura del caffè
Misurazione del grado di tostatura del caffè macinato
Ogni ricetta ha un indice di colore atteso, ovvero un valore di indice di colore che ci si aspetta per una specifica miscela di differenti caffè sottoposta ad un determinato protocollo di tostatura. La conformità alle specifiche aziendali è soddisfatta nel caso in cui il valore di indice di colore misurato sul campione dopo macinatura sia compreso nell’intervallo pari al valore dell’indice di colore atteso ± 4 unità. In questo lavoro è stato implementato un sistema di valutazione del colore che può essere utilizzato dall’azienda in un’applicazione “da banco”, rapida ed economica, che non necessita di strumenti dedicati o di personale specializzato. I risultati ottenuti dall’applicazione di questo approccio ai campioni di caffè macinato sono stati ottimi: l’errore commesso dal modello di calibrazione ottenuto è più basso rispetto alle tolleranze aziendali e potrebbe essere abbassato ulteriormente implementando il modello con nuovi campioni.
Azienda leader nella tostatura del caffè
Sviluppi futuri di questo approccio nell’ambito del controllo qualità del caffè:l’estensione dell’applicazione alla valutazione di altri parametri qualitativi,come ad es. il grado di omogeneità;l’archiviazione in formato elettronico di immagini e risultati per la costruzione di un database di dati storici aziendali;la possibilità di implementare un sistema automatizzato di controllo on-line
Acquisizione ed elaborazione delle immagini