Цветометрическое количественное определение антоциановых пигментов в спиртовых и водных растворах

Цветометрическое количественное определение антоциановых пигментов

в спиртовых и водных растворах

Т. С. Ломова, В. В. Хрипушин, В. М. Болотов, О. В. Байдичева, О. Б. Рудаков

Воронежская государственная технологическая академия

В последнее время наблюдается устойчивая тенденция роста потребительского спроса на продукты, в составе которых присутствуют только натуральные красители [1]. Антоцианы — одни из самых распространенных в природе водорастворимых пигментов, имеющих разнообразные оттенки от розового до черно-фиолетового. Они способны оказывать положительное терапевтическое воздействие, выступать как антиоксиданты, противовоспалительные и противомутагенные агенты [2, 3].

Одним из простых в исполнении современных методов контроля качества окрашенной продукции, основанных на достижениях цифровых технологий, стала цветометрия. Аналитическим сигналом, связанным с концентрацией определяемого компонента, в этом методе служат цветометрические характеристики анализируемого образца(координаты цвета в различных системах, светлота, насыщенность цвета, цветовой тон и др.) [4-8]. С момента появления цифровой фотографии, настольных сканеров и компьютерных программ обработки цветового изображения появился быстрый, объективный и автоматизированный способ оценки цветометрических характеристик

окрашенных образцов. Полученный в результате цифрового сканирования файл изображения, представленный на экране монитора, может быть автоматически проанализирован при помощи стандартных программ, прилагаемых к цифровой камере или сканеру, как по характеристикам цветности, так и по отражающей способности или светлоте.

Стадии подготовки растворов к анализу в цветометрической методике не отличаются от действий, проводимых для измерения величины оптической плотности. Разница лишь в типе прибора, используемого для получения аналитического сигнала.

Цель настоящей работы — изучение возможности определения общего содержания антоциановых красителей в водных и спиртовых экстрактах из соцветий каркаде. Каркаде — популярное, однако сравнительно дорогое растительное сырье, используемое в пищевой промышленности для окрашивания элитных видов продукции.

Серию водных и этанольных растворов каркаде готовили одинаково как для получения градуировочной зависимости оптической плотности от концентрации, так и для цветометрических измерений.

Концентрацию антоциановых пигментов (АЦП) в исходном растворе определяли по раствору сернокислого кобальта.

В мерные колбы вместимостью 25 мл вносили 0,5; 1; 1,5; 2,5; 3; 6; 12; 17; 19,5; 22 и 23 мл раствора красителя каркаде с концентрацией АЦП 45 г/л, затем содержимое колб доводили до метки растворителем. Приготовленными растворами последовательно заполняли кюветы с l=2 см и сканировали изображение. Для этого заполненную кювету устанавливали в специальную насадку, состоящую из светонепроницаемого корпуса и системы зеркал с внешним светоотражающим покрытием, позволяющей изменять направление освещения от слайд-адаптера через кювету с образцом к оптическому сенсору планшетного сканера и оптическую толщину l в диапазоне 5-100 мм.

Условия сканирования: сканер Hewlett Packard Scanjet 3570 C, цветовой режим True Color (16,5 млн цветовых оттенков), шкала цветности RGB, оптическое разрешение сканирования 200 dpi. Калибровку и обработку результатов измерений выполняли с применением собственной программы, разработанной в среде математического пакета MathCAD [9]. Исходными данными для программы служили графические файлы в формате JPG. Графические файлы данных формировали в программе Adobe Photoshop полуавтоматически из отсканированных или отснятых образцов с использованием встроенной функции формирования листа уменьшенных копий из меню Файл — Автоматизация — Contact Sheеt II.

В оболочке MathCAD по усредненным значениям цветовых параметров строили калибровочный график. Для этого получали усредненные значения яркости каждого из трех каналов RGB в диапазоне 0-255 условных единиц (табл. 1).

С, г/л

Рис. 1. Зависимость яркости компонент цветности R, G, B от общей концентрации АЦП в этанольных экстрактах каркаде

С, г/л

Рис. 2. Зависимость яркости компонент цветности R, G, B от общей концентрации АЦП в водных растворах

С, г/л

Рис. 3. Градуировочные кривые для нахождения

концентрации АЦП в этанольных растворах красителя каркаде по параметрам цветности

250 -

ч

200 -

ci - Ф

£ 150 -

? - ГЧ

i 100- U о rv

сц

50 - B

0 -

1 10 20 30 40 50 С, г/л

Рис. 4. Градуировочная кривая для нахождения

концентрации АЦП в водных растворах

каркаде по параметрам цветности

Функции отклика, полученные при измерении параметров цветности для 10 стандартных этанольных растворов АЦП (концентрата каркаде), приведены на рис. 1.

Можно заметить, что при возрастании концентрации пигментов от 0 до 45 г/л значения параметров яркости R, G и B нелинейно уменьшаются. В то же время в определенных диапазонах концентраций (1-10 г/л для компоненты G, 1 -20 г/л для компоненты В и 5-30 г/л для компоненты R) можно выделить отрезки, близкие к линейным, и использовать их для калибровки.

Изменение яркости каналов RGB при увеличении концентрации АЦП водных растворов каркаде представлено на рис. 2.

Из рис. 2 видно, что параметр R водных растворов красителя при концентрации от 0 до 10 г/л незначительно увеличивается, а затем слабо уменьшается. Такой характер зависимости непригоден для нахождения концентрации. В то же время яркость компонент G и B практически линейно убывает с увеличением концентрации пигментов во всем диапазоне концентраций (0-43 г/л), следовательно, они могут быть использованы для калибровки.

На рис. 3 и 4 представлены градуиро-вочные кривые для нахождения концентрации АЦП в этанольных и водных растворах каркаде.

Точность определения концентрации АЦП по параметрам цветности увеличивается при повышении концентрации аналита. Для нахождения их концентрации в этанольных растворах с низким содержанием пигментов получены две градуировочные функции по параметрам G и В. Известно, что чем меньше угол наклона градуировочного графика,

Таблица 1

Раствор Отклик Нижние и верхние границы параметров Расчетные значения концентраций, г/л Доверительный интервал Относительная ошибка, %

R 92 46,9 1,4 3

234 5,5 1,3 24

G 7,0 10,3 0,5 5

Спиртовой 221,0 0,6 0,2 33

B 0,0 20,4 0,8 4

225,0 0,9 0,5 56

А 0,105 0,8 0,1 13

1,1 9,8 0,2 2

G 9 42,4 0,5 1

206 3,9 0,5 13

Водный B 2 43,4 0,6 1

211 3,94 0,6 15

А 0,095 0,9 0,07 8

0,81 6,0 0,07 1

тем выше точность определения концентрации.

С точки зрения надежности результатов для нахождения концентрации анали-та в спиртовых растворах АЦП в рабочем диапазоне от 0,6 до 10,3 г/л в качестве аналитического сигнала предпочтительнее использовать параметр G. По аналитической функции параметра К можно анализировать более концентрированные спиртовые растворы, с содержанием АЦ уже до 45,5 г/л, максимальная относительная ошибка метода в этой области 3 %.

Значения, представленные в табл. 1, позволяют сравнить точность методов нахождения концентрации по величине оптической плотности А анализируемого образца и по параметрам его цветности. Эти методики, не отличаясь по стадиям пробоподготовки, диаметрально отличаются способом регистрации отклика. В первом случае фотоэлектроколориме-

тром детектируется оптическая плотность поглощенного света, а во втором — сканером яркость отраженного света.

Важная характеристика любой гра-дуировочной модели — предсказатель-ность. Точность определения концентрации неодинакова по всему диапазону градуировочной кривой. Максимальная ошибка определения концентрации наблюдается для краевых значений [10], что определяет верхние и нижние пределы обнаружения концентраций при заданном уровне точности. Ошибка определения концентрации во всем рабочем диапазоне не превышает максимальную, характерную для краевых участков графика (табл. 1).

Таким образом, рабочая область цве-тометрических градуировочных моделей шире, чем фотоколориметрических.

Так, концентрацию АЦП в водных растворах следует рассчитывать по аналити-

2008

43

Таблица 2

Раствор Параметр Диапазон Параметры градуировочной зависимости R2

цветности концентраций, г/л а b Sа Sb

R 5-45 252±5 3,38 ±0,19 2,59 0,089 0,98

Спиртовой G 1-10 233±6 21,78 ±1,11 2,63 0,533 0,99

В 1-20 246 ±11 12,21 ±1,18 5,27 0,570 0,95

Водный G B 5-43 5-43 225 ±3 231 ±3 5,09 ±0,07 5,29 ±0,13 1,53 1,65 0,058 0,062 0,99 0,98

ческой функции G, параметры которой приведены в табл. 2. Рабочий диапазон концентраций от 3 до 43,1 г/л. По величине оптической плотности этот диапазон ограничен более низкими концентрациями — от 0,97 до 5,93 г/л. Хотя точность определения концентрации АЦП по величине оптической плотности А выше, чем по значениям параметров цветности, преимущество последних в более широком линейном диапазоне.

Достоинства цветометрии — низкая стоимость единичного анализа, простота и экспрессность, возможность регистрации мутных, непрозрачных, неоднородных по консистенции образцов, прямое сохранение информации о результатах анализа в электронном виде. Метод позволяет определять содержание красителей в более широком интервале концентраций, чем фотоколориметрия, при этом мало уступая в точности.

Результаты наших метрологических исследований позволяют заключить, что цветометрический метод применим для контроля общего содержания натуральных антоциановых красителей в экстрактах, пищевых добавках, сокосодер-жащих напитках, винах, ликероводочных изделиях, молочнокислой и иной продукции переработки сельхозсырья.

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 06-08-00448-а «Разработка

методов диагностики качества продукции

по параметрам цветности с применением

цифровых технологий».

ЛИТЕРАТУРА

1. Кострова И. Е, Гринько И. А., Уварова О. А Применение натуральных пищевых ингредиентов в масложировой промышленности//Пищевая промышленность. 2002. № 10.

2. Барабой В. А. Биологическое действие растительных фенольных соединений. — Киев: На-укова думка, 1976.

3. Багхи Д., Сен К. К., Багхи М, Аталай М. Антианги-огенные, антиоксидантные и антиканцерогенные свойства нового, богатого антоцианом препарата из экстракта ягод//Биохимия. 2004. Вып.1.

4. Иванов В. М, Кузнецова О. В. Химическая цвето-метрия: возможности метода, области применения и перспективы//Успехи химии. 2001. № 5.

5. Downham A., Collins P. Colouring our foods in the last and next millennium//International Journal of Food Science and Technology. 2000. № 1.

6. Герасимов А.В. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей//Химия растительного сырья. 2000. № 4.

7. Семенова И. Н, Пелевина Г. А., Суркова Н. Е, Рудаков О. Б. Разработка методики контроля цвета животных жиров при комплексной оценке их физико-химических показателей//Масла и жиры. 2006. № 2.

8. Шишкин Ю. Л., Дмитриенко С. Г., Медведева О. М., Бадакова С. А., Пятакова Л. Н. Применение сканера и компьютерных программ цифровой обработки изображения для количественного определения сорбированных ве-ществ//Журн. анал. химии. 2004. № 2.

9. Хрипушин В. В., Рудакова Л. В., Байдичева О. В., Рудаков О. Б. Определение цветности растительных масел с применением цифровой фотогра-фии//Масложировая промышленность. 2007. № 2.

10. ДрейнерН. Прикладной регрессионный анализ. — в 2-х кн. — М.: Финансы и статистика, 1987.

Г- сочм

СПЕЦИАЛИЗИРОВАННАЯ ВЫСТАВКА-ЯРМАРКА

Продукты на здоровье!

Тара. Уаакввка. Склад.

Экологически чистые продукты. Диабетические и диетические продукты для предприятий санаторно-курортной сферы. Мед и продукты пчеловодства.

Детское питание. Спортивное питание.

Холодильное и морозильное оборудование, агрегаты. Тара. Упаковка. Полиграфия. Оборудование и техника для складских работ.

В рамках выставки состоится: Международный дегустационный конкурс; Конференция "Здоровое питание для здоровья нации"; Семинары, круглые столы и презентации новинок от производителей.

Генеральный информационный партер:

ш

Информационные партнеры:

нолики

Expo Med ¡a Group

ПНФОРМ

ЗАО "СОУД-Сочинские выставки"

Тел./факс: (8622) 62-26-93, 62-30-15

E-mail: soud@sochi.ru, julia@soud.ru, www.soud.ru

Параллельно проходит выставка:

«Гостинично-ресторанный бизнес. УУЕ1-СОМЕ!-2008»

Все от А до Я для оснащения санаторно-курортной и спортивной отрасли.