Устройство для оценки и контроля качества растительных масел

Полезная модель относится к пищевой промышленности и может быть использована для мониторинга качества пищевых растительных масел, предназначенные для жарки во фритюрницах. Принцип работы устройства основан на оценке окраски масла непосредственно в устройстве для приготовления пищи.
Достигаемый технический результат: бесконтактный и оперативный мониторинг качества пищевых растительных масел и жиров, предназначенные для жарки во фритюрницах.
Известен способ [1] контроля качества (безопасности) растительных масел и расплавленных жиров, который заключается в том, что измеряют удельную активную электропроводность растительного масла или расплавленного жира при различных частотах электромагнитных колебаний и разных температурах, при этом для контроля качества (безопасности) отбирают пробу исследуемого растительного масла или жира, и стандартными методами определяют перекисное число.
Недостатком способа [1] является высокая трудоемкость и продолжительность выполнения способа измерения, которая отрицательно влияет на продолжительность наблюдения за качеством растительных масел и жиров в технологическом процессе производства пищевых продуктов, тем, что может быть недостоверной после длительного периода измерений, прошедшего после взятия пробы.
Наиболее близким к заявленному техническому решению, прототипом, является устройство [2] содержащий датчик, содержащий, по меньшей мере, одну пару электродов, отстоящих друг от друга. Датчик погружен в жидкость, в которой проводят измерения. Электроды и жидкость образуют емкостной элемент, емкость которого изменяется в зависимости от диэлектрической проницаемости жидкости.
Недостатком прототипа [2] является контактный способ измерения диэлектрической проницаемости жидкости, таких как растительные масла и растительные жиры, что является необоснованным, по причине предъявляемых требований к применяемым материалам пищевого оборудования согласно государственным стандартам сохранения пищевой продовольственной безопасности.
Целью заявляемой полезной модели является создание технического устройства для бесконтактного экспресс-метода оценки качества, которая позволяет наглядно и с достаточной точностью контролировать качество растительных масел и жиров, предназначенных для жарки во фритюрницах.
Полезная модель относится к устройствам визуальной инспекции продуктов питания и их технологических сред, более точно к машинному зрению, применяемой для анализа изображений, контроля общего качества на производственной линии. Одним из альтернативных и все более популярных способов автоматизированного и рентабельного обеспечения стандартов высокого и однородного качества является машинное зрение и анализ изображений. Системы машинного зрения все больше применяются в пищевой промышленности (в том числе, например, для классификации или сортировки мяса, зерна, рыбы, пиццы, сыра или хлеба) в целях обеспечения качества. Большая часть литературы по анализу изображений касается устройств измерения видимого области изображения, позволяющие получить информацию о форме или различных видимых признаков. В этом смысле традиционным способам формирования изображений служат автоматизированные системы машинного зрения, выполняющие операции во много раз быстрее и значительно точнее, чем контролеры или операторы. Соответственно, такие системы обеспечивают автоматизированную классификацию, которая позволяет стандартизировать методы и исключить трудоемкий и непоследовательный контроль качества человеком.
Среди показателей качества большое значение имеет окраска пищевого продукта, поскольку потребители часто используют ее как основу для выбора продукта или отказа от него. Цвет является одним наиболее значимых критериев контроля в пищевой промышленности, поскольку окраска поверхности пищевого продукта может указывать на присутствие дефектов или пороков в пищевом продукте. Такие дефекты влияют на готовность потребителя употребить продукт, а также на его продажную стоимость.
В системах машинного или автоматизированного зрения для анализа изображений или машинного контроля качества пищевых продуктов часто применяются цветные фотокамеры. Однако способы анализа изображений и сортировки в пищевой промышленности в целом остаются сосредоточенными на сортировке изделий с целью отбраковки каждого продукта, имеющего какого рода дефект, недостаток или иную зрительно непривлекательную характеристику.
Стоит отметить целесообразность анализа изображений и сортировки не только пищевых изделий, но и технологической среды, например, растительное масло, в которой они доводятся до состояния готовности. Следовательно, желательно создать устройство анализа изображения не только пищевого продукта, но технологической среды, в которой он доводится до состояния готовности, таких как, растительные масла и растительные жиры, используемые во фритюрной жарке. Контроль качества не только пищевых продуктов, но и растительных масел позволяют предотвращать или снижать количество пищевых продуктов с потенциальными дефектами. В таких устройствах должен выгодно использоваться анализ изображений с целью обеспечения надежных, объективных и рентабельных методов производства пищевых продуктов с возможностью почти мгновенного контроля и регулирования с обратной связью качества растительных масел, и жиров.
Цель достигают тем, что полезная модель предлагает техническое устройство для оценки и контроля качества растительных масел, включающее: а) нагревательную камеру; б) устройство захвата изображения (цифровую фотокамеру или иной прибор для захвата изображения); в) нагревательный элемент; г) микропроцессор; д) датчик температуры; е) память; ж) кубическую емкость; з) вычислительное устройство для анализа изображения; и) устройство вывода (монитор, принтер, и др.).
Сущность заявляемой полезной модели представлена на фиг. 1 - схема устройства, реализующая полезную модель, и на фиг. 2 - общая блок-схема работы устройства.
На фиг. 1 проиллюстрирован пример устройства в соответствии с вариантом осуществления полезной модели. Устройство содержит нагревательную камеру 1, в которую помещают растительное масло, выполняющее роль технологической среды для жарки, и пищевой продукт, подлежащий приготовлению, нагревательный элемент 2 - служит для нагревания растительного масла в камере, температурный датчик 3 - для контроля температуры жарки, устройство захвата изображения-цифровая фотокамера 4, которая расположена над поверхностью растительного масла, внутри кубической емкости 5, образующая с нагревательной камерой 1 сообщающиеся сосуды. Устройство 5 построено для системы компьютерного (машинного) зрения. Внутренние стенки кубической емкости 5 выполнены в черном цвете, с горизонтально установленными лампами 10, причем стенки кубической емкости 5, осветительные лампы 10 и цифровая фотокамера 4 выполнены для подключения к вычислительному устройству 6 с запрограммированным алгоритмом для дистанционного управления. Система освещения состоит из четырех осветительных ламп. Осветительные лампы расположены горизонтально, образуя квадрат в устройстве 5, чтобы создать легкий однородный поток света на поверхности растительного масла. А внутренняя поверхность стенок покрыта черным цветом во избежание бликов и других изменений, которые могут быть вызваны вспышкой фотокамеры.
Устройство захвата изображения включает в себя, по меньшей мере, одну фотокамеру, освещение, плату захвата изображения (устройство захвата кадра и цифровой преобразователь) и вычислительное устройство 6. Нагревательная камера 1 может быть открытого типа или закрытого.
В одном из вариантов осуществления микропроцессор 7 сопряжен с памятью 8, в которой хранится одна или несколько компьютерных программ или программное обеспечение для обработки изображений. В одном из вариантов осуществления вычислительное устройство 6 принимает данные от устройства 4, посредством устройства проводной или беспроводной передачи.
В некоторых вариантах осуществления вычислительное устройство 6 дополнительно содержит центральный процессор (ЦП) и сопряжено с устройством вывода данных, таким как экран или принтер 9, которому оно передает результаты обработки данных. Результаты обработки данных также могут записываться в файл устройства хранения программ. Вычислительное устройство 6 включает не только стандартные настольные вычислительные устройства, но также может представлять собой любую систему, способную хранить информацию и выполнять программные команды.
Следует отметить, что система, показанная на фиг. 1, служит лишь иллюстрацией идеи полезной модели, и не отображает ограничений в отношении размера, пропорций, местоположения или размещения каких-либо компонентов.
На фиг. 2. проиллюстрирован алгоритм реализации полезной модели. С целью контроля и сбора данных на шаге 10 выполняется фиксация изображения в реальном времени. Сначала приступаем к активации фотокамеры 4, войдя в специальную программу, хранящейся в памяти 8, запущенной посредством микропроцессора 7, и отображающей изображение растительного масла (далее образца) на устройстве вывода 9, в прямом эфире или в режиме реального времени.
Для захвата изображения на шаге 11 необходимо добиться равномерного распределения света по всему пространству устройства 5, для этого достаточно выдержать 10 минут в рабочем положении устройство освещения, включая образец, затем проводим операцию захвата изображения. Захват изображения и его анализ проводится, по меньшей мере, один раз перед каждой жаркой пищевых продуктов.
На шаге 12, после захвата изображения выполняется запись и сохранение изображения в память 8 вычислительного устройства 6. Такая передача может осуществляться по проводам или беспроводным способом, или любым другим способом, позволяющим передавать данные.
На шаге 13 проводим сегментацию изображения. Захватывают изображение в форме, значащей для компьютера или процессора данных. В одном из вариантов осуществления такой формой является изображение, представленное массивом чисел. Это обычно делается путем разбиения изображения на элементы. Используемый термин разбиение изображения на элементы означает деление изображение на двухмерную сетку из определенного числа дискретных элементов изображения или пикселей. Каждое изображение состоит из массива элементов изображения с измеренными значениями интенсивности, по меньшей мере, в трех диапазонах волн, определяющих размеры для массива элементов изображения. В осуществлении вышесказанного подхода применяется многоспектральное изображение (RGB). Обычно используются три различных цветовых диапазона: красный, зеленый и синий. Соответственно, один код цвета в системе цветных камер может являться тремя или более дискретными переменными или значениями интенсивности г, g и b, соответствующими интенсивности красного, зеленого и синего цветов. Цвет каждого пикселя имеет переменные интенсивности красного, зеленого и синего цветов и характеризуется численными величинами (например, целыми числами от 0 до 255) его красного, зеленого и синего каналов.
Разбиение на элементы выполняет устройство захвата кадра 4 или цифровой преобразователь. Соответственно, после захвата изображения на шаге 11 его разбивают на элементы, сегментируют или оцифровывают, чтобы компьютер или процессор данных мог получить информацию или данные изображения.
Когда изображение уже сохранено и сегментировано, выделяем область изображения для его последующей обработки на шаге 14 маркировка изображения или оконтуривание.
Для дальнейшего анализа на шаге 15 проводилась обработка изображения на шаге 14, в вычислительной машине 6, путем конвертации RGB цвета в цветовую модель CIELab, необходимую для анализа, позволяющая однозначно определить цвет [3]. При этом L* показывает степень светлоты или темности образца и меняется от 0 (черный) до 100 (белый), а* показывает степень перехода от красноты (+) до зеленоватости (-) в то время как b* показывает степень перехода от желтизны (+) до синевы (-), соответственно.
Для анализа изображения цветовой модели CIELab использовали интегральный показателем цветовой разницы (ΔЕ), который учитывает все характеристики цветового пространства CIELab, рассчитывается следующим образом:
0
0
0
где значения L*, а*, b* соответствуют значениям растительного масла через определенный промежуток времени жарки, а значения L*, а*, b* соответствуют значениям растительного масла до жарки (в нулевой момент времени).
Для анализа на шаге 16 проводилась калибровка системы компьютерного (машинного) зрения, для этого использовался белый фарфор со значениями L=92,89, а=1,05, b=0,82. А для анализа окраски растительного масла, пригодного для жарки, использовались значения растительного масла пригодного для жарки в соответствии со значением цветного числа по йодной шкале Ловибонду определяемой по [4]. Для анализа растительного масла 30 раз была измерена йодная шкала цветности пригодного для использования масла.
Технический результат при реализации заявленного устройства для оценки и контроля качества растительных масел достигается следующим образом: за счет обеспечения бесконтактного и оперативного наблюдения за качеством пищевых растительных масел и жиров, используемых при жарке во фритюрницах, и за счет снижения трудоемкости выполнения, заявленного устройства.
Бесконтактный контроль качества растительных масел достигается благодаря использованию системы компьютерного зрения, использующей фотокамеру для наблюдения за показателем качества масла, такого как цвет. Уменьшение времени процесса оценки качества растительных масел и жиров достигается благодаря непосредственному визуальному наблюдению за объектом с помощью технических средств (машинного зрения) в режиме реального времени, таких как фотокамера и вычислительные программы и устройства.
Приведенный пример осуществления предполагаемой полезной модели показывает его полезность для оценки и контроля качества растительных масел и жиров, используемые для жарки во фритюрницах. Применение предполагаемой модели способствует быстрому и точному контролю за качеством растительных масел, тем самым позволяя контролировать получение качественного и привлекательного для потребителя продукт.
Предполагаемая полезная модель удовлетворяет критериям новизны, так как при определении уровня техники не обнаружено средство, которому присущи признаки, идентичные (то есть совпадающие по исполняемой ими функции и форме выполнения этих признаков) всем признакам, перечисленным в формуле изобретения, включая характеристику назначения.
Заявляемое устройство имеет изобретательский уровень, поскольку не выявлены технические решения, имеющие признаки, совпадающие с отличительными признаками данной полезной модели, и не установлена известность влияния отличительных признаков на указанный технический результат.
Заявляемое устройство для оценки и контроля качества растительных масел можно реализовать в условиях приготовления пищевых продуктов на предприятиях общественного питания, пищевого производства. Это соответствует критерию «промышленная применимость», предъявляемому к полезной модели.
Использованные источники
1. Патент РФ №2613319, МПК(2006.01) G01N 33/02. Приоритет от 26.11.2012 US 13/684,994. Опубликовано 15.03.2017 г. Описание патента.
2. Патент РФ №2324177, МПК(2006.01) G01N 33/33. Приоритет от 20.01.2003 ЕР 03075203.4. Опубликовано 10.05.2008 г. Описание патента.
3. Colorimetrytechnical report / International Commission on Illumination; CIE, 2004, ISBN 390190639. - URL: https://cielab.xvz/pdf/cie.15.2004%20colorimetry.pdf(дата обращения: 21.02.2020).
4. ГОСТ 5477-2015. Масла растительные. Методы определения цветности. - //Тэхэксперт: [сайт]. - URL: http://docs.cntd.ru/document/1200124419(дата обращения: 21.02.2020).