Analisi delle immagini per il rilevamento di adulterazioni di ghee di mucca - Wasnik, Prashant;Menon, Rekha Ravindra
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L'obiettivo del presente studio è stato quello di sviluppare un protocollo di analisi delle immagini per ricavare descrittori matematici adatti a rilevare l'adulterazione del ghee di mucca con grasso vegetale e sviluppare un modello per prevedere i livelli di adulterazione. L'intensità dei pixel, i parametri morfologici, cromatici, testuali e scheletrici sono stati ricavati applicando il protocollo sviluppato alle immagini acquisite tramite scanner a letto piano e analizzate con il software ImageJ. Questi parametri sono stati misurati per il ghee di vacca puro e confrontati con il ghee…mehr

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Produktbeschreibung
L'obiettivo del presente studio è stato quello di sviluppare un protocollo di analisi delle immagini per ricavare descrittori matematici adatti a rilevare l'adulterazione del ghee di mucca con grasso vegetale e sviluppare un modello per prevedere i livelli di adulterazione. L'intensità dei pixel, i parametri morfologici, cromatici, testuali e scheletrici sono stati ricavati applicando il protocollo sviluppato alle immagini acquisite tramite scanner a letto piano e analizzate con il software ImageJ. Questi parametri sono stati misurati per il ghee di vacca puro e confrontati con il ghee adulterato addizionato con il 5%, 10%, 15% e 20% di grasso vegetale. Dopo un attento esame dell'intercorrelazione tra i parametri testuali e fisici, l'intensità dei pixel, i rami, la luminanza e il diametro equivalente sono stati selezionati per sviluppare un modello di previsione. La capacità potenziale dei parametri selezionati di rilevare i livelli di adulterazione è stata valutata utilizzando l'analisi discriminante. I livelli di adulterazione dei campioni sono stati classificati correttamente nella misura del 92,2% e il valore R2 aggiustato per il modello di previsione sviluppato è stato di 0,94. Inoltre, il modello di previsione è stato convalidato utilizzando un nuovo set di dati comprendente un campione di ghee commercialmente diffuso ed è risultato valido.
Autorenporträt
Prashant Wasnik ha conseguito un master in ingegneria dei processi agricoli e un dottorato in ingegneria lattiero-casearia presso l'ICAR - National Dairy Research Institute, Karnal, India. Ha iniziato la sua carriera come ingegnere di officina nel 1992 presso l'istituto ICAR e ora lavora come preside associato presso il MAFSU - College of Dairy Technology, Udgir, India.