Bildanalyse zum Nachweis von Verfälschungen bei Kuhghee - Wasnik, Prashant;Menon, Rekha Ravindra
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Ziel der vorliegenden Studie war es, ein Protokoll für die Bildanalyse zu entwickeln, um geeignete mathematische Deskriptoren zum Nachweis der Verfälschung von Kuhghee mit Pflanzenfett abzuleiten und ein Modell zur Vorhersage des Verfälschungsgrades zu entwickeln. Durch Anwendung des entwickelten Protokolls auf Bilder, die mit einem Flachbettscanner aufgenommen wurden, wurden Pixelintensität, morphologische, Farb-, Textur- und Skelettparameter abgeleitet und mit der Software ImageJ analysiert. Diese Parameter wurden für reines Kuhghee gemessen und mit gepanschtem Ghee verglichen, das mit 5 %,…mehr

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Produktbeschreibung
Ziel der vorliegenden Studie war es, ein Protokoll für die Bildanalyse zu entwickeln, um geeignete mathematische Deskriptoren zum Nachweis der Verfälschung von Kuhghee mit Pflanzenfett abzuleiten und ein Modell zur Vorhersage des Verfälschungsgrades zu entwickeln. Durch Anwendung des entwickelten Protokolls auf Bilder, die mit einem Flachbettscanner aufgenommen wurden, wurden Pixelintensität, morphologische, Farb-, Textur- und Skelettparameter abgeleitet und mit der Software ImageJ analysiert. Diese Parameter wurden für reines Kuhghee gemessen und mit gepanschtem Ghee verglichen, das mit 5 %, 10 %, 15 % und 20 % Pflanzenfett versetzt war. Nach einer sorgfältigen Untersuchung der Interkorrelation zwischen den textlichen und physikalischen Parametern wurden Pixelintensität, Verzweigungen, Leuchtdichte und äquivalenter Durchmesser für die Entwicklung eines Vorhersagemodells ausgewählt. Die potenzielle Fähigkeit der ausgewählten Parameter zur Erkennung der Verfälschungsgrade wurde mit Hilfe der Diskriminanzanalyse bewertet. Die Verfälschungsgrade der Proben wurden zu 92,2 % korrekt klassifiziert, und der angepasste R2-Wert für das entwickelte Vorhersagemodell betrug 0,94. Darüber hinaus wurde das Vorhersagemodell anhand eines neuen Datensatzes validiert, der eine im Handel erhältliche Ghee-Probe enthielt, und für gut befunden.
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.