使用DigiEye數(shù)字彩色成像系統(tǒng)(電子眼)
分析果蔬湯的顏色和外觀
Gerard van Dalen, Faisal Osman, Aat Don
聯(lián)合利華研發(fā)部; P.O. Box 114, 3130 AC Vlaardingen, The Netherlands
韻鼎應(yīng)用研發(fā)部:Rm1501, BL1,Lane 388, Zhongjiang RD, Shanghai, China
聯(lián)合利華食品研發(fā)科學(xué)家、廚師和工程師們的共同目標(biāo)是:在保持產(chǎn)品安全性的同時,發(fā)展出以天然水果和蔬菜為主的菜湯,且具備最佳的風(fēng)味、質(zhì)感、外觀和健康益處。而顏色和外觀在感知質(zhì)量(如營養(yǎng)和新鮮)方面有著重大的影響。本文介紹了一種能測定含有蔬菜粒的湯類顏色的方法,即在受控的照明條件下,使用DigiEye成像系統(tǒng)捕捉樣品的數(shù)碼影像的方法。它通過色度數(shù)字化來準(zhǔn)確記錄樣品的影像和外觀,亦適用于測量顏色均勻性、大小和形狀。實驗使用不同的參考樣品和湯類樣品,來研究漫反射、定向照射兩種模式下照明的均勻性。為了進行精確的色彩分析,必須進行均勻性校正,并將樣品固定于光源箱樣品臺中心以外的一個位置,然后測量顏色。使用定向照射模式(附加反光鏡,產(chǎn)生定向光線)模式,可清晰顯示樣品光澤,這樣生成的樣品影像就非常接近湯和蔬菜顆粒的實際外觀。在漫照射模式下,有光澤的湯類樣品的影像上會出現(xiàn)黑斑。湯樣品在漫照射、定向照射模式下的顏色值差異較小。不過在定向照射模式下,測試結(jié)果的重復(fù)性更好。此外,分別使用DigiEye系統(tǒng)和兩種結(jié)構(gòu)的色度計(0°/45°和d/0°結(jié)構(gòu))測量36種不同的湯,再比較分析它們的測量結(jié)果。研究發(fā)現(xiàn):DigiEye系統(tǒng)測得CIE Lab值,與兩種色度計的存在著線性關(guān)系;且DigiEye系統(tǒng)和0°/45°色度計間的相關(guān)性最好(r2= 0.980-0.996)。從短期精度來說,DigiEye系統(tǒng)略優(yōu)于這兩種色度計。
食品必須是悅目的、美味的、健康的,因此顏色是食品的一個關(guān)鍵屬性。食品的整體外觀強烈地影響消費者對食品的感知,以及最終的消費、享受和購買行為。對消費者而言,他們偏好顏色鮮艷的水果和蔬菜。食品的顏色和外觀對消費者的感知質(zhì)量(如新鮮度)的影響很大。褐變或泛黃的未加工綠色蔬菜,如西蘭花,則不受消費者歡迎。加工處理綠色蔬菜,有可能將它們變成喪失吸引力的暗橄欖綠色(葉綠素的降解)。顏色或許能評估過度加工(熱處理),以及伴隨的營養(yǎng)物分解和利用率的變化。消費者對顏色的感知,不只影響對產(chǎn)品外觀的解讀,而且還延伸到產(chǎn)品的風(fēng)味和對整體質(zhì)量的感知。如根據(jù)番茄湯的顏色,判斷它是奶油風(fēng)味或番茄風(fēng)味[1]。對顏色、質(zhì)地的感知,最終可聯(lián)系到它的營養(yǎng)價值。
以水果和蔬菜為主的湯,是人類一個重要的營養(yǎng)來源[2]。顏色能反映特定抗氧化劑和其他植物化學(xué)物質(zhì)的存在情況,這些物質(zhì)能中和人體內(nèi)的自由基(如番茄中的番茄紅素、及在胡蘿卜和南瓜中的β-胡蘿卜素)??茖W(xué)營養(yǎng)協(xié)會間有一個共識,即我們的飲食應(yīng)該盡可能地豐富多彩,以獲得抗氧化劑帶來的最大益處和保護。食品研究旨在保持產(chǎn)品安全性的同時,開發(fā)具備最佳的風(fēng)味、質(zhì)感、外觀和健康益處的果蔬湯。
通過目視進行色彩評估是一個主觀的、不可控的方法,比如說評估結(jié)果會隨觀察者和觀察條件的改變而變。使用儀器,如色度計或分光光度計,可以很容易地測量樣品顏色[1,3]。對于均勻、不透明、具有光滑表面的材料,儀器測量得到的顏色都非常接近到消費者所感知的色彩。然而,只有極少數(shù)食品的顏色是真正均勻的。何況食品表面的紋理、光澤、形狀及狀態(tài)具有多樣性,這都深刻影響了人們對色彩的感知。
本文針對含有水果和蔬菜顆粒的湯類產(chǎn)品,描述了一種集彩色影像采集和分析為一體的方法的發(fā)展過程。這些影像上的樣品顏色必須精確,且與目視外觀一致,還可直接、實時比較全球各地所生產(chǎn)的產(chǎn)品,以研究工藝參數(shù)的影響和貨架期內(nèi)顏色的穩(wěn)定性。這些影像還能用于色彩均勻性、大小、形狀和結(jié)構(gòu)分析,以及通訊傳輸和存檔,進行屏幕操作和人工顏色替換。雖然使用平板式掃描儀(FBS)或攝像頭系統(tǒng),也能獲得精確的彩色影像,但FBS僅適用于相對較薄的平面樣品如大米[4]或紡織品[5]。對于湯和蔬菜顆粒,Verivide公司所生產(chǎn)的DigiEye彩色影像系統(tǒng)已被使用,該系統(tǒng)是為紡織行業(yè)[6,7,8]設(shè)計開發(fā)的,最近也被越來越多地應(yīng)用在食品工業(yè),如雪花肉的測量、魚類宰殺保鮮方法、加工食品、水產(chǎn)品貨架期評估等等領(lǐng)域。一般而言,色彩分析需要一個均勻的漫照射條件,這樣就能避免在圖像中引入明亮的鏡面反射光。但是,在這樣條件下得到的樣品影像發(fā)暗,表面紋理不清晰,亦并不適合于外觀分析(圖1)。使用定向照射模式(附加反光鏡,產(chǎn)生定向光線),可清晰顯示樣品光澤,這樣生成的樣品影像就非常接近湯和蔬菜顆粒的實際外觀。在這項研究中,研究了這些圖像能否用于色彩分析。
圖1 不同照射模式下番茄/甜椒湯的圖像[漫照射模式(左)和定向照射模式(右)]。圖像大小= 10cm*10cm。
使用英國VeriVide公司的DigiEye成像系統(tǒng)和尼康D70數(shù)碼相機、尼康35mm的F/2 D型鏡頭,在受控照明條件下獲得樣品的數(shù)碼影像。照明柜(光源箱)提供標(biāo)準(zhǔn)的漫照射條件,將反光鏡固定于光源箱頂部合適的位置(圖2),兩支VeriVide D65熒光燈管(人造日光)發(fā)出的光就能沿45°方向定向照射樣品【已加入LED燈以便更精確地模擬D65光源(包括紫外部份)】。改變反光鏡的位置,就能改變D65光線的定向照射角度。因為目視外觀與光澤密切相關(guān),借助于反射鏡,就能把樣品表面的光澤清晰地展示在圖像中。
圖2 湯類成像原理圖(DigiEye系統(tǒng)的光源箱內(nèi)部前視圖)
相機的設(shè)置為:定向照射模式選1/13秒、F/6.3,漫照射模式選1/8秒、F/6.3,感光度為ISO200。對于每幅圖像,均保存一個12像素位數(shù)的原始文件(NEF無損壓縮)和一個TIF格式文件,并選擇Adobe RGB色彩空間(模式2)。使用Gretagmacbeth白平衡(WB)卡校正白平衡。使用一塊DigiEye灰色鋁合金板(30×42cm2)和愛普生inkjet S041328白色優(yōu)質(zhì)啞光照片紙(33×42cm2,251g/cm2,ISO亮度是93%,不透明度是97%)校正均勻性。圖像分辨率是3008×2000像素,對應(yīng)大小為34×22cm2。使用DigiTizer(DigiEye)彩卡校準(zhǔn)相機(DigiEye軟件使用35×3多元多項式擬合相應(yīng)的RGB值至目標(biāo)的已知CIE XYZ值)。容器為特制的鋁制灰色涂層容器,其內(nèi)徑為9.5cm,將樣品倒入容器至厚度分別為1cm、2cm和3cm。對于均勻樣品,測量容器內(nèi)5cm×5cm的區(qū)域。使用DigiEye軟件的DigiPix工具(版本3.4.2)得到測量區(qū)域的平均CIE Lab值,及使用Leica QWIN Pro程序(版本2.4)得到平均R、G和B值。
使用1.0mm*1.0mm孔徑的篩子篩湯,并用自來水沖洗剩下的蔬菜顆粒,并將其分布在36cm * 26cm的灰板上(圖3)。使用DigiEye系統(tǒng)在室溫下捕捉樣品、濾液和殘渣的影像。
圖3從意式蔬菜湯中分離出蔬菜顆粒,使用定向照射模式獲得圖像
測試使用的樣品是購買的含有水果和蔬菜塊的湯(罐裝、袋裝或袋裝)。大多數(shù)蔬菜湯中蔬菜是以蔬菜泥形式存在(由稀到稠),少數(shù)是以肉汁清湯形式存在(含水分較多)。這些湯中可能含有的顆粒從非常?。ㄈ绾枯^低的香草),到大包裝湯中含有高達50%的蔬菜塊和面條、谷物和肉類等成分。只有很稠的湯,才能被視為不透明樣品,目視所見皆為反射光,其他湯類或多或少是半透明的。即使是清湯,因存在非常小的散射粒子,也不是*透明的。由于半透明樣品的顏色會隨著光程長度的改變而變化,所以當(dāng)樣品杯內(nèi)樣品不夠厚時,部分入射光會照射到杯底,測量結(jié)果是樣品、背景的綜合色。因此,要么加大樣品厚度至不透明,要么固定樣品厚度,從而保證測量結(jié)果的一致性。分別將稀、稠奶油湯及清湯倒入容器至不同厚度,并將容器放置于光源箱樣品臺上一個固定位置,然后拍攝樣品影像,并分析樣品厚度對顏色的影響。
使用Hunterlab色度計(Labscan )和美能達色度計(CR400)各一臺測量樣品的顏色,并比較測試結(jié)果。在CIE D65光源、10°觀察者下,使用標(biāo)準(zhǔn)白反射板、標(biāo)準(zhǔn)黑反射板來校正Labscan(0°/45°),測量孔徑為50mm(2.00英寸),照明面積為44mm(1.75英寸)。使用紅瓷板、綠瓷板作為參考板:CRM編號為400的番茄紅BCR瓷板(D65/10°:L*=31.1,a*=43.5,b*= 32.2,生產(chǎn)機構(gòu)為Institute of Reference Materials and Measurements, Belgium)和編號為14161的Hunterlab綠瓷板(D65/10°:L*= 52.3,a* = -25.7,b* = 13.9)。對樣品輕輕攪拌(防止引入空氣)后,裝滿內(nèi)徑58mm、高37mm玻璃樣品杯,直至樣品表面平滑,且從杯底看,樣品是不透明的。將樣品杯置于儀器測試口上面,并用黑光罩罩?。ǚ乐故覂?nèi)環(huán)境光線進入測試口)。
在CIE D65光源、2°觀察者下,使用標(biāo)準(zhǔn)白反射板校正美能達CR400色度計d/0°(包含鏡面反射)。再將液態(tài)樣品專用測量頭(測量面積為8mm)放入一個充滿了湯的玻璃樣品杯(內(nèi)徑58mm、高37mm)。
為了檢查DigiEye系統(tǒng)生成影像的均勻性,對灰色鋁板(由DigiEye提供的標(biāo)準(zhǔn)件)和白色啞光照片紙進行拍攝。這些均勻參考板能覆蓋整個成像區(qū)域。從圖4可以看出,鋁板的非均勻性遠大于白紙(注意LUT的差異),但在漫照射模式下二者就差不多了。使用DigiTizer軟件對鋁板或白紙作均勻性校正,可獲得較好的均勻分布,但它們間的差異較大(見表1)。使用白紙進行校正,色彩更精確(色差較低)。白紙的反射性質(zhì)可與那些校準(zhǔn)標(biāo)板的媲美??蓪⒏鞣N不同的白色相片紙(有光澤的、啞光的之間無顯著差異)作為均勻板,不過要均勻和足夠厚(250g/cm2)。
圖4 分別使用DigiEye成像系統(tǒng)在漫照射、定向照射模式下拍攝兩個不同的均勻樣品,其光強度的空間分布(每個像素的平均RGB值)
表1標(biāo)樣在均勻性校正前、后的平均RGB值(鋁板、紙的測量面積= 34×22cm2,白平衡卡的測量面積=26×17cm2)。對DigiTizer彩色校正板,測量了邊緣上的15塊白色色塊。色差值為測量值和預(yù)測值間的差異。(注:**指飽和)
將一個裝滿樣品的容器(深2cm)放置于光源箱樣品臺上15個不同位置,使測量面積(5*5cm2)覆蓋整個成像面積,來檢查湯在不同位置處影像的均勻性。兩個篩過的稠奶油湯(視為不透明)的測試結(jié)果如圖5所示。將番茄湯放置于光源箱樣品臺中心處,漫照射模式下測得的RGB值較低,尤其是G、B值。由于這個位置正處于攝像機的下方,樣品表面有光澤時,影像上就會出現(xiàn)一個暗斑(圖11)。攝像機鏡頭則位于光源箱頂部一個黑色開口(在光源箱的灰色內(nèi)表面上有一個9×12 cm2的區(qū)域,見圖2)。對定向照射模式,影響則非常小。在白色蘆筍/花椰菜/芹菜/洋蔥湯的影像上,RGB信號的分布更均勻,影像中心未出現(xiàn)暗斑(圖5)。光線照射強度的空間分布取決于湯表面的反射特性。
圖5 樣品的強度空間分布。均勻性校正后,使用DigiEye系統(tǒng)分別在漫照射(左)、定向照射(右)模式下獲得已過濾的紅番茄湯、白色蘆筍/花椰菜/芹菜/洋蔥湯的影像,計算不同位置處RGB和平均RGB®之間的絕對差異。對番茄湯,漫照射、定向照射模式下測得L*a*b*值(CIEDE2000)的最大偏差®分別是1.5和2.1;而白湯則分別是0.6和0.9。 ®表示不包括光源箱樣品臺中心處的測量。
為準(zhǔn)確測量顏色,需將樣品固定在一個位置。將樣品杯放在光源箱樣品臺上3個不同的位置,測量樣品上光線分布情況(圖6):在成像區(qū)域的邊緣(x = 6cm),剛好避開暗斑處(x= 10cm),及在正中央(x= 18cm)。在樣品杯的邊緣,光照強度較低。在6cm處,均勻性校正亦不足以將光照強度均勻化;而在18cm處,出現(xiàn)了一個較低光照強度的暗斑。10cm位置處,則是一個光照強度恒定的最大區(qū)域。在這種情況下,可取一個直徑約5cm的區(qū)域用于顏色測量。
圖6用白紙作均勻性校正后,番茄湯在漫反射、定向照射模式下的RGB強度分布圖(平均100像素)。計算中心線(x)上像素和10cm處中心位置處的像素(定向照射模式下R=121,G=31, B=10;漫照射模式下R = 126,G = 45,B= 27)之間的RGB值差異。
測量不同湯的顏色時,樣品杯的深度分別為1cm、2cm和3cm。每個樣品杯裝滿樣品后,分別在漫照射、定向照射模式下各測量2次;整個測量過程重復(fù)3遍,每一遍均分別執(zhí)行白平衡、均勻性校正和相機校正。從而可確定樣品厚度、照明模式對測量結(jié)果的影響,以及測量重復(fù)性(r)。實驗樣品有3種不透明度很高的奶油濃湯,以及2種半透明的蔬菜清湯;這些湯都被篩過以去除蔬菜粒子。使用差異分析方法計算精度,及各種因素的影響程度。平均結(jié)果及置信區(qū)間如圖7所示。對于清湯而言,樣品厚度對測量結(jié)果具有顯著的影響(F值偏大),如a*、b*值會增加(顏色更趨飽和)。對于奶油湯而言,樣品厚度對測量結(jié)果影響較?。粚t色番茄湯,無論是定向照射,還是漫照射,a*值隨厚度的變化發(fā)生明顯變化。為了保證顏色測量結(jié)果的一致性,取內(nèi)深2cm的樣品杯;若使用深3cm的樣品杯,且樣品未裝滿樣品杯,則杯壁會引起陰影,從而影響測量結(jié)果。定向照射和漫照射兩種模式測得的平均CIE Lab值間的差異不明顯。精度如表2所示,由表可知定向照射模式下L*、b*值的標(biāo)準(zhǔn)偏差更小,故定向照射模式比漫照射模式更準(zhǔn)確。
圖7 已篩過的紅番茄湯、綠豌豆湯、白色蘆筍/花椰菜/芹菜/洋蔥湯和兩個蔬菜湯(肉湯1、2)分別在定向照射、漫照射兩種模式和3種樣品厚度下的CIE色度參數(shù)。每個厚度下樣品(n= 6)顏色的平均值與每個樣品顏色的平均值(n=18)之間的CIE DE2000色差[9,10]。
表2 已篩過的3種奶油濃湯和2種清湯在兩種模式下的CIE色度的精度(S1為短期重復(fù)性(r1)的標(biāo)準(zhǔn)偏差,S2為測量過程間重復(fù)性(r2)的標(biāo)準(zhǔn)偏差)。
為了驗證方法的可行性,取36種不同的奶油湯,每種各兩份,分別在DigiEye系統(tǒng)的定向照射、漫照射兩種模式下測量,再在兩種不同結(jié)構(gòu)的色度計:Hunterlab Labscan 和美能達CR400下測量。已篩過湯的代表性圖像如圖10所示,湯中還可能含有少量香草片。Labscan的光學(xué)結(jié)構(gòu)是0°/45°,CR400為d/0°(包含鏡面反射)。0°/45°光學(xué)結(jié)構(gòu)的色度計的測量結(jié)果能更好地與產(chǎn)品的目視外觀匹配。使用0°/45°結(jié)構(gòu)光度計進行目視評估和色彩分析時,有光澤樣品的顏色可能會比無光澤樣品的更暗、更飽和,即使它們的顏料濃度相當(dāng)。d/0°結(jié)構(gòu)色度計,在包含鏡面反射模式下測量,能盡量弱化光澤、紋理和方向性對測量結(jié)果的影響。樣品的顏料濃度相當(dāng),但光澤性不同,目視外觀也不同,便可比較測量結(jié)果的差異。雖然Labscan(10°)和CR400(2°)使用不同的CIE標(biāo)準(zhǔn)觀察者,但對CIE Lab測量值影響很小。
DigiEye系統(tǒng)和Labscan、CR400測得的CIE Lab值之間存在線性關(guān)系。然而,發(fā)現(xiàn)在DigiEye和Labscan之間的線性關(guān)系更好(圖8)。回歸參數(shù)如表3所示。無論如何,不能直接比較DigiEye和Labscan的測量結(jié)果的絕對值。只有結(jié)構(gòu)相同的色度儀才可直接進行比較(最好來自同一品牌和型號)。對儀器間的一致性,DigiEye系統(tǒng)可以使用湯樣品校準(zhǔn)。DigiEye和Labscan測得XYZ值相關(guān)性很好(r2= 0.997,見表3)。顏色測量主要用于估計樣品之間的差異(例如,經(jīng)處理或貯存后)。色差是兩個顏色值在CIE三維色度空間對應(yīng)坐標(biāo)間的歐幾里德距離,CIE DE2000色差計算公式[9,10]也考慮了人的眼睛對色彩的識別能力(包括飽和度和色調(diào))。不管兩個顏色位于在色彩空間的哪個位置,若它們間的CIE DE2000色差約1.0,則代表兩個顏色之間剛好有明顯的區(qū)別。圖10中所示顏色相近湯樣品間的色差如圖9呈示。DigiEye系統(tǒng)的辨別力可媲美Hunterlab Labscan 。
圖8 DigiEye(定向照射模式)、Hunterlab Labscan 色度計測得樣品的CIE Lab值對比圖(虛線:95%置信區(qū)間)。
圖9 在驗證性研究(圖10)中,分別使用DigiEye(定向照射模式)、Hunterlab Labscan 色度計測量顏色相近的湯,兩種儀器測得樣品間色差比較(虛線:y=x±1)
圖10用于驗證性研究的湯樣本的圖像(5cm×5cm,按顏色排序)。圖像是在定向照射模式下獲得,并測量CIE Lab值(L*/a*/b*)。
直接比較定向照射、漫照射兩種模式的測量結(jié)果,可發(fā)現(xiàn):b*值間差異較小,而a*值間相關(guān)系數(shù)值較低(見表3)。對于a*值,DigiEye(漫照射模式)和Labscan的相關(guān)性低于定向照射模式的(即DigiEye定向照射模式與Labscan間的相關(guān)性)(r2分別為0.94、0.98)。對幾個有光澤的深色樣品而言,在漫照射模式下可觀察到黑斑,從而導(dǎo)致CIE Lab值較低(圖12)。為了實現(xiàn)驗證性研究,只測量黑斑以外區(qū)域的顏色。
表3 對于測得CIE Lab值,將DigiEye系統(tǒng)分別和Hunterlab Labscan、美能達CR400色度計關(guān)聯(lián),得到回歸參數(shù)。
圖11 紅色陶瓷番茄板(上方)和篩過的番茄湯(狹縫)分別在漫照射(左)、定向照射(右)模式下的圖像。圖像大小= 10cm*10cm。
圖12 光照條件對棕色豆湯上暗紅色區(qū)域的影響。左圖、中圖為漫照射模式,右圖為定向照射模式。紅色區(qū)域外:L*=44.9,a*=12.7,b*=23.1;紅色區(qū)域內(nèi):L*=40.5,a*=11.5,b*= 31.2。
DigiEye系統(tǒng)可用于含有水果和蔬菜顆粒的湯類的顏色、外觀的分析。為與湯和蔬菜顆粒的實際外觀相匹配,應(yīng)采用定向照射模式(附加反光鏡,產(chǎn)生定向光線),可清晰顯示樣品光澤。表面有光澤的湯在漫照射模式下的影像會出現(xiàn)暗斑現(xiàn)象。湯樣品在漫照射、定向照射模式下的顏色值差異較小。在定向照射模式下,測試結(jié)果的重復(fù)性更好。對36種不同的湯樣品而言,DigiEye系統(tǒng)測得CIE Lab值,與兩種不同結(jié)構(gòu)色度計(0°/45°和d/0°結(jié)構(gòu))的測量值存在線性關(guān)系。且DigiEye和0°/45°色度計之間的相關(guān)性最好(r2=0.980-0.996)。對短期精度而言,DigiEye系統(tǒng)比這些色度計更好一些。
[1] Hutchings, J.B., Food Color and Appearance, Aspen Publishers, USA (1999)
[2] Heber, D., What Color Is Your Diet?, HarperCollins Publishers, New York (2002)
[3] Baardseth, P. e.a., A comparison of CIE(1076) L*a*b* values obtained from two different instruments on several food commodities, J Food Science, 53, 6, 1737-1742 (1988)
[4] Dalen, G. Van, Colour analysis of rice using flatbed scanning and image analysis, Proceedings CGIV, pg. 398-403 (2006)
[5] Dalen, G. Van, Colour analysis of inhomogeneous stains on textile using flatbed scanning and image analysis, Proceedings CGIV, pg. 53- 57 (2008)
[6] Hutchings, J., Luo, R., Calibrated colour imaging analysis of food, chapter 14 of Colour in food, Improving quality, ed. MacDougall, D.B., Woodhead Publishing Limited, Cambridge, UK (2002)
[7] Cui, G., Luo, M.R., Rhodes, P.A., Rigg, B. and Dakin, J., Grading textile fastness. Part 1: Using a digital camera system, Color. Technol., 119, 212-218 (2003)
[8] Williams, S., Practical colour management, Optics&Laser Techn., 38 (2006), 399-404
[9] Luo, M. R., G. Cui, and B. Rigg. The development of the CIE 2000 colour difference formula, Color Research and Application, 26:5, 340- 350 (2001).
[10] Sharma, G., Wu, W., Dalal, E.N., The CIEDE2000 color-difference formula: Implementation notes, supplementary test data, and mathematical observations, Color Research and Application, 30:1, 21-30 (2004)