Введение

spfp

Хранение и переработка сельхозсырья

Storage and Processing of Farm Products

2072-96692658-767X

РОСБИОТЕХ

10.36107/spfp.2023.4.420

spfp-420

Research Article

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ, МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ

TECHNOLOGICAL PROCESSES, MACHINES AND EQUIPMENT

Визуальная оценка состояния шоколадной массы при помощи системы технического зрения

Visual Assessment of the State of the Chocolate Mass Using a Vision System

https://orcid.org/0000-0002-4428-993X

Шибанов

Эдуард Дмитриевич

Shibanov

Eduard Dmitrievich

shibanoved@mgupp.ru

https://orcid.org/0000-0002-7862-680X

Благовещенский

Иван Германович

Blagoveshchensky

Ivan Germanovich

д.т.н., доцент

Doctor of Technical Sciences, Associate Professor

igblagov@mgupp.ru

https://orcid.org/0000-0002-7859-1117

Назойкин

Евгений Анатольевич

Nazoykin

Evgeny Anatolievich

к.т.н., доцент

Candidate of Technical Sciences, Associate Professor

nazojjkinea@mgupp.ru

Российский биотехнологический университетРоссияBIOTECH UniversityRussian Federation

2023

08102023

04114124

2023

Шибанов Э.Д., Благовещенский И.Г., Назойкин Е.А.

Shibanov E.D., Blagoveshchensky I.G., Nazoykin E.A.

Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

https://www.spfp-mgupp.ru/jour/article/view/420

Введение

Введение: Вопросы повышения качества пищевой 3D печати шоколадом и шоколадной глазурью затрагивались во многих современных исследованиях. Большинство работ посвящены разработке подающих механизмов, систем охлаждения и изменению состава сырья, однако процесс пищевой 3D печати не рассматривался с точки зрения автоматизации. В данной работе предлагается оценивать агрегатное состояние верхнего слоя нанесённого материала, для адаптивного управления режимами печати. Корректное определение текущего состояния нанесённого материала позволит увеличивать или уменьшать скорость печати, влиять на качество изделия и общее время построения модели. В исследовании были проведены практические эксперименты по охлаждению шоколадной массы с использованием системы технического зрения.

Цель

Цель: Выявить зависимость оттенка нанесённой шоколадной массы от её температуры при естественном охлаждении, для того чтобы оценить возможность использования технического зрения в качестве визуального датчика в системе автоматизированного контроля за процессом 3D печати шоколадной массой. Согласно гипотезе исследования, агрегатное состояние нанесённого материала возможно контролировать при помощи системы технического зрения, на основании изменения его оттенка.

Материалы и методы

Материалы и методы: В качестве объекта исследования выступал процесс естественного охлаждения жидкой шоколадной массы (шоколадная глазурь Belgostar и бельгийский шоколад Callebaut). Были проведены практические эксперименты по охлаждению сырья, в результате которых получены числовые данные. Методом анализа и чистки данных были получены отфильтрованные значения, по которым построены графики зависимости средних цветовых значений каналов: «R», «G», «B» в цветовом пространстве RGB от температуры и времени охлаждения. Для изучения графиков использовался метод визуального анализа. Для контроля цветности сырья была использована Web-камера, компьютер и вспомогательное ПО на основе библиотеки OpenCV. Исследованы условия освещения для проведения визуальной оценки агрегатного состояния шоколада при помощи Web-камеры. Для проведения эксперимента был использован светорассеиватель и несколько источников освещения (3000К, 4000К, 5000К).

Результаты

Результаты: Выявлена зависимость оттенка нанесённой шоколадной массы от её температуры при естественном охлаждении. В ходе визуального анализа построенных графиков установлена тенденция резкого изменения цветности образцов по всем цветовым каналам «R», «G», «B» в момент начала кристаллизации. Выявлен наиболее информативный цветовой канал - «B», показавший наибольшую амплитуду изменения в момент кристаллизации во всех экспериментах, как для глазури, так и для шоколада. Наибольшее изменение цветности наблюдается при освещении с цветовой температурой 3000К (тёплый свет).

Выводы

Выводы: Система технического зрения способна зафиксировать изменение цветности шоколадной массы, в процессе её охлаждения. Момент начала кристаллизации шоколадной массы совпадает с моментом резкого изменения её цветности, что указывает на наличие взаимозависимости между оттенком шоколадной массы и её агрегатным состоянием. Для фактического определения момента начала процесса кристаллизации необходимо провести анализ графика изменения цветности и найти аномальное и нехарактерное изменение.

Introduction

Introduction: The issues of improving the quality of food 3D printing with chocolate and chocolate glaze have been addressed in many modern studies. Most of the works is devoted to the development of extruders, cooling systems and changes in the composition of raw materials, but the 3D food printing process has not been considered from the point of view of automation. In this work, it is proposed to evaluate the aggregate state of the top layer of the applied material for adaptive control of printing modes. Correct determination of the current state of the material will allow you to increase or decrease the application speed, influence the quality of the product and the overall time of constructing the model. The study conducted practical experiments on cooling chocolate mass using a vision system.

Purpose

Purpose: To reveal the dependence of the shade of the applied chocolate mass on its temperature during natural cooling, in order to evaluate the possibility of using technical vision as a visual sensor an automated control system for the process of 3D printing with chocolate mass. According to the research hypothesis, the aggregate state of the applied material can be controlled using a technical vision system, based on changes in its shade.

Materials and Methods

Materials and Methods: The object of the study was the process of natural cooling of liquid chocolate mass (Belgostar chocolate glaze and Belgian Callebaut chocolate). Practical experiments on cooling raw materials were carried out, as a result of which numerical data were obtained. Using the method of data analysis and cleaning, filtered values were obtained, from which graphs were constructed of the dependence of the average color values of the channels: “R”, “G”, “B” in the RGB color space on temperature and cooling time. To study the graphs, the method of visual analysis was used. To control the color of raw materials, a Web camera, a computer and auxiliary software based on the OpenCV library were used. Lighting conditions were studied to conduct a visual assessment of the state of aggregation of chocolate using a Web camera. To conduct the experiment, a light diffuser and several light sources (3000K, 4000K, 5000K) were used.

Results

Results: The dependence of the shade of the applied material on its temperature during natural cooling was revealed. In the course of visual analysis of the constructed graphs, a tendency was established for a sharp change in the color of the samples in all color channels "R", "G", "B" at the time of the onset of crystallization. The most informative color channel was revealed - "B", which showed the largest amplitude of change at the moment of crystallization in all experiments, both for glaze and for chocolate. The lighting conditions for visual assessment of the state of aggregation of chocolate using a Web camera have been studied. The greatest change in color is observed under illumination with a color temperature of 3000K (warm light).

Conclusion

Conclusion: The technical vision system is capable of recording a change in the color of the chocolate mass during its cooling: the moment of the beginning of crystallization of the chocolate mass coincides with the moment of a sharp change in its color, which indicates the presence of an interdependence between the shade of the chocolate mass and its state of aggregation. To actually determine the crystallization process begins, it is necessary to analyze the graph of color changes and find an anomalous and uncharacteristic change.

3D печатьшоколадпищевые аддитивные технологиитехническое зрениеанализ данныхтехническое зрение в 3D печатитехническое зрение в пищевой промышленности

3D printingchocolatefood additive technologiestechnical visiondata analysistechnical vision in 3D printingtechnical vision in the food industry

References1

Аднодворцев, А.М., Благовещенский, И.Г., Благовещенский, В.Г.,Носенко, А.С., Веселов, М.В., & Нгонганг, Р.Д. (2022). Создание интеллектуальных систем принятия решений на базе технологии сверточных нейронных сетей. В Фабрика будущего (c. 25–32). ЗАО «Университетская книга».

Chachlioutaki, K.; Karavasili, C.; Mavrokefalou, E.E.; Gioumouxouzis, C.I.; Ritzoulis, C.; Fatouros, D.G. Quality control evaluation of paediatric chocolate-based dosage forms: 3D printing vs mold-casting method. Int J. Pharm 2022, 624, 121991, ISSN 0378-5173, https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2022.121991

Благовещенский, И.Г., Благовещенский, В.Г., Савостин, С.Д., & Кучумов, А.В. (2022). Интеллектуальная система мониторинга технологических процессов производства продуктов на пищевых предприятиях. В Информатизация и автоматизация в пищевой промышленности (c. 119–126). ЗАО «Университетская книга».

Godoi, F. C., Prakash, S., & Bhandari, B. R. (2016). 3d printing technologies applied for food design: Status and prospects. Journal of Food Engineering, 179, 44–54. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2016.01.025

Благовещенский, И.Г., Благовещенский, В.Г., Головин, В.В., & Аднодворцев, А.М. (2022). Интеллектуальная оптимизация производства на основе использования инновационных продуктов и технологий. В Информатизация и автоматизация в пищевой

Holzmond, O., & Li, X. (2017). In situ real time defect detection of 3D printed parts. Additive Manufacturing, 17, 135–142. https://doi.org/10.1016/j.addma.2017.08.003

промышленности (c. 140–144). ЗАО «Университетская книга».

Izdebska, J., & Zołek-Tryznowska, Z. (2016). 3D food printing - Facts and future. In Agro Food Industry Hi-Tech.

Благовещенский, И.Г., Благовещенский, В.Г., Шибанов, Э.Д., & Загородников, К.А. (2020). Оптимизация 3D печати на примере использования шоколадной глазури. Пищевая промышленность, (12), 70–73. https://doi.org/10.24411/0235-2486-2020-10147

Karavasili, C., Gkaragkounis, A., Moschakis, T., Ritzoulis, & C., Fatouros, D. G., Pediatric-friendly chocolate-based dosage forms for the oral administration of both hydrophilic and lipophilic drugs fabricated with extrusion-based 3D printing, European Journal of Pharmaceutical Sciences, Volume 147, 2020, 105291, ISSN 0928-0987, https://doi.org/10.1016/j.ejps.2020.105291.

Благовещенский, И. Г., Носенко, С. М., & Носенко, А. С. (2015). Экспертная интеллектуальная система мониторинга процесса формования помадных конфет с использованием системы технического зрения. Пищевая Промышленность, (6), 26–30.

Lafeber, I., Tichem, J.M., Ouwerkerk, N., van Unen, A.D., van Uitert, J.J.D., Bijleveld-Olierook, H.C.M., Kweekel, D.M., Zaal, W.M., Le Brun, P.P.H., Guchelaar, H.J., Schimmel, K.J.M., 3D printed furosemide and sildenafil tablets: innovative production and quality control. Int J Pharm 2021; 603: 120694. http://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2021.120694

Мартеха, А. Н., & Андреев, В.Н. (2021). Оптимизация 3D-печати шоколадной массы путем корреляции реологических свойств с 3D-моделированием структуры. В Наука, технологии, кадры — основы достижений прорывных результатов в АПК (с. 571-578). Татарский институт переподготовки кадров агробизнеса.

Lanaro, M., Desselle, M. R., & Woodruff, M. A. (2019). 3D Printing Chocolate. Fundamentals of 3D Food Printing and Applications, January, 151–173. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-814564-7.00006-7

Петряков, А.Н., Благовещенская, М.М., Благовещенский, В.Г.,

Lanaro, M., Forrestal, D. P., Scheurer, S., Slinger, D. J., Liao, S., Powell, S. K., & Woodruff, M. A. (2017). 3D printing complex chocolate objects: Platform design, optimization and evaluation. Journal of Food Engineering. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2017.06.029

& Крылова, Л.А. (2018). Применение методов объектно ориентированного программирования для контроля показателей качества кондитерской продукции. Кондитерское и хлебопекарное производство, 176 (5–6), 21–23.

Mantihal, S., Prakash, S., Godoi, F. C., & Bhandari, B. (2017). Optimization of chocolate 3D printing by correlating thermal and flow properties with 3D structure modeling. Innovative Food Science and Emerging Technologies. https://doi.org/10.1016/j.ifset.2017.09.012

Ребус, Н.А., & Благовещенский, И.Г. (2022). Проблемы внедрения интеллектуальных систем на предприятии. В Фабрика будущего (с. 271–277). ЗАО «Университетская книга».

Nuchitprasitchai, S., Roggemann, M., & Pearce, J. (2017). Three Hundred and Sixty Degree Real-Time Monitoring of 3-D Printing Using Computer Analysis of Two Camera Views. In Journal of Manufacturing and Materials Processing (Vol. 1, Issue 1). https://doi.org/10.3390/jmmp1010002

Семенов, А. С., Максимов А.С., Бесфамильная Е.М., & Талмазова Д.В. (2021). Технологии 3D-печати в пищевой промышленности. Молодой ученый, 21(363), 41–43.

Outrequin, T.C.R.; Gamonpilas, C.; Siriwatwechakul, W.; Sreearunothai, P. Extrusion-based 3D printing of food biopolymers: A highlight on the important rheological parameters to reach printability. J. Food Eng. 2023, 342, 111371, ISSN 0260-8774, https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2022.111371

Скоморохова, А. И., Родионов, Ю. В., Безбородова, М. В., & Данилин, С. И. (2021). Производство сувенирного шоколада с применением аддитивных технологий. В Развитие сервисной деятельности в условиях цифровизации экономики (с. 164–166). НГИЭУ.

Straub, J. (2015). Initial work on the characterization of additive manufacturing (3D printing) using software image analysis. Machines, 3(2), 55–71. https://doi.org/10.3390/machines3020055

Agarwal, T., Costantini, & M., Maiti, T. K. (2021). Extrusion 3D printing with pectin-based ink formulations: recent trends in tissue engineering and food manufacturing. Biomedical Engineering Advances, 2, 100018. https://doi.org/10.1016/j.bea.2021.100018

You, S., Huang Q., Lu X., Development of fat-reduced 3D printed chocolate by substituting cocoa butter with water-in-oil emulsions, Food Hydrocolloids, Volume 135, 2023, 108114, ISSN 0268-005X, https://doi.org/10.1016/j.foodhyd.2022.108114.

Chachlioutaki, K., Karavasili, C., Mavrokefalou, E.E., Gioumouxouzis, C.I., Ritzoulis, C., & Fatouros, D.G. (2022). Quality control evaluation of paediatric chocolatebased dosage forms: 3d printing vs mold-casting method. International Journal of Pharmaceutics, 624, 121991. https://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2022.121991

Blagoveshchensky, I. G. (2015). Using a computer vision system for online control of the quality of raw materials and finished products of the food industry. Food Industry, 9–13.

Cruz-Tirado, J. P., Pierna, J. A. F., Rogez, H., Barbin, D. F., & Baeten, V. (2020). Authentication of cocoa (theobroma cacao) bean hybrids by nir-hyperspectral imaging and chemometrics. Food Control, 118, 107445. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2020.107445

Blagoveshchensky, I. G., Blagoveshchenskaya, M. M., Nosenko, A. S., & Nosenko, S. M. (2016). Automation of control of quality indicators and detection of defective products using a computer vision system. Confectionery Production, 26–30.

Eswaran, H., Ponnuswamy, R. D., & Kannapan, R. P(2023) Perspective approaches of 3D printed stuffs for personalized nutrition: A comprehensive review. Annals of 3D Printed Medicine, 100125. https://doi.org/10.1016/j.stlm.2023.100125

Blagoveshchensky, I. G., Nosenko, S. M., & Nosenko, A. S. (2015). Expert intelligent system for monitoring the molding process of fondant candies using a vision system. Food Industry, 32–35.

Godoi, F. C., Prakash, S., & Bhandari, B. R. (2016). 3d printing technologies applied for food design: Status and prospects. Journal of Food Engineering, 179, 44–54 https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2016.01.025

Blagoveshchensky, I. G., Shibanov, E. D., & Zagorodnikov, K. A. (2020). OPTIMIZATION OF 3D PRINTING ON THE EXAMPLE OF USING CHOCOLATE GLAZE. Food Industry, 70–73. https://doi.org/10.24411/0235-2486-2020-10147

Holzmond, O., & Li, X. (2017). In situ real time defect detection of 3D printed parts. Additive Manufacturing, 17, 135–142.https://doi.org/10.1016/j.addma.2017.08.003

Martekha, A. N. Optimization of 3D printing of chocolate mass by correlating rheological properties with 3D modeling of the structure / A. N. Martekha, V. N. Andreev // Science, technology, personnel - the basis for achieving breakthrough results in the agro-industrial complex: Scientific collection -practical materials of the International Scientific and Practical Conference, Kazan, May 26–27, 2021. Volume Issue XV. Part 2. - Kazan: Federal State Budgetary Educational Institution of Additional Professional Education "Tatar Institute for the Retraining of Agribusiness Personnel", 2021. - P. 571-578. – EDN EDMMYK.

Izdebska, J., & Zołek-Tryznowska, Z. (2016). 3D food printing — Facts and future. Agro Food Industry Hi Tech, 27(2), 33–37.

Semenov A. S. 3D printing technologies in the food industry / A. S. Maksimov, A. S. Maksimov, E. M. Besfamilnaya, D. V. Talmazova // Young scientist. - 2021. - No. 21 (363). - S. 41-43. – EDN WZJNGE.

Karavasili, C., Gkaragkounis, A., Moschakis, T., Ritzoulis, & C., Fatouros, D. G. (2020). Pediatric-friendly chocolate-based dosage forms for the oral administration of both hydrophilic and lipophilic drugs fabricated with extrusion-based 3Dprinting. European Journal of Pharmaceutical Sciences, 147, 105291. https://doi.org/10.1016/j.ejps.2020.105291

Skomorokhova A. I. Production of souvenir chocolate using additive technologies / A. I. Skomorokhova, Yu. decision: Collection of articles based on the materials of the I International Scientific and Practical Conference, Nizhny Novgorod, April 30, 2021. - Knyaginino: Nizhny Novgorod State Engineering and Economic Institute, 2021. - P. 164-166. – EDN UBPENG.

Lafeber, I., Tichem, J.M., Ouwerkerk, N., van Unen, A.D., van Uitert, J.J.D., Bijleveld-Olierook, H.C.M., Kweekel, D.M., Zaal, W.M., Le Brun, P.P.H., Guchelaar, H.J., & Schimmel, K.J.M. (2021). 3D printed furosemide and sildenafil tablets: Innovative production and quality control. International Journal of Pharmaceutics, 603, 120694. http://doi.org/10.1016/j.ijpharm.2021.120694

Lanaro, M., Desselle, M. R., & Woodruff, M. A. (2019). 3D Printing Chocolate. In Fundamentals of 3D food printing and applications (pp. 151–173). Academic Press. https://doi.org/10.1016/b978-0-12-814564-7.00006-7

Lanaro, M., Forrestal, D. P., Scheurer, S., Slinger, D. J., Liao, S., Powell, S. K., Woodruff, M. A. (2017). 3D printing complex chocolate objects: Platform design, optimization and evaluation. Journal of Food Engineering, 215, 13–22. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2017.06.029

Lopes, J. F., da Costa, V. G. T., Barbin, D. F., Cruz-Tirado, L. J. P., Baeten, V., & Barbon Junior, S. (2022). Deep computer vision system for cocoa classification. Multimedia Tools and Applications, 81(28), 41059–41077. https://doi.org/10.1007/s11042-022-13097-3

Ma, Y., & Zhang, L. (2022). Formulated food inks for extrusion-based 3D printing of personalized foods: A mini review. Current opinion in food science, 44, 100803. https://doi.org/10.1016/j.cofs.2021.12.012

Mantihal, S., Prakash, S., Godoi, F. C., & Bhandari, B. (2017)

Optimization of chocolate 3D printing by correlating thermal and flow properties with 3D structure modeling. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 44, 21–29.https://doi.org/10.1016/j.ifset.2017.09.012

Mohapatra, S., Kar, R. K., Biswal, P. K., & Bindhani, S. (2022). Approaches of 3D printing in current drug delivery. Sensors International, 3, 100146. https://doi.org/10.1016/j.sintl.2021.100146

Nuchitprasitchai, S., Roggemann, M., & Pearce, J. (2017). Three hundred and sixty degree real-time monitoring of 3-D printing using computer analysis of two camera views. Journal of Manufacturing and Materials Processing, 1(1). https://doi.org/10.3390/jmmp1010002

Oliveira, M. M., Cerqueira, B. V., Barbon Jr, S., & Barbin, D. F. (2021). Classification of fermented cocoa beans (cut test) using computer vision. Journal of Food Composition and Analysis, 97, 103771. https://doi.org/10.1016/j.jfca.2020.103771

Oral, M. O., Derossi, A., Caporizzi, R., & Severini, C. (2021). Analyzing the most promising innovations in food printing. Programmable food texture and 4D foods. Future Foods, 4, 100093.https://doi.org/10.1016/j.fufo.2021.100093

Outrequin, T. C. R., Gamonpilas, C., Siriwatwechakul, W., & Sreearunothai, P. (2022). Extrusion-based 3d printing of food biopolymers: A highlight on the important rheological parameters to reach printability. Journal of Food Engineering, 342, 111371. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2022.111371

Rando, P., & Ramaioli, M. (2021). Food 3D printing: Effect of heat transfer on print stability of chocolate. Journal of Food Engineering, 294, 110415. https://doi.org/10.1016/j.jfoodeng.2020.110415

Soni, R., Ponappa, K., & Tandon, P. (2022). A review on customized food fabrication process using food layered manufacturing. LWT, 161, 113411.https://doi.org/10.1016/j.lwt.2022.113411

Straub, J. (2015). Initial work on the characterization of additive manufacturing (3D printing) using software image analysis. Machines, 3(2), 55–71. https://doi.org/10.3390/machines3020055

Tamir, T. S., Xiong, G., Shen, Z., Leng, J., Fang, Q., Yang, Y., Jiang

J., Lodhi E., & Wang, F. Y. (2023). 3D printing in materials manufacturing industry: A realm of industry 4.0. Heliyon.https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19689You, S., Huang, Q., & Lu, X. (2023). Development of fat-reduced 3d printed chocolate by substituting cocoa butter with water-in-oil emulsions. Food Hydrocolloids, 135, 108114. https://doi.org/10.1016/j.foodhyd.2022.108114

Zhu, S., Wang, W., Stieger, M., van der Goot, A. J., & Schutyser, M. A. (2022). Shear-induced structuring of phase-separated sodium caseinate-sodium alginate blends using extrusion based 3d printing: Creation of anisotropic aligned micron size fibrous structures and macroscale filament bundles. Innovative Food Science & Emerging Technologies, 81, 103146. https://doi.org/10.1016/j.ifset.2022.103146

The authors declare that there are no conflicts of interest present.