Multispectral Imaging of Meat Quality - Color and Texture

Abstract

Brugen af visionsystemer i fødevareproduktion og -udvikling bliver mere og mere udbredt. Disse systemer tilbyder hurtig og objektiv måling af flere parametre inden for fødevarekvalitet. Vigtigst af alt, så er visionsystemer en metode, som ikke inficerer eller ændrer på produktet ved evaluering. Denne afhandling undersøger mulighederne for brug af visionsystemer til vurdering af kvalitetsparametre inden for kødproduktion- og udvikling, særligt med henblik på evaluering af kødfarve og -tekstur. Både et RGB, et multispektralt og et hyperspektralt visionsystem har været brugt i studierne. Studierne viser brugen af computer visionsystemer til kødfarvemålinger ved en passende transformation af de multispektrale billeder til CIELAB farverummet - det meget udbredte farverum benyttet i fødevareforskning. Resultaterne viste, at det multispektrale visionsystem er et godt alternativ til det traditionelle colorimeter, da visionsystemet ikke besidder de samme begrænsninger som colorimeteret. For bare at nævne én, så er visionsystemet i stand til at måle farve af selv meget komplekst sammensatte produkter, som f.eks. salami. Dog er den vigtigste fordel ved visionsystemet, at det automatisk tager højde for den komplicerede struktur i kød og dets deraf varierende spredningsegenskaber. Billeder kan også lede til andre analyser end bare farve. F.eks. kunne det være en analyse af billedteksturer. I afhandlingen vises det, hvordan strukturændringen i fermenteringsprocessen af spegepølser kan blive beskrevet ved et simpelt teksturmål. Derudover er det også blevet undersøgt, om det var muligt at relatere strukturændringer til de kemiske stoffer, som giver anledning til fænomenet ornelugt.The use of computer vision systems in food production and development is increasing. Computer vision systems offer fast, reliable, objective and noninvasive methods for assessment of wanted quality traits.This thesis investigates the applicability of computer vision systems in the assessment of meat quality parameters, especially with regards to meat color and texture. Several image modalities have been applied, all considering multi- or hyper spectral imaging.The work demonstrates the use of computer vision systems for meat color measurements. The color is assessed by suitable transformations to the CIELAB color space, the common color space within food science. The results show that meat color assessment with a multispectral imaging is a great alternative to the traditional colorimeter, i.e. the vision system meets some of the limitations that the colorimeter possesses. To mention one, it is possible to assess color of very complicated structures, such as salamis, with a vision system. More importantly though, the vision system embraces the complicated scattering properties of meat.The images can also lead to other analyses, e.g. image texture analysis relating to the structure of the meat. In the thesis it is presented how simple texture measures can be used for characterizing the texture changes in fermented salamis. Moreover, it was investigated if it was possible to relate structure in images to chemical compounds in lard from boars