Comparison of a multispectral vision system and a colorimeter for the assessment of meat color

多光谱视觉系统与色度计在肉色评估中的比较

摘要：通过与传统色度计的颜色测量进行比较研究，研究了多光谱视觉系统的颜色评估能力。该实验涉及新鲜和加工过的肉类样品。肉是一种复杂的材料；具有不同散射和反射特性的异质性，因此有几个因素可以影响肉色的仪器评估。为了评估两种方法是否等效，必须考虑这些因素引起的变化。进行了统计分析，结果表明，在校准表上，这两种仪器同样能够测量颜色。此外，与色度计相比，视觉系统可以对具有更光泽表面的新鲜肉类样品进行更丰富的色彩评估。对不同变异来源的仔细研究能够评估考虑其他变异来源的方法之间变异的数量级，从而得出使用多光谱视觉系统进行颜色评估优于传统色度计评估的结论。

图1.几个准备好的样品的图像。左：牛柳（上）和小牛肉（下）。右：牛肉圆

未经加工的肉类在实验前已在5°C的冰箱中冷冻和解冻。每种产品中的五个样本均来自较大的产品。较大的产品被切成大约 2 厘米高的切片。由于研究的范围是调查两种仪器的颜色评估能力，因此解冻时可能发生的颜色变化在本研究中并不重要。这些碎片一分为二，相邻的表面朝上放置一段时间。这意味着所有样品都需要60分钟，除了开花80分钟的小牛肉和牛肉。该程序使样品镜像，如图1所示，并留下两个相同的样品——一个用于色度计测量，一个用于多光谱视觉系统测量。因此，可以同时进行颜色测量。

在图2中说明了本实验中考虑的不同类型的样品。此图表明两种仪器返回的颜色不同。平均颜色值的ΔEab⁎值如图3左上图所示。可以观察到ΔEab⁎幅度的明显差异，具体取决于产品的加工水平。生鲜品的ΔEab⁎值均在5以上，而加工品的ΔEab⁎值均在5以下。新鲜/原始样品和加工样品之间的这种明显区别可能与人类检测颜色差异的阈值有关。拉林等人指出，尚未为肉类色差检测建立准确的阈值，但可能的值可能在2-6左右。这解释了图 3中观察到的视觉差异。

图2.由两种仪器评估的十二种不同产品类型的颜色

图3中的其余三个图显示了图2中三个颜色分量的平均测量值。两种方法的值相互绘制。此处还考虑了平均值，因为两种仪器的现场测量值之间没有精确的对应关系。 对于 L* 值，沿着恒等线可以看到清晰的关系，而对于a*和b*分量，关系并不那么简单。特别是对于b*值，我们看到新鲜肉类和加工肉类之间的关系存在明显差异。特别是对于新鲜/原始样品，观察到视觉系统返回更高的a*和b*值。对于已处理的类型，这种差异对于a*参数并不显着，但一些系统性的。

图3.左上图显示了每个样本的两种方法之间的ΔEab ⁎值

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