Determining Color of Wheat Flour Samples Using a Flatbed Scanner

Year 2019, , 193 - 199, 02.09.2019

Farhan Alfin Tuğba Yazıcı Çakıroğlu

https://doi.org/10.24323/akademik-gida.613564

Abstract

Flour
color is a very important quality characteristic of wheat flour, and it is
frequently determined to control flour mill operation. Wheat flour mill
laboratories use colorimeter to determine the color of wheat flour samples, which
is represented as L*, a* and b* values in the CIE color system. A flatbed
scanner is generally used to determine the color of foods as a cheap
alternative to a colorimeter, which is still an expensive instrument. So, the
ability of using a flatbed scanner to determine the color of wheat flour by
digital image analysis was the main aim of the present study. Sixteen wheat
flour samples from different milling streams of an industrial mill were used in
this study. Ash content of wheat flour samples was determined. The L*, a* and
b* color values of the samples were determined using image analysis technique for
the image acquired by a flatbed scanner and a commercial colorimeter. Wheat
flour samples were presented to instruments as a dry flour sample and a slurry
sample. Correlation coefficient between combination of L*, a* and b* values
obtained from the colorimeter and digital image analysis for dry and slurry
samples were calculated. The results showed a negative correlation between ash
content and the flour brightness (L* value) which is determined by the
colorimeter and digital image analysis technique for dry and slurry flour samples.
An increase in the correlation coefficient was noticed when determining the
color for the slurry flour samples. Significant correlation between L*, a* and
b* color values of the colorimeter and digital image analysis were found for
slurry samples only.

Keywords

Wheat flour, Color, Ash, Image analysis, Flatbed scanner

Buğday Unu Renginin Yatık Tarayıcı Kullanılarak Belirlenmesi

Abstract

Un rengi buğday ununun çok önemli
bir kalite karakteristiğidir ve un değirmeninin çalışmasını kontrol etmek için
sık sık ölçülür. Buğday unu değirmeni laboratuvarları, CIE renk sisteminin L*,
a*, b* değerleri olarak adlandırılan buğday unu rengini ölçmek için renk cihazı
kullanır. Yatık (flatbed) tarayıcı hala pahalı bir cihaz olan kolorimetrenin
ucuz bir alternatifi olarak gıdaların rengini ölçmek için kullanılır. Bu yüzden
dijital görüntü analizi ile buğday unu rengini ölçmek için flatbed tarayıcı
kullanabilme bu çalışmanın temel amacıdır. Bu çalışmada, bir endüstriyel
değirmenin farklı pasajlarından alınan 16 buğday unu örneği kullanıldı. Buğday
unu örneklerinin kül içeriği ölçüldü. Örnek renk değerleri L*, a* ve b* flatbed
tarayıcı ile algılanan görüntünün analiz tekniği ve ticari bir renk ölçüm
cihazı (kolorimetre) kullanılarak belirlendi. Buğday unu örnekleri kuru un ve
sıvı un (un-su karışım) olarak cihazlara sunuldu. Kuru ve un-su karışım
örnekleri için kolorimetre ve dijital görüntü analizinden elde edilen L*, a* ve
b* değerlerinin kombinasyonu arasındaki korelasyon katsayısı hesaplandı.
Sonuçlar, kuru ve sıvı un örnekleri için kül içeriği ile kolorimetre ve dijital
görüntü analizi tekniği ile belirlenen un parlaklığı (L* değeri) arasında
negatif bir korelasyon gösterdi. Sıvı un örneklerini ölçerken korelasyon
katsayısında bir artış fark edildi. Kolorimetrenin L*, a* ve b* kombinasyonları
ile sayısal görüntü analizi arasında sadece sıvı un örnekleri için anlamlı bir
ilişki bulundu.

Keywords

Buğday unu, Renk, Kül, Görüntü analizi, Tarayıcı

References

• [1] Kılıç, K., Onal-Ulusoy, B., Yıldırım, M., Boyacı, İ.H. (2007). Scanner-based color measurement in L* a* b* format with artificial neural networks (ANN). European Food Research and Technology, 226, 121–126.
• [2] Keskin, M., Setlek, P., Demir, S. (2017). Renk ölçüm sistemlerinin gıda bilimleri ve tarımda kullanım alanları. International Advanced Researches & Engineering Congress, Kasım 16-18, 2017, Osmaniye Korkut Ata University, Osmaniye, Turkey, Proceeding Book, 2350-2359p.
• [3] Abdullah, M.Z., Guan, L.C., Lim, K.C., Karim, A.A. (2004). The applications of computer vision system and tomographic radar imaging for assessing physical properties of food. Journal of Food Engineering, 61, 125-135.
• [4] MacDougall, D.B. (2002). Colour in Food Improving Quality, CRC Press, New York.
• [5] Leόn, K., Mery, D., Pedreschi, F., Leόn, J. (2006). Color measurement in L* a* b* units from RGB digital images. Food Research International, 39, 1084-1091.
• [6] Adams, K., Lukow, O.M., Suchy, J., DePauw, R., Humphreys, G. (2013). Analysis of kernel colour, flour and whole wheat end-product quality of commercially grown Canada hard white spring wheat, snowbird. Journal of Agricultural Science, 5(1),187-200.
• [7] Evlice, A.K., Özkaya, H. (2011). Makarnalık buğdayda farklı cihazlarla saptanan renk değerinin kalite yönünden değerlendirilmesi. Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Enstitüsü Dergisi, 20(2), 33-40.
• [8] Kim, Y.S., Flores, R.A. (1999). Determination of bran contamination in wheat flours using ash content, color, and speck counts. Cereal Chemistry, 76(6), 957-961.
• [9] Posner, E.S., Hibbs, A.N. (2005). Wheat Flour Milling. AACC, Inc. St. Paul, Minnesota, U.S.A.
• [10] Mendoza, F., Dejmek, P., Aguilera, J.M., (2006). Calibrated color measurements of agricultural foods using image analysis. Postharvest Biology and Technology, 41, 285-295.
• [11] Serna-Saldivar, S.O., (2012). Cereal Grains: Laboratory Reference and Procedures Manual. CRC Press (Taylor & Francis Group), Boca Raton, FL. 368s.
• [12] Oliver, J.R., Blakeney, A. B., Allen, H.M. (1992). Measurement of flour color in color space parameters. Cereal Chemistry, 69, 546-551.
• [13] Whan, A.P., Smith, A.B., Cavanagh, C.R., Ral, J.F., Shaw, L.M., Howitt, C.A., Bischof, L. (2014). GrainScan: a low cost, fast method for grain size and colour measurements. Plant Methods, 10, 23.
• [14] Larrain, R.E., Schaefer, D.M., Reed, J.D. (2008). Use of digital images to estimate CIE color coordinates of beef. Food Research International, 41, 380-385.
• [15] Valous, N.A., Mendoza, F., Sun, D., Allen, P. (2009). Colour calibration of a laboratory computer vision system for quality evaluation of pre-sliced ham. Meat Science, 81, 132-141.
• [16] Sabancı, K., Aydın, C., Ünlerşen, M.F. (2012). Görüntü işleme ve yapay sinir ağları yardımıyla patates sınıflandırma parametrelerinin belirlenmesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 2(2, Ek:A), 59-62.
• [17] Demirbaş, H.Y., Dursun, İ. (2007). Buğday tanelerinin bazı fiziksel özelliklerinin görüntü işleme tekniğiyle belirlenmesi. Tarım Bilimleri Dergisi, 13(3), 176-185.
• [18] Symons, S.J., Dexter, J.E. (1991). Computer analysis of fluorescence for the measurement of flour refinement as determined by flour ash content, flour grade color, and tristimulus color measurements. Cereal Chemistry, 68(5), 454-460.
• [19] Oliveira, A.C.M. Balaban, M.O. (2006). Comparison of a colorimeter with a machine vision system in measuring color of Gulf of Mexico sturgeon fillets. Applied Engineering in Agriculture, 22(4), 583-587.
• [20] Vidal, A. (2012). Measurement of colour of citrus fruits using an automatic computer vision system. Thesis for Master in Science and Engineering of Food, School of Agricultural Engineering and Environment, Universitat Politècnica de València.
• [21] Shahin, M.A. Symons, S.J. (2003). Color calibration of scanners for scanner-independent grain grading. Cereal Chemistry, 80(3), 285-289.
• [22] Anonymous, NIR Inframatic 8600 (Perten, Sweden). Instruction Manual.
• [23] Anonymous, Konica Minolta Spectrophotometer CM 3500d (Konica Minolta, Japan). Instruction Manual.
• [24] Alfin, F, Çakmaklı, Ü. (1999). Ticari değirmen ve laboratuvar tipi Bühler değirmeninin kümülatif kül ve protein eğrileri üzerine bir araştırma. Un Mamuller Teknoloji, 8(4), 42-48.
• [25] Göçmen, D. (2001). Ticari bir değirmendeki ekmeklik buğday unu pasajlarının kimyasal bileşim ve kalite kriterleri. Gıda, 26(3),171-178.
• [26] Regan, R. (2017). Kalite kontrol laboratuvarında un testi, Miller Magazine, 11(96), 46.
• [27] Oliver, J.R., Blakeney, A.B. Allen, H.M. (1993). The colour of flour streams as related to ash and pigment contents. Journal of Cereal Science, 17(2), 169-182.