GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK EKMEK DOKU ANALİZİ VE ARAYÜZ PROGRAMININ OLUŞTURULMASI

Year 2018, Volume: 33 Issue: 1, 0 - 0, 08.03.2018

Ahmet Alkan , Turab Selcuk , Abdullah Sinan Çolakoğlu

https://doi.org/10.17341/gazimmfd.406777

Cited By: 1

Abstract

Ekmek, insanlığın temel gıda maddesi olarak geçmişten günümüze kadar önemini ve vazgeçilmezliğini korumaktadır. Üretimi esnasında çeşitli aşamalardan geçerek sofralara gelen ekmek,  içerisine konulan maddelerin miktarı ve cinsine bağlı olarak farklı kalitede üretilebilmektedir. Ekmeğin morfometrik ölçümleri çok önemli olup, gözenek yapısı, gözenek sayısı, gözenek yoğunluğu, ve gözenek alanı gibi yapısal/dokusal özellikleri kaliteyi belirler.

Bu çalışmada DATEM (Diacetil tartaric esters of monogliserid ) katkı maddesinin, fosfolipaz (FL) enziminin ve glikolipaz (GL) enziminin doğrudan ekmek yapım yöntemiyle üretilmiş ekmeklerdeki kaliteye olan etkisi belirlenmiştir. Bu amaçla, görüntü işleme teknikleri kullanılarak ekmek gözeneklerinin bölütlenmesi temelli bir yazılım oluşturulmuştur. Bu sayede ekmeğe ait toplam gözenek sayısı, toplam gözenek alanı, toplam ekmek alanı, gözenek yoğunluğu ve boşluk oranı gibi morfometrik parametreler hesaplanmıştır. Otomatik bölütlenen gözenek görüntüleri uzman gıda mühendisi tarafından elle bölütlenmiş gözenek görüntüleriyle karşılaştırılarak ZSI (Zijdenbos Similarity Index) başarım indeksine göre çalışmanın başarısı test edilmiştir. Daha sonra geliştirilen yazılım ile Matlab GUI ortamında bir arayüz programı oluşturulmuştur.  Elde edilen sonuçlar DATEM’in ekmeğin gözenek yapısını, konsantrasyona bağlı olarak iyileştirip, ekmek hacmini arttırdığını göstermiştir. FL’nin 20 mg.kg^-1 ve GL’nin 60 mg.kg^-1 konsantrasyonlarında ise gözenek sayısı ve gözenek alanında artış olduğu da gözlemlenmiştir. 

Keywords

Görüntü Bölütleme, Ekmek kalite analizi; Ekmek Katkı Maddeleri

References

• Lasztıty, R., The Chemistry of Cereal Proteins, CRC Press, U.S.A., 1996.
• Altan, A., 1986. Tahıl İşleme Teknolojisi, Çukurova Üniversitesi Ziraat Fakültesi Ders Notları, No: 13, 107s.
• PYLER, E.J., Baking Science and Technology, Sosland Publishing Company, U.S.A., 1988.
• Tabasi S.N., Mohebbi M.,‘‘ Evaluation of cress seed gum and xanthan gum effect on macrostructure properties of gluten-free bread by image processing’’, 9(1):110-119, 2015.
• Zghal, M. C., Scanlon, M. G. and Sapirstein, H. D. ‘‘Prediction of bread crumb density by digital image analysis. Cereal Chemistry ’’, 76(4):734-742, 1999.
• Bertrand, D., Le Guernevé, C., Marion, D., Devaux, M. F., & Robert, P. (1992). Description of the Textural Appearance of Bread Crumb by Video Image Analysis. Cereal Chemistry, 69, 257–261.
• Kamman, P. W. Factors affecting the grain and texture of white bread. Baker’s Digest 44(2):34-38, 1970.
• Gonzales-Barron, U. and Butler, F. 2008. Discrimination of crumb grain visual appearance of organic and non-organic bread loaves by image texture analysis.Journal of Food Engineering 84(3):480-488.
• H. D. Sapirstein, R. Roller, and W. Bushuk, 1994 ‘Instrumental Measurement of Bread Crumb Grain by Digital Image Analysis’, Analytical Techniques and İnstrumentation, Inc, Vol.71, No.4,383-391.
• Butler, F. and Gonzales, Barron, U. “A Comparison of Seven Thresholding Techniques with The K-Means Clustering Algorithm for Measurement of Bread-Crumb Features by Digital Image Analysis”, 74(2):268-278, 2006.
• Bertrand, D., Le Guernevé, C., Marion, D., Devaux, M. F., & Robert, P. (1992). Description of the Textural Appearance of Bread Crumb by Video Image Analysis. Cereal Chemistry, 69, 257–261
• AACC, Approved Methods of American Association of Cereal Chemists, Method No’s: 10-10B, 44-19; 46-12, The Association: St.Paul, MN, (2000).
• Armero, E., Collart, C., 1998, Crumb Firming Kinetics of Wheat Breads with Antistaling Additives, Journal of Cereal Science 28: 165-174.
• Cabı, O., Ekmek Yapımında Kullanılan Katkı Maddelerinin Gelişimi ve Ekmek kalitesine Etkileri, Unlu Mamüller Dünyası, 1(6): 16-22, 1992.
• Çolakoğlu, A.S., Bazı Katkıların Ekmeğin Bayatlama Mekanizmasına Etkilerinin Termal Yöntemlerle Belirlenmesi, Doktora Tezi. Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Gıda Mühendisliği Anabilim Dalı, 2011.
• Rafuel C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB.
• Ribotta, P.D., Perez, G.T., Leon, A.E., Anon, M.C., Effect of Emulsifier and Guar Gum on Micro Structural, Rhelogical and Baking Performance of Frozen Bread Dough, Food Hydrocolloids, 18,305-313, 2004.
• Sahlström, S., Brathen E., Effects of enzyme preparations for baking, mixing time and resting time on bread quality and bread staling, Food Chemistry, Vol (58): 1-2: 75-80, 1996.
• Saygın, E., Ünal, S. S., Tamerler, T., Boyacıoglu, H., Köse, E ., Ekmek Nitelikleri ve Bayatlama Süresine Değisen Dozda Emülgatörlerin ve C Vitamini-Emülgatör enzim Kombinasyonlarının Etkilerinin Belirlenmesi, Ege Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Dergisi, Seri: B, Cilt: 6, Sayı: 2: 48-56, 1988.
• Sonka, M., Hlavac, V. Ve Boyle, R., Image Processing, Analysis and Machine vision, Chapman and Hall Computing, 1993.
• Tabasi S.N., Mohebbi M.,‘‘ Evaluation of cress seed gum and xanthan gum effect on macrostructure properties of gluten-free bread by image processing’’, 9(1):110-119, 2015.
• Zghal, M. C., Scanlon, M. G. and Sapirstein, H. D. ‘‘Prediction of bread crumb density by digital image analysis. Cereal Chemistry ’’, 76(4):734-742, 1999.