Автоматизация контроля цвета хлебобулочных изделий при управлении процессами выпечки

• Автор: Рылёв, Сергей Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01, 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 176 с. : ил.

Введение
1. Системный анализ методов и технических средств контроля цветовых характеристик технологических поверхностей1

1.1. Получение показателей качества объектов

в косвенной системе контроля.

1.2. Методы квалиметрии цвета технологических поверхностей

1.2.1 Органолептические методы контроля.

1.2.2. Инструментальные методы контроля цветовых характеристик технологических поверхностей
1.2.2.1. Инструментальные параметрические методы контроля по спектральному составу излучения
1.2.2.2. Инструментальные совокупные методы контроля но количествам отдельных цветов в их смеси.

1.3. Структура косвенной системы измерения основанной на математической модели.

1.4. Математическое моделирование в задачах контроля цветовых характеристик технологических поверхностей.
1.4.1. Модели спектральный состав показатель качества технологических поверхностей.
1.4.2. Применение теории распознавания образов при анализе экспериментальных данных
1.4.3. Построение экспертных систем на основе нейронных сетей
1.4.4. Метод анализа иерархий в задаче выбора значимых альтернатив.
1.5 Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии
Выводы и постановка задачи дальнейших исследований.
2. Задача принятая решений о качестве хлебобулочных изделий в процессе управления выпечкой
2.1. Структура функциональной модели процесса принятия решения.
2.2. Классификация ситуаций
2.2.1. Выбор признаков классификации
2.2.2. Алгоритм кластеризации К внутригрупповых средних.
2.3. Идентификация входных значений
2.4. Построение структуры иерархии.
2.4.1. Построение матриц парных сравнений.
2.4.2. Модификация метода аналитических иерархий
в случае нечеткости исходных данных.
2.4.3. Построение матрицы парных сравнений
2.4.4. Построение вектора приоритетов.
2.4.5. Определение согласованности мнений экспертов.
2.5. Принятие решения
2.5.1. Выбор аппарата принятия решения
2.5.2. Построение оптимальной структуры нейронной сети
2.5.3. Обучение нейронной сети
3. Обработка цветовых спектров технологической поверхности хлебобулочных изделий
3.1. Использование функциональной модели для контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий.
3.2. Экспериментальное исследование цветовых спектров поверхности хлебобулочных изделий
3.2.1. Получение цветового спектра по цифровому изображению поверхности.
3.2.2. Первичная обработка цветового спектра
с использованием теории распознавания образов.
3.2.3. Аппроксимация цветовых спектров с использованием аппарата математической статистики
3.2.4. Определение значимых статистических параметров.
3.2.5. Выработка решения по значению показателя качества.
4. Математическое моделирование динамики цветности хлебобулочного изделия
4.1. Проведение экспериментальных исследований.
4.2 Параметрическая идентификация математической модели.
5. Поддержка принятия решений по управлению процессом выпечки ХБИ на основе математической модели динамики изменения цвета корки
5.1. Исследование времени текущей идентификации для обеспечения минимально допустимой ошибки расчета показателя цветности
5.2. Синтез структуры и технические решения по реализации СППР по управлению процессом выпечки ХБИ.
5.3. Программное обеспечение системы поддержки принятия решения в управлении процессами выпечки хлебобулочных изделий
Выводы.
Список литературы


Авторами в работе 1 вводится расширенное понятия измерение для нефизических величин, таких как вкус, цвет, запах, внешний вид и конкретизируется следующим образом измерение получение представления информации о количественных характеристиках свойств показателей качества материального объекта, явлений, работ и услуг опытным путем. Что в свою очередь ведет к уточнению такой разновидности измерений как органолептические. При проведении органолептических измерений подразумевается, что средством измерения является физическое лицо. Для того чтобы физическое лицо могло использоваться в качестве средства измерения, необходимо, чтобы оно было аттестовано в качестве эксперта. Также при этом возникают проблемы обеспечения единства экспертных измерений. В настоящее время нормативноправовая основа обеспечения единства экспертных измерений представляет собой комплекс межотраслевых и отраслевых нормативных и рекомендательных документов, регламентирующих общие правила и нормы проведения экспертных измерений. К документам межотраслевого характера относятся ГОСТ 7 Качество продукции. Термины ГОСТ 1 Выбор номенклатуры показателей качества промышленной продукции ГОСТ 8 Колориметрия. Термины и буквенные обозначения. К нормативным документам отраслевого характера относятся ГОСТ Методы определения сенсорных способностей дегустаторов ГОСТ Изделия кондитерские. Методы определения органолептических показателей СЭВ Пищевые и вкусовые продукты. Общие условия проведения органолептической оценки и ряд других документов регламентирующих методы определения органолептических показателей качества продукции в пищевой промышленности. Существующий комплекс межотраслевых и отраслевых нормативных и рекомендательных документов, регламентирующих общие правила и нормы проведения экспертных измерений i охватывает основные области обеспечения единства экспертных измерений, поэтому нерешенными остается множество вопросов способы и формы представления результатов экспертных измерений методы оценивания неопределенности экспертных измерений порядок разработки и атгестации методик выполнения экспертных измерений методики определения компетентности экспертов 1 и т. Также кроме вышеописанных нормативных недостатков для органолептической оценки показателей качества хлебобулочных изделий существуют еще субъективные и объективные причины, связанные непосредственно с работой эксперта. В виду того, что каждый человек обладает индивидуальной особенностью восприятия цвета, что показано в различных работах 3, 9, ,,, , ,, а именно индивидуальное различие форм кривых спектральной чувствительности глаза могут быть весьма значительны, вследствие чего один и тот же цвет разными людьми будет интерпретирован различно. Причем степень разброса будет зависеть как от натренированности глаза, природных данных к различию оттенков именно этого цвета, а так же от его физического и психологического состояния в данный момент и т. Описано множество явлений и условий, при которых видимый цвет меняется, к примеру, в результате длительного воздействия на глаз наблюдателя яркого цветного фона или в тех случаях, когда на чисто белом фоне наблюдатель видит цветное пятно, если он смотрит на этот фон после долгого рассматривания яркого предмета. Объективные причины связаны с физикой отражения и поглощения света. Как известно, цвета предметов в природе не существует, т. Один из основных физических параметров, определяющий цвет несамосветящихся объектов, задается спектральными апертурными коэффициентами отражении Рк объектов, измеряемыми на спектрофотометрах. Если два таких объекта имеют идентичные спектрофотометрические характеристики для данных условий освещения и наблюдения, то при этих условиях они будут восприниматься одинаковыми по цвету независимо от индивидуальных свойств наблюдателя и от того, каким светом они освещены, говорят, что они колориметрически идентичны. Однако существуют объекты спектральные апертурные коэффициенты РХ которых различаются иногда сложным образом, например, при наличии трех или более точек взаимного пересечения, вывод о цветовых различиях образцов на основе простого сопоставления кривых не всегда возможен. Но, при некотором определенном освещении эти два или более образца будут восприниматься некоторыми наблюдателями одинаковыми по цвету.