Pengukuran Warna Pasta Ikan

Pasta ikan, atau surimi , adalah produk makanan yang terbuat dari ikan dan biasa digunakan dalam berbagai masakan Asia, seperti sup, semur, dll. Pasta ikan dibuat dengan cara mencincang atau menggiling ikan menjadi bentuk pasta dan selanjutnya dapat diolah menjadi pasta. dibentuk menjadi berbagai bentuk untuk membuat produk seperti bakso ikan, stik kepiting imitasi, dll. Bagi produsen, atribut sensorik dari pasta ikan dan produk akhirnya sangat penting dalam mempengaruhi pembelian berulang dan diferensiasi kompetitif. Salah satu atribut sensorik yang paling penting dari pasta ikan dan produk akhirnya adalah warna. Ini sering digunakan sebagai indikator kualitas makanan dan secara tidak langsung dapat mempengaruhi penilaian atribut sensorik lainnya seperti rasa, dll.

Penilaian Warna Pasta Ikan

Sementara warna terasi ikan, dan produk akhirnya, dapat dinilai secara visual , itu subjektif karena warna dapat dirasakan secara berbeda oleh orang yang berbeda. Selain itu, pencahayaan dan ukuran sampel di sekitarnya dapat memengaruhi penilaian warna seseorang. Pendekatan terbaik untuk menilai warna pasta ikan, dan produk akhirnya, adalah melalui instrumen pengukuran warna. Mereka dapat memberikan pengukuran warna objektif dan data yang dapat digunakan dalam berbagai tahap siklus hidup produk pasta ikan. Misalnya, dalam penelitian dan pengembangan, dapat digunakan untuk evaluasi pasta ikan yang tepat dan perbandingan formulasi yang berbeda atau komposisi bahan. Dalam produksi, dapat memfasilitasi penetapan ambang batas warna yang objektif untuk memeriksa warna bahan baku yang masuk dan produk jadi pasta ikan dan juga selama pemrosesan pasta ikan.

diagram kromatisitas a*b*

Pengukuran Warna Instrumental dari Pasta Ikan

Instrumen pengukuran warna mengukur jumlah cahaya yang dipantulkan dari suatu objek dan mengekspresikannya ke dalam ruang warna dan indeks yang dapat diukur. Ruang warna yang paling umum digunakan dalam industri makanan adalah ruang warna CIE LAB . CIE Lab adalah ruang warna tiga dimensi yang dirancang untuk mencocokkan warna di berbagai perangkat. Ini didasarkan pada nilai tristimulus dari ruang warna CIE XYZ tetapi menggunakan sistem koordinat kutub, yang membuatnya lebih intuitif dan lebih mudah digunakan. Sumbu L* mewakili kecerahan, sedangkan sumbu a* dan b* mewakili posisi warna pada sumbu merah-hijau dan kuning-biru.

Penekanan harus diberikan pada sumbu L* dan b* ruang warna CIE LAB saat memeriksa putihnya pasta ikan. Pendekatan alternatif untuk pengukuran keputihan adalah melalui skala satu dimensi yang disebut indeks keputihan. Warna pasta ikan dapat diukur dalam bentuk pasta yang belum dimasak atau bentuk akhir yang benar-benar matang. Praktik terbaik secara umum adalah memastikan kuantitas dan ketebalan sampel pasta ikan konsisten untuk setiap pengukuran. Juga, beberapa pengukuran harus dilakukan dan dirata-ratakan untuk setiap sampel pasta ikan.

Konica Minolta Chroma Meter Seri CR-400

Chroma Meter CR-400 dan CR-410 , banyak digunakan dalam industri makanan, adalah alat pengukur warna portabel dan mudah digunakan yang dapat mengukur warna pasta ikan atau surimi dalam berbagai bentuk dengan mudah. CR-400 dan CR-410 yang serbaguna hadir dengan berbagai ruang warna dan indeks seperti CIE LAB dan indeks putih. Mereka juga menampilkan fungsi indeks pengguna yang memungkinkan pengguna untuk membuat formula evaluasi warna mereka sendiri untuk kebutuhan spesifik mereka. Toleransi warna juga dapat dengan mudah dikonfigurasi dalam CR-400 dan CR-410, memfasilitasi penilaian warna lulus/gagal yang cepat dan mudah.

CIELAB, Indeks Keputihan, dan Fungsi-Indeks Pengguna di CR-400 dan 410

Mengukur warna pasta ikan atau surimi menjadi mudah dengan CR-400 dan CR-410. Lihat video ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang operasi yang ramah pengguna dan fleksibilitas aplikasi.

Perlu bantuan menemukan instrumen pengukuran warna yang tepat untuk mengukur warna pasta ikan atau surimi Anda? Hubungi kami untuk konsultasi gratis dengan spesialis aplikasi warna kami sekarang.

Mengukur Kandungan Klorofil pada Tumbuhan

Klorofil, pigmen yang ditemukan pada daun tanaman, bertanggung jawab untuk mengubah sinar matahari menjadi energi melalui fotosintesis.Pengukuran kandungan klorofil penting dilakukan karena berkaitan erat dengan kondisi nutrisi tanaman. Selanjutnya, kandungan klorofil juga dapat digunakan sebagai indikator tidak langsung kadar nitrogen dalam pupuk untuk mencegah pemupukan yang berlebihan.

Secara tradisional, pengukuran klorofil dilakukan dengan metode ekstraksi kimia basah. Ini melibatkan ekstraksi jaringan tanaman dan mengirimkannya ke laboratorium untuk dianalisis. Cara ini tidak hanya merusak tanaman, tetapi juga memakan waktu dan biaya. Berbeda dengan metode tradisional, penggunaan klorofil meter sering lebih disukai karena memberikan pengukuran klorofil yang cepat dan mudah tanpa perlu memotong sampel daun.

Pengukur Klorofil Konica Minolta  SPAD-502Plus , yang diadopsi oleh banyak peneliti dan petani, memberikan pengukuran klorofil secara instan dan non-destruktif di tempat. SPAD-502Plus mengukur jumlah klorofil dengan mengukur absorbansi daun di dua daerah panjang gelombang. Peneliti dan petani dapat memantau pertumbuhan tanaman mereka dengan mudah, meningkatkan kualitas dan hasil produk pertanian mereka.

Untuk informasi lebih lanjut tentang cara menentukan jumlah klorofil pada tanaman, hubungi kami untuk konsultasi gratis dengan spesialis warna kami.

Fenotipe Tanaman Menggunakan Pencitraan Hiperspektral

Fenotip tanaman mencakup studi tentang struktur dan fungsi tanaman, termasuk pertumbuhan , hasil , respon cekaman biotik dan abiotik , dan kualitas. Metode tradisional untuk fenotipe memakan waktu, melelahkan, dan destruktif. Hal ini memerlukan kebutuhan akan teknologi yang cepat dan tidak merusak dengan throughput tinggi.

Pencitraan hiperspektral (HSI) memberikan informasi spektral dan spasial yang cepat dari spektrum elektromagnetik yang luas secara non-invasif, menunjukkan kegunaannya dalam mempelajari sifat struktural dan fungsional tanaman. Asaari dkk. (2018)  memanfaatkan HSI untuk mendeteksi cekaman kekeringan pada tanaman jagung, sedangkan  Wahabzada et al. (2015)  menggunakan HSI untuk mempelajari dan menganalisis patogen daun pada daun barley. Kim dkk. (2011)  menggunakan HSI untuk mengidentifikasi dan menganalisis onset dan intensitas cekaman air pada pohon apel.

Kebutuhan HSI mungkin berbeda berdasarkan sifat tanaman yang perlu diukur atau dianalisis. Sangat penting untuk memahami bagaimana cahaya berinteraksi dengan tanaman dan memiliki beberapa pemahaman dasar tentang teknologi, iluminasi, dan alur kerja pemrosesan data HSI sebelum menyiapkan platform akuisisi dan pemrosesan data yang efektif untuk fenotip tanaman Anda.

Interaksi Cahaya dan Tumbuhan – Panjang Gelombang Spektral

Karakteristik fisik, kimia, dan biologis daun mempengaruhi bagaimana cahaya dipantulkan, diserap, atau ditransmisikan. Memahami interaksi ini sangat penting dalam memilih kamera hiperspektral dan panjang gelombang spektral yang tepat untuk aplikasi yang Anda inginkan. Untuk fenotip tanaman, rentang panjang gelombang yang paling berguna untuk dianalisis adalah wilayah cahaya tampak (VIS) (400–700 nm), wilayah inframerah-dekat (NIR) (700–1.000 nm), dan wilayah inframerah gelombang pendek (SWIR). (1.000–2.500 nm). Misalnya, wilayah VIS memberikan informasi tentang pigmentasi daun seperti klorofil atau karotenoid, sedangkan wilayah NIR dapat digunakan untuk menganalisis perubahan struktur sel tanaman. Tepi merah, yang merupakan bagian sempit antara daerah VIS dan NIR, biasanya digunakan untuk mendeteksi stres tanaman. Wilayah SWIR dapat digunakan untuk memperoleh informasi tentang kandungan air dan protein tanaman.

Teknologi Pencitraan Hiperspektral

Ilustrasi kamera hyperspectral pushbroom (pemindaian garis).

Kamera hiperspektral adalah integrasi teknologi spektroskopi dan pencitraan digital. Kumpulan data yang dikumpulkan, umumnya dikenal sebagai hypercube atau kubus data, mencakup ratusan gambar dari panjang gelombang spektral yang berdekatan dan sempit (pita), memberikan distribusi 2D objek dari tanda tangan spektralnya. Ada banyak jenis kamera hyperspectral dan dapat diklasifikasikan berdasarkan cara mereka memperoleh hypercube. Kamera hiperspektral pushbroom (pemindaian garis) biasanya digunakan dalam penginderaan jauh atau jarak dekat dan memainkan peran dominan dalam fenotip tanaman. Kamera hyperspectral ini menangkap satu baris piksel setiap kali dan memperoleh hypercube dengan memindai satu baris melintasi objek.

Iluminasi Pencitraan Hiperspektral

Pencahayaan adalah salah satu aspek terpenting yang perlu dipertimbangkan dalam HSI dalam hal mendapatkan hypercube berkualitas tinggi. Sistem iluminasi yang ideal harus menyediakan cahaya yang tersebar total untuk memastikan bahwa objek diterangi secara merata. Selanjutnya, sumber cahaya harus dapat menerangi objek di seluruh panjang gelombang spektral yang diinginkan sambil mempertahankan keseragaman. Misalnya, pencahayaan halogen umumnya digunakan dalam aplikasi HSI dalam ruangan karena memancarkan cahaya dalam rentang VIS, NIR, dan SWIR tanpa puncak spektral yang tajam.

Pemrosesan Data Pencitraan Hiperspektral

Setelah hypercube diperoleh, hypercube harus melalui pemrosesan, yang biasanya mencakup pra-pemrosesan dan segmentasi. Pra-pemrosesan data, seperti metode standar normal variate (SNV), metode pemfilteran pemulusan, dll., bertujuan untuk meningkatkan kontras gambar dan menghilangkan noise. Segmentasi citra diterapkan untuk mengekstrak wilayah yang diinginkan, misalnya, menyegmentasikan tanaman hijau dari latar belakang yang tidak relevan. Vektor fitur diekstraksi dari tanda tangan spektral menggunakan metode seperti ekstraksi fitur fourier, ekstraksi fitur wavelet, transformasi komponen utama, dll.

Kamera Spectral Hyperspectral

Specim, penyedia solusi HSI terkemuka, menawarkan berbagai kamera hyperspectral pushbroom yang mencakup panjang gelombang mulai dari VIS hingga inframerah panjang gelombang panjang (LWIR). Dari kamera hiperspektral portabel Specim IQ yang cocok untuk penggunaan laboratorium dan lapangan/di lokasi hingga sistem hiperspektral penginderaan jauh dan udara , fenotip tanaman dengan HSI dibuat sederhana dengan Specim.

Fenotip tanaman dengan Specim IQ (kiri) dan Specim seri AFX (kanan). 
Gambar milik SPECIM, SPECTRAL IMAGING LTD.

Tertarik untuk mengetahui lebih lanjut tentang HSI atau memerlukan bantuan dalam menyiapkan sistem HSI untuk penelitian dan studi tanaman Anda? Hubungi spesialis kami untuk konsultasi gratis sekarang.

Pengukuran Warna Buah Mangga

Warna merupakan indikator yang berguna dalam industri Buah mangga yang sering digunakan untuk menentukan varietas, tingkat kematangan, dan kondisi proses selama penyimpanan dan penanganan. Warna juga merupakan hal pertama yang diperhatikan dan digunakan konsumen dalam menilai kesegaran dan kualitas buah mangga.

Penilaian Warna Buah Mangga

Sementara warna buah mangga dapat dinilai secara visual , itu subjektif dan dapat dipengaruhi oleh sejumlah faktor, termasuk pencahayaan, ukuran sampel, dll. Cara terbaik untuk mengukur warna mangga adalah melalui instrumen pengukuran warna . Instrumen ini dapat memberikan pengukuran dan data yang akurat dan objektif yang dapat digunakan untuk mengoptimalkan proses produksi, memastikan kualitas produk, dan meningkatkan kepuasan konsumen.

Pengukuran Warna Instrumental Buah Mangga

Alat ukur warna bekerja dengan cara menyinari sampel dan kemudian mengukur cahaya yang dipantulkan kembali atau diserap. Nilai tristimulus X, Y, dan Z kemudian dihitung, yang selanjutnya dapat diubah menjadi berbagai ruang warna seperti CIE L*a*b* dan CIE L*C*h .

diagram kromatisitas a*b*

Koordinat L* adalah kecerahan warna, sedangkan koordinat a* dan b* adalah koordinat kromatisitas. Koordinat C* adalah kroma warna, dan koordinat h adalah sudut rona warna.

Semua data ini mungkin berguna dalam berbagai aplikasi mangga. Misalnya, peneliti dapat memanfaatkannya untuk mempelajari lebih lanjut tentang perkembangan warna pada mangga, yang akan membantu mereka dalam meningkatkan proses pra dan pasca panen. Petani dapat menggunakannya untuk memantau kematangan dan kematangan mangga mereka. Produsen dapat menggunakannya untuk memeriksa warna mangga saat diterima atau apakah produk mangga yang mereka hasilkan memenuhi standar kualitas dan harapan konsumen.

Konica Minolta Sensing, penyedia solusi manajemen warna terkemuka untuk industri makanan , menawarkan berbagai solusi pengukuran warna yang objektif dan andal yang dapat membantu mengevaluasi dan mengelola warna mangga di semua tahap produksi dengan mudah.

Chroma Meter Seri CR-400

Konica Minolta Chroma Meter CR-400 dan CR-410 adalah instrumen pengukuran warna portabel yang dapat mengukur warna mangga dengan cepat dan tepat, baik di lokasi maupun di laboratorium. Selain ruang warna CIE L*a*b* dan L*C*h, CR-400 dan CR-410 juga menyertakan fungsi indeks pengguna yang memungkinkan pengguna menyesuaikan formula evaluasi warna untuk memenuhi kebutuhan spesifik mereka. Toleransi perbedaan warna dapat dengan mudah dikonfigurasi melalui CR-400 dan CR-410 untuk evaluasi Lulus/Gagal cepat. Lihat video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang CR-400 dan CR-410.

Spektrofotometer CM-5

Spektrofotometer CM-5 reflektansi dan pengukuran warna transmitansi

Konica Minolta Spectrophotometer CM-5 , yang mampu melakukan pengukuran warna reflektansi dan transmitansi , adalah instrumen pengukuran warna serbaguna yang dapat melakukan pengukuran warna yang akurat dari berbagai sampel mangga, dari padat dan pulp hingga cair, dengan mudah. CM-5 juga dilengkapi dengan berbagai ruang warna dan indeks khusus industri, serta fungsi indeks pengguna untuk membuat formula evaluasi warna yang disesuaikan. Tonton video ini untuk mempelajari lebih lanjut tentang kinerja tinggi dan keserbagunaan aplikasi CM-5.

Butuh bantuan mengukur warna mangga Anda atau menemukan solusi pengukuran warna yang tepat? Hubungi spesialis warna kami untuk konsultasi dan rekomendasi gratis sekarang.

Peningkatan Distinctness of Image (DOI) Pengukuran Hasil Akhir Berkilau Tinggi

Banyak produsen menggabungkan finishing gloss tinggi ke dalam produk mereka, seperti otomotif , produk kelas atas, dll., untuk membuatnya lebih menarik secara visual. Ketika datang untuk memeriksa kualitas penampilan produk mereka, banyak produsen hanya menggunakan pengukur gloss sederhana dan berjuang untuk mengevaluasi penampilan produk mereka secara memadai.

Pengukuran kilap

Pengukur gloss mengukur dengan memproyeksikan seberkas cahaya ke permukaan pada sudut tertentu (misalnya, 20 °, 60 °, 85 °, dll.) dan mengukur cahaya yang dipantulkan pada sudut specular. Pengukuran ini dinyatakan dalam satuan gloss (GU), dan semakin tinggi GU, semakin reflektif permukaannya. Namun, jika tekstur permukaan memiliki ketidaksempurnaan, cahaya yang dipantulkan akan terdistorsi, menciptakan efek hamburan halus yang tidak dapat dideteksi oleh pengukur gloss. Seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1, permukaan A dan permukaan B memiliki pembacaan pengukuran kilap yang dekat tetapi menunjukkan perbedaan besar dalam penampilannya, dengan permukaan A memiliki cacat tekstur yang dikenal sebagai kulit jeruk .

Sudut PengukuranPermukaan APermukaan B
20 ° Gloss85.6 GU84.0 GU
60 ° Gloss95,2 GU91.3 GU
85 ° Gloss97.3 GU96.6 GU
Gambar 1 – Batasan pengukuran kilap

Kulit jeruk adalah ketidaksempurnaan bertekstur yang biasa ditemukan dalam aplikasi high gloss yang menyebabkan gambar yang dipantulkan di permukaan tampak kabur atau terdistorsi, mengurangi kualitas penampilan produk secara keseluruhan. Distinctness of Image (DOI) adalah salah satu parameter pertama dan paling umum digunakan untuk mengevaluasi kulit jeruk.

Pengukuran Distinctness of image (DOI)

DOI adalah ukuran seberapa jelas gambar yang dipantulkan muncul di permukaan. DOI diukur secara instrumental, dan permukaan dengan nilai DOI yang tinggi akan menunjukkan gambar pantulan yang tajam dan jumlah kulit jeruk yang rendah. Namun, kekurangan pengukuran DOI adalah menjadi kurang sensitif karena jumlah kulit jeruk berkurang. Misalnya, pada gambar 2, perbedaan visual antara panel A dan panel B tidak tercermin dalam proporsi antara pembacaan pengukuran DOI.

 Panel APanel B
DOI96.298.7

Gambar 2 – Batasan pengukuran DOI

Peningkatan DOI – Pengukuran Kualitas Gambar Tercermin (RIQ)

Pengukuran yang berkorelasi lebih baik dengan visual dapat dicapai dengan Reflected Image Quality (RIQ) . Versi DOI yang ditingkatkan, RIQ menggunakan jarak penginderaan yang lebih pendek di sekitar sudut specular dan mengukur cahaya yang dipantulkan, termasuk distorsi, memberikan respons resolusi yang lebih baik daripada DOI. Gambar 3 menunjukkan contoh lima panel yang ditandai dengan kulit jeruk yang diukur menggunakan DOI dan RIQ.

Gambar 3 – Respons resolusi lebih tinggi dari pengukuran RIQ

Seperti yang terlihat di atas, RIQ lebih sensitif dibandingkan dengan DOI ketika jumlah kulit jeruk berkurang, menunjukkan kesepakatan yang lebih baik antara ukuran dan tampilan visualnya.

Penampilan Meter Rhopoint IQ-S

Rhopoint IQ-S adalah pengukur penampilan serba guna yang secara bersamaan dapat mengukur tri-gloss (20 °, 60 °, dan 85 °), DOI (kulit jeruk), RIQ, dan kabut refleksi . Selain itu, kurva goniofotometri juga dapat diperoleh untuk pemahaman yang lebih dalam tentang reflektansi spekular suatu permukaan.

Lihat video ini untuk mengetahui lebih lanjut tentang Rhopoint IQ-S atau pengukuran penampilan .

Butuh bantuan untuk mengukur penampilan produk Anda?  Hubungi spesialis warna kami  untuk konsultasi gratis sekarang.