برآورد میزان شمارش کلى میکروبى میگوى پرورشى (گونه وانامى) به کمک پردازش تصویر

افزایش میزان تولید و مصرف میگو، اهمیت تازگى و کیفیت این محصول غذایى را براى صنعت میگو دو چندان کرده است. امروزه تعیین شاخص هاى کیفى یکى از موضوع هاى جدید و مورد علاقه بسیارى از مهندسان صنایع غذایى و بیوسیستم است، زیرا دانستن میزان کیفیت مواد غذایى مى تواند اطلاعات بیش ترى درباره شرایط نگه دارى و نظارت آن، ارایه نماید. اهمیت مقوله پردازش تصاویر در کنترل کیفیت بدین جهت است که تعیین کیفیت مواد غذایى با هزینه کم تر و راحت تر مى باشد و بدین ترتیب مواد غذایى از آسیب هاى مکانیکى ناشى از آزمون هاى شیمیایى مصون مى ماند. در این میان، یکى از شاخص هاى تازگى مواد غذایى به خصوص در آبزیان، شمارش کلى میکروبى است. لذا در این مطالعه، سعى شده تا مدلى براى پیش بینى مقادیر شمارش کلى میکروبى با کمک پردازش تصویر و شبکه هاى عصبى مصنوعى براى میگوى وانامى در طى چهار مرحله نگه دارى (روز اول، سوم، ششم و نهم) با شرایط نگه دارى مرسوم (در یخ و با صفر تا 2 درجه سانتى گراد) برآورد شود. پس از انتخاب بهترین شرایط نورپردازى، تصویر بردارى به وسیله یک دوربین دیجیتال و در دو نماى بالا و کنار انجام گرفت. این تصاویر به رایانه انتقال داده شدند. سپس براى استخراج ویژگى هاى تصویر از جعبه ابزار پردازش تصویر نرم افزار متلب استفاده شد. مقدار *a و *b به دست آمده از تصاویر بالا، در طول نگه دارى در سطح احتمال (p<0/05) به صورت خطى افزایش داشته است. با مقایسه نتایج به دست آمده از آزمون دانکن، مى توان دریافت که بین تغییر رنگ میانگین R، واریانس *b، میانگین V، میانگین Y، میانگین y، میانگین *b و میانگین l از تصاویر گرفته شده از بالا، در مدت نگه دارى با شمارش کلى میکروبى ارتباط قوى وجود دارد. بنابراین، مى توان از پردازش تصویر با استفاده از پارامترهاى رنگ و بافت میگو به عنوان روشى غیرمخرب، کم هزینه و آسان براى ارزیابى سریع شمارش کلى میکروبى میگو در صنایع غذایى و کنترل کیفیت مواد غذایى بهره برد.

Keywords:

میگو , شمارش کلى میکروبى , کیفیت , پردازش تصویر , شبکه هاى عصبى مصنوعى