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Publication datasheet
Title:
A flexible, laboratory scale and image analysis based equipment to assess rice quality classes
Authors:
Antonucci, F.; Pallottino, F.; Costa, C.; Gazza, L.; Bellato, S.; Menesatti, P.
Year:
2014
Languages:
ENG, ita
Journal:
La Rivista di Scienza dell'Alimentazione / Journal of Food Science and Nutrition
Kind of publication:
Cartaceo
Location:
Roma
Editor:
Fondazione per lo Studio degli Alimenti e della Nutrizione, FOSAN
Abstract in Italian:
La valutazione della qualità del riso si basa su diverse caratteristiche tra cui il numero di grani spezzati, l’aspetto (bianco vitreo e gessato) e la forma, caratteri che dipendono soprattutto dalla varietà, dalle condizioni climatiche, dalle tecniche di coltivazione e dai processi di lavorazione (es. pulizia, essiccazione e molitura). La qualità del riso alla molitura è definita dalla resa potenziale alla lavorazione come riportato dall’International Organization for Standardization (ISO 7301: 2011). Anche se i processi industriali includono già i sistemi di analisi di immagine durante le loro linee di selezione, questi non sono facilmente configurabili dagli operatori che non riescono ad adattarli alla valutazione delle caratteristiche del riso come richiesto dalla legislazione vigente. Questo lavoro propone un dispositivo flessibile basato sull’analisi di immagine configurabile dagli operatori per la selezione dei grani basata su 3 attributi qualitativi quali la forma, la taglia (Analisi Ellittica di Fourier e morfometria di base) e sull’aspetto (colore), utilizzando differenti modelli di classificazione multivariata (Partial Least Squares Discriminant Analysis). Il presente studio ha lo scopo di fornire un sistema quantitativo, non distruttivo e rapido per classificare differenti classi qualitative industriali e difetti (sani, semi sbramati, con il ventre bianco, gessati e rotti) appartenenti ad alcune importanti varietà di riso commerciali non parboiled (Carnaroli, Demetra, Ducato, Onice, Opale e Salvo). I risultati dei modelli per la classificazioni di ogni classe industriale/difetto delle varietà considerate tutte insieme (all) e per delle varietà considerate singolarmente (Carnaroli, Demetra, Ducato, Onice, Opale e Salvo) mostrano come la percentuale di corretta classificazione dei test siano molto alte per tutti i modelli (dall’82,85 % per il modello “all” al 93,16 % per il modello “Onice”).
Abstract in English:

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