Colour evaluation of heterogeneous food matrices by multivariate analysis of digital images [condiments; Liguria]

Inglés. This paper describes a new computer-based approach for the classification of heterogeneous food matrices, which is based on the analysis of RGB images taken with a common digital photo camera. The originality of this approach lies in its ability to identify automatically the aspects that are mainly useful for the classification of the food matrix of interest. In other words, the variables that are the most relevant ones for the classification of the analysed samples are selected in a blind way, without a priori assumptions on the basis of the nature of the considered food matrix. The proposed algorithm allows to represent the colour content of each digital image as a signal, named colourgram, which consists of the contiguous sequence of the distribution curves of the three red, green and blue colour values and of related parameters. The acquired colourgrams are then analysed by means of a selection/classification algorithm, named WPTER. In the present work, the AA present the application of this approach to a series of samples of Pesto alla Genovese. This kind of sauce presents high colour variability (mainly ascribable to the degradation of chlorophylls), which is however difficult to estimate by means of the traditional techniques, due to its heterogeneous aspect

Italiano. Questo lavoro descrive un nuovo metodo automatizzato per la classificazione di matrici alimentari eterogenee sulla base delle comuni fotografie digitali a colori. La caratteristica più innovativa di questo approccio consiste nella capacità di identificare autonomamente gli aspetti che risultano essere maggiormente utili per la classificazione degli alimenti esaminati. Ciò significa individuare le variabili più significative per la classificazione dei campioni analizzati in maniera cieca, ovvero senza la necessità di effettuare alcuna assunzione a priori sulla natura della matrice alimentare considerata. L'approccio prevede di rappresentare il contenuto in colore di ogni immagine digitale sotto forma di un segnale, che noi abbiamo chiamato colorigramma, il quale consiste essenzialmente nella sequenza delle curve di distribuzione dei tre valori di colore rosso, verde e blu, nonché di vari parametri da essi derivati. I colorigrammi così ottenuti possono quindi essere analizzati mediante un algoritmo di classificazione e selezione di variabili chiamato WPTER. In questo lavoro si presenta l'applicazione di tale approccio su una serie di campioni di Pesto alla genovese. Questo tipo di condimento, soprattutto a causa della degradazione della clorofilla, tende a presentare una grande variabilità di colore, che risulta però difficile da quantificare con metodi tradizionali di analisi a causa dell'aspetto eterogeneo