INFORME FINAL USO DEL ANÁLISIS DE IMÁGENES PARA EL ESTUDIO DE LA ESTRUCTURA DE PRODUCTOS DE PANIFICACIÓN.

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1 INFORME FINAL USO DEL ANÁLISIS DE IMÁGENES PARA EL ESTUDIO DE LA ESTRUCTURA DE PRODUCTOS DE PANIFICACIÓN. Director: Reynold R. Farrera-Rebollo. Participantes: Jorge Chanona Pérez, Georgina Calderón-Domínguez. RESUMEN El análisis de imágenes (AI) se ha convertido en una herramienta sumamente útil en los últimos 10 años. Ha sido utilizada para el estudio de la forma y microestructura de los alimentos. Los productos de panificación y en específico sus características internas no han sido la excepción. El estudio de miga a través de AI se ha centrado principalmente en pan de masa salada, evaluando el tamaño de celdas, la densidad de poros, el número de poros y la forma entre otros. En la mayoría de los casos el AI se lleva a cabo utilizando diferentes programas de computadora, que permiten un análisis rápido de las muestras. Sin embargo no se tiene reportado el efecto de las condiciones de la toma de imágenes, como serían la resolución, y el nivel de brillo o contraste. Tampoco existe información publicada con respecto a las características de la miga en pan blanco tradicional o pan dulce por lo que en el presente trabajo se planteó desarrollar una metodología para evaluar la estructura de la miga en este tipo de productos a través de AI. Las muestras utilizadas fueron baguette, bolillo, telera, chapata, pambazo, concha, cuerno y panque; el primer parámetro estudiado fue la resolución a la cual se debe escanear la muestra para obtener el mejor conteo y caracterización de poros, obteniendo los mejores resultados a mayor resolución (555dpi). Posteriormente se analizó el efecto del brillo y contraste sobre el conteo de poros, encontrando los mejores resultados para un mínimo de 60 y un máximo de 165. Esta parte del estudio se llevó a cabo con un solo tipo de pan (cuerno). La cuantificación de la estructura se llevó a cabo utilizando el programa ImageJ. Posteriormente se determinaron las características de miga (área y densidad de poros, factor de forma y perímetro máximo), utilizando el programa SigmaScan Pro; también se probó el efecto de utilizar dos tipos de filtros (Thereshold Manual y Otsu), encontrando que no existe diferencia significativa entre

2 el empleo de uno u otro (Manual 0.27±0.015, Otsu 0.30±0.010). De los parámetros analizados se observó que concha y cuerno tienen las mismas características en cuanto a estructura de miga (P>95%), pero no con respecto a panqué, el cual presentó el menor tamaño de área de poro (0.13±0.018), la mayor densidad de poros (259±20.17) y el menor perímetro (1.38±0.129). En lo que respecta a pan blanco, la menor compactación de poros se presenta en el pan de hogaza blanco, una vez haciendo la discriminación pertinente de los poros contados menores a 4 px, ya que podrían representar sólo puntos en la imagen. Panes como el baguette, el bolillo y la chapata presentaron valores de compactación semejantes entre sí..este estudio demuestra que el AI es una herramienta útil para caracterizar la estructura de diferentes tipos de productos de panificación. INTRODUCCIÓN En los últimos 10 años, el análisis de imagen se ha convertido en una herramienta sumamente útil en el estudio de productos alimenticios en estado sólido con el fin de conocer la arquitectura interna, su forma y microestructura, a través de parámetros cuantitativos que permiten describir adecuadamente la complejidad intrínseca de estos materiales(aguilera 2000). Los productos de panificación y en específico sus características internas no han sido la excepción; sin embargo hasta la fecha los trabajos realizados en esta área, se enfocan exclusivamente en el estudio de la miga de pan blanco (Sapirstein et al 1994, Zghal et al 1999, Crowley et al 2000, Zghal et al 2001, Scanlon and Zghal 2001, Rouillé et al 2005, González-Barrón and Butler 2006, Moore et al 2006). En México además del pan blanco se consume ampliamente el denominado pan dulce, del cual existen una gran variedad de productos, que se distinguen por el método de elaboración, su estructura y forma a la que comúnmente le deben su nombre popular y que los diferencian del pan blanco. Comúnmente el análisis de la calidad de la miga se ha reportado en pan blanco, a través de un proceso empírico basado en la evaluación visual por parte del panadero o técnico en panificación, y durante la cual se determina el grado de compactación de la miga (abierta o cerrada), su uniformidad (regular o irregular), su forma (redonda, ovalada o elongada) y el grosor de la pared (Pyler 1988); por lo que el juicio obtenido resulta subjetivo, cualitativo e impreciso. Sin embargo ya existen reportes en los cuales estas características se pueden determinar de forma cuantitativa utilizando el análisis

3 de imagen. Sin embargo sólo existen reportes aislados en los cuales se haya utilizado esta metodología para la evaluación de la calidad de la estructura de la miga en diferentes tipos de panes dulces como los que se producen en el país. Es por ello que el presente trabajo, tiene como objetivo optimizar una metodología para evaluación de la miga a través de un sistema cuantitativo, como el análisis de imagen, para lo cual es necesario establecer los niveles de brillo y contraste, la resolución óptima de escaneo, el tipo de filtro a utilizar (Thereshold Manual y Otsu) que permitan cuantificar las características internas del pan dulce tales como: área y densidad de poros, factor de forma y perímetro. Esta metodología permitiría determinar la calidad del pan dulce que actualmente se distribuye en el mercado, a través de un análisis de imagen. MATERIALES Y MÉTODOS Materia prima: Se seleccionaron tres tipos de pan dulce: concha, cuerno y panqué de nuez. Estos panes son de los de mayor aceptación por el consumidor y están elaborados a partir de masas diferentes (bizcocho, danés y líquida) y también requieren de diferentes procesos para su elaboración. Todos los productos fueron comprados en una panadería de las consideradas como tradicionales. Toma de imágenes. La imagen de la mitad de cada una de las muestras fue obtenida a través de un sistema de scaneo (Benq Corporation, 5000 Colour Scanner, USA). Los parámetros de brillo y contraste se utilizaron tal como los establece en su valor estándar (zero) la paquetería del equipo (MiraScan6, Benq, Taipei, Taiwan). Todas las imágenes obtenidas se guardaron en formato de mapa de bits (bmp). Cada una de las imágenes se trataron utilizando el programa ImageJ (National Institutes Health, Bethesda, Md, USA). Se aseguró que el tamaño de imagen a analizar (CROP) representara el 36.5% de la imagen. Se buscó la mayor área de la parte central que es donde se puede tener una mejor caracterización del poro de la miga. Las imágenes fueron tratadas con los filtros Otsu y threshold. Una vez obtenida las imágenes segmentadas, éstas fueron tratadas utilizando el programa

4 SigmaScan Pro Image 5.0 (Jandel Scientific Inc. USA), estableciendo como parámetros de evaluación el área promedio de poro, el perímetro, el número de poros y el factor de forma. Determinación del valor de resolución para el escaneo de imágenes. En este experimento se probaron 9 resoluciones diferentes: 75, 100, 150, 200, 300, 355, 435, 515, 555 dpi. Todas las imágenes fueron procesadas pero se seleccionó únicamente como variable de evaluación al número de poros. Determinación de los niveles de brillo y contraste. De las imágenes originales se realizó un corte en el centro (crop) de 600 por 600 píxeles. El nivel de brillo se varió desde cero (default) hasta 165 con incrementos de 15 en 15 unidades (12 imágenes). El valor máximo se seleccionó considerando que valores más altos generan imágenes demasiado oscuras. A estas imágenes se les determinó el área máxima, perímetro, número de objetos y factor de forma, todos ellos en pixeles. La selección de los mejores parámetros de brillo y contraste se basó en la comparación visual entre el número de objetos que seleccionó el programa y la muestra original, teniendo en cuenta que el número de poros fuese lo más cercano a lo real, es decir que el programa realmente considerara la mayor proporción de poros existentes en la miga y que no eliminara poros o contará más de los que realmente están presentes. Finalmente, todos los valores obtenidos se procesaron en Excel (Office XP). RESULTADOS Y DISCUSIÓN En la presente tabla se observa que la sensibilidad presentada sobre la detección de los poros pequeños (0-0.1 mm 2 ) en la menor resolución trabajada (75 dpi) es nula, no obstante que a 100 dpi se detectan más; no es hasta los 515 y 555 dpi, donde se obtiene el mayor conteo de éstos, indicando la mejor delimitación y caracterización de los poros presentes en la miga de pan tratada. A pesar de que los valores obtenidos en ambas resoluciones (515 y 555 dpi) son muy parecidos se observa menor diferencia entre los valores de poros detectados al utilizar uno u otro filtro a 555dpi, es por ello que se eligió esta última como la

5 resolución optima de trabajo. En general se puede citar que a mayor resolución es mejor la detección del número de poros y la diferencia en detección entre ambos tipos de filtros es mínima. Tabla I: Efecto de la resolución sobre la densidad y área mínima de poro detectada; así como en la utilización de ambos filtros. Resolución Porcentajes de Área (mm 2 ) > dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho dpi.thm dpi.tho Clave:.tho: indica el filtro thereshold; tho: indica el filtro Otsu. En la Tabla II se observan los valores para el número de poros y área máxima obtenidos a diferentes niveles de brillo y contraste. La selección del valor óptimo de trabajo para estos parámetros se basó en la comparación visual entre el número de objetos que seleccionó el programa y la imagen original, teniendo en cuenta que el número de poros fuese lo más cercano a lo real

6 Tabla II: Efecto del brillo y contraste utilizando ambos filtros. Muestra Valor mínimo de brillo y contraste THERESHOLD OTSU # Poros Área máx. # Poros Área máx El valor máximo de brillo y contraste es 165. Los mejores resultados se observaron al aplicar un mínimo de 60 y un máximo de 165 obtenidos a partir del histograma de la imagen y que corresponde a la muestra 5. En estas condiciones se obtiene un alto número de poros y un área máxima menor; lo que significa que los poros de la miga son delimitados por el programa de una manera más eficiente, es decir, es posible diferenciar con mayor exactitud poros pequeños, medianos y grandes, siendo por lo tanto más exacta la imagen y el conteo obtenido que en otros niveles de brillo y contraste. Cabe mencionar que los niveles de brillo y contraste aplicados en la muestra 9 arrojaron los mismos valores numéricos que los de la muestra seleccionada, sin embargo al momento de hacer el comparativo visual se observaron marcadas discrepancias entre la muestra tratada y la original. En cuanto al tipo de filtro utilizado se encontró que ambos generan resultados muy diferentes, observando que con el filtro manual (thereshold) se detectan más poros y al parecer separa (fondo.vs. poro) de una mejor forma la imagen, sin embargo como no se tenía certeza de la diferencia se decidió utilizar ambos filtros para el estudio de la miga de los diferentes panes dulces. Las Figuras 1 y 2 muestran el efecto del nivel de brillo y contraste en el grado de detección del poro de la miga.

7 Caracterización de la estructura de miga en diferentes tipos de pan dulce. La Tabla III muestra la evaluación de la estructura de miga en los tres tipos de panes dulces analizados y el efecto que tiene el tipo de filtro utilizado.

8 Tabla III: Caracterización de la estructura de miga en diferentes tipos de pan dulce Área (mm 2 ) Perímetro (mm) Factor de forma (S) Número de celdas / cm 2 Muestra Otsu Manual Otsu Manual Otsu Manual Otsu Manual Cuerno 0.30± ± ± ± ± ± ± ±7.71 Concha 0.30± ± ± ± ± ± ± ±14.85 Panque 0.18± ± ± ± ± ± ± ±20.17 El resultado corresponde a la media de 8 repeticiones. Se observa, en cuanto a criterios de caracterización de poro, que el filtro Otsu genera valores tanto de área como de perímetro ligeramente mayores con respecto al filtro Thereshold manual, lo que sugiere que varía un poco la forma en que es detectado el poro por efecto del filtro, no así con criterios como factor de forma y densidad de poro, lo que indica que ambos filtros detectan prácticamente la misma cantidad de poro, así como la forma geométrica de éste. Por otro lado, se observa que entre los panes concha y cuerno, no existen grandes diferencias en cuanto a la densidad de poro y área, no así con respecto a panque; también se observa que el factor de forma para los tres panes estudiados, es prácticamente el mismo, sin embargo con respecto al perímetro, se observa que no existe diferencia significativa para los tres panes utilizando el filtro Otsu, no así con el manual, donde los valores de panque difieren de forma significativa con concha y cuerno.

9 Blanco Integral Baguette Bolillo Chapata Pambazo Telera Razgo c/ch s/ch c/ch s/ch c/ch s/ch c/ch s/ch c/ch s/ch c/ch s/ch c/ch s/ch Obj Cell/cm Área S DF text CONCLUSIONES En el intento de optimizar una metodología para cuantificar y caracterizar la miga de pan, se observó en términos generales que a mayor resolución en la adquisición de la imagen, mayor detección, delimitación y caracterización de poros. También se encontró que la mejor resolución de trabajo es a 555 dpi; por otro lado, se observó que tanto el brillo como el contraste son características que deben cuidarse minuciosamente al realizar un análisis de imagen, debido a que una pequeña variación en éstos, implica una dispersión en los objetos detectados por el programa computacional con respecto a los reales. Los mejores niveles de detección correspondieron a un mínimo de 60 y un máximo de 165. Ambos filtros generan el mismo nivel de detección por lo que ambos pueden utilizarse. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 1. Sapirstein, H.D., Roller, R. & Bushuk, W. (1994). :Instrumental Measurement of Bread Crumb Grain by Digital Image Analysis, Cereal Chemistry, 71(4), Zghal, M.C., Scalon, M.G., & Sapirstein, H.D. (1999). : Prediction of Bread Density by Image Analysis, Cereal Chemistry, 76(5), Crowley, P., Grau, H., Arendt, E. K. (2000). : Influence of Additives ans Mixing Time on Crumb Grain Characteristics of Wheat Bread, Cereal Chemistry, 77(3), Scanlon, M.G. & Zghal, M.C (2001). : Bread properties and Crumb structure, Food Research International, 34, Zghal, M.C., Scalon, M.G., & Sapirstein, H.D. (2001). : Effects of Flour Strength, Baking Absorption, and Processing Conditions on the Structure and Mechanical Properties of Bread Crumb, Cereal Chemistry, 78(1), 1-7

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