Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии

Диссертация: Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Основные теоретические положения по применению цифровых изображений для анализа цветовых характеристик объектов рассмотрены в работах: Р. Гонсалеса, М. Гуревича, Д. Джада, М. Кривошеева, А. Луизова. Некоторые зависимости между спектрами различных физико-химических показателей и показателями качества приведены в работах: А. Краснова, 3. Гарша, А. Герасимова, В. Лузева. Но, несмотря на проделанные… Читать ещё >

Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Методы и технические средства контроля цветовых характеристик технологических поверхностей
    • 1. 1. Получение показателей качества объектов в косвенной системе контроля
    • 1. 2. Квалиметрический контроль цветовых характеристик технологических поверхностей
      • 1. 2. 1. Органолептические методы контроля
      • 1. 2. 2. Инструментальные методы контроля цветовых характеристик технологических поверхностей
    • 1. 3. Структура косвенной системы измерения основанной на математической модели
    • 1. 4. Математическое моделирование в контроле цветовых характеристик технологических поверхностей
      • 1. 4. 1. Модели «спектральный состав — показатель качества» технологических поверхностей
      • 1. 4. 2. Применение теории распознавания образов при анализе экспериментальных данных
      • 1. 4. 3. Построение экспертных систем на основе аппарата нечеткой логики
  • Выводы и постановка задачи дальнейших исследований
  • 2. Функциональная модель процесса обработки экспериментальных данных со спектральной составляющей
    • 2. 1. Структура функциональной модели
    • 2. 2. Классификация ситуаций
      • 2. 2. 1. Выбор признаков классификации
      • 2. 2. 2. Построение классификатора
      • 2. 2. 3. Алгоритм классификации
      • 2. 2. 4. Алгоритм кластеризации ИСОМАД
    • 2. 3. Идентификация входных значений
      • 2. 3. 1. Интерпретация параметров моделирования
      • 2. 3. 2. Алгоритм аппроксимации входных значений
    • 2. 4. Выработка решений значений выходных параметров системы
      • 2. 4. 1. Экспертный опрос
      • 2. 4. 2. Область определения лингвистических переменных
      • 2. 4. 3. Построение функций принадлежности по результатам экспертного опроса
      • 2. 4. 4. Синтез таблицы лингвистических правил по выработке выходного параметра
      • 2. 4. 5. Разработка*алгоритма принятия решения
  • 3. Обработка информации цветовых спектров технологической поверхности на примере хлебобулочных изделий
    • 3. 1. Использование функциональной модели для синтеза методов контроля качества хлебобулочных изделий
    • 3. 2. Экспериментальное исследование цветовых спектров поверхности хлебобулочных изделий
      • 3. 2. 1. Получение цветового спектра по цифровому изображению поверхности
      • 3. 2. 2. Первичная обработка цветового спектра с использованием теории распознавания образов
      • 3. 2. 3. Моделирование цветовых спектров с использованием уравнения Пирсона
      • 3. 2. 4. Принятие решения о показателях качества на основе параметров спектра и экспертных оценок
    • 3. 3. Методика контроля показателей качества хлебобулочных изделий
    • 3. 4. Автоматизация процесса выпечки хлебобулочных изделий с использованием цветовой спектральной квалиметрии
  • Выводы

Актуальность. В настоящее время качество хлебобулочных изделий определяется с использованием органолептических показателей, в соответствии с требованиями ГОСТ. Одним из таких показателей, важным с точки зрения потребителя является цвет изделия и его равномерность. При контроле данного показателя" возникает ряд субъективных трудностей заключающихся в том, что контроль проводит человек, а порог чувствительности и особенность восприятия цвета у каждого человека индивидуальны, вследствие чего один и тот же цвет разными людьми будет интерпретирован различно и объективные трудности, связанные с физикой отражения и поглощения света. Различный спектральный состав света может давать одинаковый отклик на зрительных рецепторах, что не исключено в условиях производства. Поэтому актуальной’является задача разработки автоматизированного метода контроля цвета и его равномерности для хлебобулочных изделий.

Основной характеристикой объекта, обуславливающим его цвет, является спектральный коэффициент отражения. В промышленности существуют приборы позволяющие измерять данный показатель и другие характеристики позволяющие судить о цвете объекта. В настоящее время в связи со снижением стоимости цифровой фототехники к одним из перспективных методов можно отнести метод анализа цифровых изображений, преимуществом которого является низкая стоимость, простота контроля, возможность бесконтактного измерения, одновременное измерение нескольких объектов или большой площади, возможность компьютерной обработки сигнала, универсальность.

Основные теоретические положения по применению цифровых изображений для анализа цветовых характеристик объектов рассмотрены в работах: Р. Гонсалеса, М. Гуревича, Д. Джада, М. Кривошеева, А. Луизова. Некоторые зависимости между спектрами различных физико-химических показателей и показателями качества приведены в работах: А. Краснова, 3. Гарша, А. Герасимова, В. Лузева. Но, несмотря на проделанные работы, не были разработаны методики, позволяющие по параметрам цифрового изображения определять показатели качества хлебобулочных изделий характеризующих его цвет. и равномерность окраски в соответствии с ГОСТ, что необходимо для хлебопекарных производств.

В связи с этим актуальность темы определяется необходимостью адекватного отражения системных связей между такими органолептическими показателями как цвет и равномерность хлебобулочного изделия и параметрами математической модели представляющей технологическую поверхность хлебобулочного изделия в цветовой модели, что позволит создать автоматизированную систему контроля цвета и его равномерности для хлебобулочного изделия.

Методы, позволяющие автоматически оценивать качество хлебобулочных изделий не были достаточно развиты, поэтому актуальна задача системного анализа и математического моделирования методов автоматического контроля показателей качества.

Целью работы является разработка метода автоматизированного контроля цвета и его равномерности хлебобулочных изделий на основе анализа и структуризации системных связей между выходными данными измерительной системы и показателями качества.

Задачи исследования Для достижения указанных целей поставлены и решены задачи:

1. Системный анализ методов контроля цветовых характеристик и выявление информации, характеризующей новые знания об объекте исследования.

2. Разработка математических моделей, алгоритмов и программ для реализации методов автоматизированного контроля показателей качества.

3. Разработка автоматизированной системы по интерпретации в лингвистическом виде цвета и равномерности окраски хлебобулочных изделий.

4. Апробация полученных результатов методами численного и натурного эксперимента.

Методы исследования. При выполнении работы использованы основные положения системного анализа, методы идентификации, моделирования, теории распознавания образов, математические методы статистики и методы экспертного оценивания и принятия решений.

Научная новизна работы. В диссертации получены следующие результаты, характеризующие научную новизну:

1. Функциональная модель определения показателей качества хлебобулочных изделий, реализующая идентификацию системных связей между параметрами математической модели и показателями качества.

2. Метод моделирования цифрового изображения представленного в координатах цветовой модели HSL с использованием взвешенных сумм решений дифференциального уравнения Пирсона, позволяющий формализовать параметры модели с показателями качества хлебобулочного изделия.

3. Методика и алгоритм автоматизированного контроля цвета и его равномерности для хлебобулочных изделий.

Практическая значимость работы состоит в возможности определения цветовых показателей качества хлебобулочных изделий методом анализа цифровых изображений для создания АСУ ТП в хлебопекарном производстве.

Математическая модель, метод контроля, алгоритмическое и программное обеспечение для определения показателей качества хлебобулочных изделий по цифровому изображению успешно апробированы на ОАО «Хлебозавод № 2» (г. Воронеж).

Внедрение разработанной методики позволяет в производственных условиях повысить показатели качества выходной продукции, отбраковывая в автоматическом режиме изделия, которые по своим параметрам не соответствуют ГОСТ и ускорить процедуру контроля показателей качества.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены на международных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-21 (Саратов, 2008), ММТТ-22 (Псков, 2009).

Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 9 работах, из них 4 статьи в журналах реферируемых ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений.

Выводы.

1. Проведенный системный анализ методов контроля показателей качества хлебобулочных изделий позволил выполнить декомпозицию системы и выделить подсистемы и связи, для которых предложены методы математического моделирования с учетом отраслевых особенностей показателей качества.

2. С использованием функциональной модели разработаны математические модели зависимости цвета и его равномерности от параметров цветового спектра для хлебобулочных изделий.

3. Предложен метод моделирования цветового спектра с использованием взвешенной суммы решений дифференциальных уравнений Пирсона, что позволило связать параметры модели с цветом и его равномерностью для хлебобулочных изделий.

4. Разработаны методы контроля, позволяющие по параметрам цифрового изображения изделия оценивать цвет и равномерность окраски корки хлебобулочных изделий.

5. Разработаны и апробированы методы контроля цветовых характеристик, алгоритмическое и программное обеспечение, позволившее автоматизировать обработку измерений и оценку цвета, и его равномерность для хлебобулочных изделий.

Показать весь текст

Список литературы

  1. , А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта Текст. / А. Н. Аверкин, И. 3. Батыршин, А. Ф. Блишун и др. М., Наука, 1986.
  2. , В. Возрастные изменения пропускания хрусталиком глаза излучений натриевых и металлогалогеиных ламп высокого давления Текст. / В. Адриан // Светотехника. 2007. № 2. С. 15−16.
  3. , Р.А. Производственные системы с искусственным интеллектом Текст. / Р. А. Алиев, Н. М. Абдикеев, М. М. Шахназаров. М.: Радио и связь. 1990.-264 е.: ил.
  4. , Р.А. Управление производством при нечеткой исходной информации Текст. / Р. А. Алиев, А. Э. Церковный, Г. А. Мамедова. М.: Энерго-атомиздат, 1991. — 240 е.: ил.
  5. Л.Я. Технология хлебопекарного производства: Учебник. 9-е изд.- перераб. и доп. / Под общ. ред. Л. И. Пучковой. — СПб: Профессия, 2003. -416 е., ил.
  6. , Г. И. Цвет в природе и технике Текст. / Г. И. Ашкенази. 4-е изд. М.: Энергоиздат, 1985.
  7. , О.В. Цветометрия новый метод контроля качества пищевой продукции Текст. / О. В. Байдичева, В. В. Хрипу шин, JI.B. Рудакова, О. Б. Рудаков // Пищевая промышленность № 5. 2008. С. 20−22.
  8. , И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения Текст. / И. З. Батыршин. Казань: Отечество, 2001. — 100 е.: ил.
  9. , Д. Прикладной анализ случайных данных, пер. с англ. Текст. / Д. Бендат, А. Пирсол. М.: Мир, 1989 — 540 е.: ил. ч
  10. Бешелев, С.Д.' Математико-статистические методы экспертных оценок Текст. / С.Д. Бешелев- Ф. Г. Гурвич М.: Статистика, 1980. — 262 с.
  11. , В.К. Формирование цветового спектра поверхности по цветовым моделям цифровых изображений Текст. / В. К. Битюков, А. А. Хвостов, Е. И. Пономарева, Д. И. Ребриков // Вестник Воронежской государственной технологической академии. 2008. — № 2. С. 40−44.
  12. , И.В. Становление и сущность системного подхода Текст. / И: В. Блауберг, Э. Г. Юдин. М.: Наука. 1973. 272 с.
  13. , В.М. Новые пищевые красители из отечественного растительного сырья Текст. / В. М. Болотов, В. В. Хрипу шин, Е. В. Комарова, Л.И. Пе-рикова. // Вестник ВГТА. 2006, № 11, С. 117−121.
  14. , А. Н.Обработка нечёткой информации в системах принятия решений Текст. / А. Н. Борисов [и др.]. М.: Радио и связь, 1989. -304 с.
  15. , А.Н. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования Текст. / А. Н. Борисов, О. А. Крумберг, И. П. Федоров. Рига, «Знание», 1990, 184 с.
  16. , И.В. Применение цифровых технологий в мониторинге стойкости обоев Текст. / И. В. Бочарникова, О. Б. Рудаков, Е. А. Хорохордина, В. В. Хрипушин // Строительные материалы. 2007. № 9, С. 28−29.
  17. , Ю.Г. Измерение параметров радиосигнала на основе сплайно-вой аппроксимации корреляционной функции помех Текст. / Ю. Г. Булычев,
  18. A.П. Лапсарь // Измерительная техника. 2007. — № 12. С. 9−10.
  19. Гарш, 3. Метод цифрового анализа изображений для определения стек-ловидности зерна пшеницы Текст. / 3. Гарш, В. Лузев. // Хлебопродукты. -2006.-№ 7. С. 58−59.
  20. Гарш, 3. Цветовой эталон для зерна и хлебопродуктов Текст. / 3. Гарш,
  21. B. Лузев. // Хлебопродукты. 2006. — № 4. С. 54−55.
  22. , А.В. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей Текст. / А. В. Герасимов. // Химия растительного сырья. 2000, Том 4, № 4, С. 81−83.
  23. , В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. / В. Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 1999.
  24. , Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. Москва: Техносфера, 2005. — 1072.
  25. , Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. Москва: Техносфера, 2006. — 616 с.
  26. , А.Л. Методы распознавания: Учеб. Пособие для ВУЗов. 3-е изд., перераб. и доп. Текст. / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин. — М.: Высш. шк., 1989.-232 е.: ил.
  27. , А.Л. Современное состояние проблемы распознавания Текст. / А. Л. Горелик, И. Б. Гуревич, В. А. Скрипкин. М.: Радио и связь, 1985. — 160 е.: ил.
  28. ГОСТ 13 088 67 Колометрия. Термины и буквенные обозначения.
  29. ГОСТ 26 987 — 86 Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия.
  30. ГОСТ 27 844–88 Изделия булочные. Технические условия.
  31. ГОСТ 5667 65 Хлеб и хлебобулочные изделия. Правила приемки.
  32. ГОСТ 5897 90 Изделия кондитерские. Методы определения органолептических показателей.
  33. ГОСТ Р 8.563 96. ГСИ. Методики выполнения измерений.
  34. , В.А. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях Текст. / В. А. Грановский, Т. Н. Сирая. JL: Энергоатомиздат. 1990 г. -280 е.: ил.
  35. , М.М. Фотометрия. Теория, методы и приборы. Текст. / М. М. Гуревич. -2-е изд. JL: Энергоиздат. 1983. 272 е.: ил.
  36. , М.М. Цвет и его измерение. Текст. / М. М. Гуревич. М. — Л.: Изд-во АН СССР, 1950.
  37. , М.М., Оптические свойства лакокрасочных покрытий. Текст. / М. М. Гуревич, Э. Ф. Ицко, М. М. Середенко. Л.: Химия, 1984. — 120 е.: ил.
  38. , Д., Цвет в науке и технике. Текст. / Д. Джадд, Г. Вышецки. -Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 577 е.: ил.
  39. , Е.В. Методы аппроксимации и определения естественного спектра коротких процессов, сигналов, функций Текст. / Е. В. Дмитриев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 5. С. 1824.
  40. , Е.В. Расчет естественного спектра и тренда процессов, сигналов, функций Текст. / Е. В. Дмитриев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 10. С. 4245.
  41. , Е.В. Интеллектуальное управление ресурсами на технологическом маршруте Текст. / Е. В. Долгова, А. Н. Гусин, Г. И. Рустамханова, Р. А. Файзрахманов, P.P. Файзрахманов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 6. С. 66−69.
  42. , Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт пер. с англ. Г. Г. Вайнштейна, A.M. Васьковского, под ред. В. Л. Стефанюка. -М.: Мир, 1976−512 с.
  43. , Ю.С. Методы сплайн-функций Текст. / Ю. С. Завьялов, Б. И. Квасов, В. Л. Мирошниченко. -М.: Наука, 1980.
  44. , В.М. Химическая цветометрия: возможности метода, области применения и перспективы Текст. / В. М. Иванов, О. В. Кузнецова // Успехи химии. 2001. Т. 70. № 5. С. 411−428.
  45. , B.C. Выражение и количественная оценка неопределенностей измерений в фотометрии Текст. / B.C. Иванов, Г. Заутер, А. Ф. Котюк, Р. И. Столяревский // Измерительная техника. 2001. № 10. С. 21−25.
  46. , Э. Анализ сложных систем. Текст. / Э. Квейд Пер. с англ. Под ред. И.И.* Ануреева, И. М. Верещагина. М: Советское радио. 1969. — 520 с.
  47. , М., Теория распределений, пер. с англ. Текст. / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1966 — 588 с.
  48. , М. Статистические выводы и связи Текст. / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973.
  49. , А.С. Алгоритм интерполяции функций с финитным спектром, усекаемых на полуоткрытых интервалах, при избыточной частоте дискретизации Текст. / А. С. Кириллов, П. Н. Рог // Измерительная техника. 2007. № 11. С. 9−12.
  50. , Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач Текст. / Дж. Клир: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1990. — 544 е.: ил.
  51. , А. Введение в теорию нечетких множеств Текст. / А. Кофман. М.: Радио и связь, 1982.
  52. , Г. Математические методы статистики Текст. / Г. Крамер. М.: Мир, 1975−658 с.
  53. , А.Е. Основы спектральной компьютерной квалиметрии жидких сред Текст. / А. Е. Краснов, А. В. Воробьева, Ю. Г. Кузнецова, С. А. Красников, Н. А. Краснова, Анискин Д. Ю. М.: ИД «Юриспруденция», 2006. — 264 с.
  54. , М.И. Основы телевизионных измерений Текст. / М.И. Кри-вошеев 3-е изд., доп. и перераб. — М.: Радио и связь, 1989. — 608 е.: ил.
  55. , М.И. Цветовые измерения Текст. / М. И. Кривошеев, А. К. Кустарев. М.: Энергоатомиздат, 1990. — 240 е.: ил.
  56. Круглов В- В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В. В. Круглов, В. В. Борисов. М.: Горячая линия — Телеком, 2001.
  57. , В.В. Задача автоматической кластеризации / классификации многофакторных объектов Текст. /В.В. Круглов, О. В. Балашов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. — 2007. № 5. С. 5−7.
  58. , С.А. Программа идентификации формы закона распределения случайных величин и их моделирования Текст. / С. А. Лабутин // Измерительная техника. 2007. № 5. С. 9−14.
  59. , Э.В. Особенности архитектуры экспертных систем для решения задач выбора Текст. / Э. В. Лазарсон // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. № 2. С. 16−17.
  60. , С.А., Совершенствование схемы контроля показателей безопасности при производстве майонеза Текст.' / С. А. Ливинская, Е.С. Лунева// Масла и жиры. № 1. 2006. С. 12−13.
  61. , Э. Статистический анализ неэксперементальных данных: Выбор формы связи Текст. / Э. Лимер. Пер. с англ. О. В. Ивановой, Ю.П. Федоровского- Под ред. и с предисл. А. А. Рывкина. М.: Финансы и статистика. 1983.-381 с.
  62. , А.В. Глаз и свет Текст. / А. В. Луизов. — Л.: Энергоиздат. 1983.
  63. А.В. Цвет и свет Текст. / А. В. Луизов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1989. — 256 е.: ил.
  64. , Е.С. Влияние технологических схем и режимов рафинации на физико-химические показатели и устойчивость при хранении растительных масел Текст. / Е. С. Лунева //Масла и жиры. № 8. 2004. С. 1−4.
  65. , Л. Сенсорная оценка специализированных жиров Текст. / Л. Мазалова// Хлебопечение России. 2007. № 5. С. 18.
  66. , В.В. Трансформация цвета при изменении освещения Текст. / В. В. Максимов. М.: Наука. 1984.
  67. , С.Н. Системный подход к метрологической оценке качества поверхностей Текст. / С. Н. Мишустина, Ю. П. Муха, Е. П. Жуленев, Н. А. Мишустин // Измерительная техника. 2001. № 9. С. 33—34.
  68. , Н.Г. Что количественно измеряют в квалиметрии? Текст. / Н. Г. Назаров, Н. Т. Крушняк // Измерительная техника. 2006. № 7. С. 25−29.
  69. , А.Д. Управление качеством Текст. / А. Д. Никифоров. М.: Дрофа. — 2004. — 720 с.
  70. , А.И. Нечисловая статистика Текст. / А. И. Орлов. М.: МЗ-Пресс, 2004.-513 с.
  71. , Е. Комплексная оценка качества хлебобулочных изделий Текст. / Е. Пономарева, М. Чурилов, О. Воропаева, Н. Антонова // Хлебопродукты. 2008. — № 3. С. 54−55.
  72. , Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента Текст. /Ю. П. Пытьев. -М.: Высшая школа, 1989. -350 с.
  73. , Ч. Восприятие света и цвета Текст. / Ч. Пэдхэм, Дж. Сондерс. -Пер. с англ. М.: Мир. 1978.
  74. , Е.Б. Атлас цветов Текст. / Е. Б. Рабкин. — М.: Медгиз. 1956.
  75. , Т. Аналитическое планирование. Организация систем Текст. / Т. Саати, К. Керне. Пер. с англ. — М.: Мир. 1991. — 224 с.
  76. , И.Н. Разработка методики контроля цвета животных жиров при комплексной оценке его физико-химических показателей Текст. / И. Н. Семенова, Г. А. Пелевина, Н. Е. Суркова, О. Б. Рудаков // Масла и жиры. 2006. № 2. С. 3.-4.
  77. , Ю.С. Системное моделирование ресурсных задач Текст. / Ю. С. Сербулов // Математическое моделирование информационных и технологических систем: Сб. науч. тр. — Воронеж: Воронеж, гос. технол. акад. -2000.-Вып. 4. С.66−69.
  78. , М. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление пер. с англ. М.: Машиностроение, 1986. — 496 с.
  79. , Г. Н. Представление измеряемых величин и погрешностей измерений как нечетких переменных Текст. / Г. Н. Солопченко // Измерительная техника. 2007. № 2. С. 3−7.
  80. , Б.И. Введение в современную оптику: Фотометрия. О возможном и невозможном в оптике Текст. / Б. И. Степанов. М.: Наука и техника, 1989.-254 с.
  81. , С.Б. Сплайны в вычислительной математике Текст. / С. Б. Стечкин, Ю. Н. Субботин. -М.: Наука, 1976.
  82. , Ю.С. Использование метода оптимальных групповых стратегий для согласования результатов субъективных измерений Текст. / Ю. С. Сысоев, И. Ю. Гильт, С. М. Винниченко // Измерительная техника. 2006. № 6. С. 20−22.
  83. , В.И. Компьютеризация измерительных систем микроскопов с цифровым анализом изображений Текст. / В. И. Телешевский, А. В. Шулепов, О. Ю. Красюк // Измерительная техника. 2006. № 8. С. 39−42.
  84. Теоретические основы системного анализа Текст. / Новосельцев В. И. и др.- под. ред. В. И. Новосельцева. — М.: Майор, 2006. 592 е.: ил.
  85. Ту, Дж. Принципы распознавания образов Текст. / Дж. Ту, Р. Гонсалес. Пер. с англ. М.: Мир, 1978 — 411 с.
  86. , Т. Прикладные нечеткие системы Текст. / Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно Пер. с япон. К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др. М.: Мир, 1993. -368 е.: ил.
  87. , М. Синий и желтый не дают зеленый: Как получить цвет, который действительно нужен Текст. / М. Уилкокс- Пер. с англ. А. Сидорова. -М.: ООО «Издательство ACT», 2004. 199, 1. е.: ил.
  88. , В.В. Метрологические аспекты анализа изображений Текст. / В. В. Фомин, А. П. Михайлович, А. С. Попов, Н. Ф. Низаметдинов, Ю.В. Ша-лаумова // Измерительная техника. 2008 № 2. С. 25−28.
  89. , В.В. Методы анализа качества продукции по параметрам цифрового изображения Текст. / В. В. Хрипушин, О. Б. Рудаков // Аналитика России. Материалы II Всероссийской конференции по аналитической химии. -2007. С. 474.
  90. , В.В. Определение цветности растительных масел с применением цифровой фотографии Текст. / В. В. Хрипушин, О. В. Байдичева, JI.B. Рудакова, О. Б. Рудаков // Масложировая промышленность 2007. № 2.
  91. , В.В. Цветометрические методики определения цветного числа растительных масел Текст. / В. В. Хрипушин, JI.B. Рудакова, О. Б. Рудаков, О. В. Байдичева // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. — 2008. № 5. Том 74. С. 9−13.
  92. , П.М. Автоматизация спектрального и корреляционного анализа. Текст. / П. М. Чеголин. М.: Энергия. 1989. — 384 с.
  93. , Дж. Комбинация красок в живописи Текст. / Дж. Чиварди. -М.: ЭКСМО, 2006.-96 с.
  94. , Б.А. Цвет и цветовоспроизведение Учебник для ВУЗов. Текст. / Б. А. Шашлов. М.: Книга, 1986.
  95. , X. Теория инженерного эксперимента Текст. / X. Шенк. М. Мир. 1972. 382 с.
  96. , К.П. Об основных понятиях метрологии Текст. / Труды метрологических институтов СССР. Общие вопросы метрологии. — М.- Л.: Изд-во стандартов, 1972.— Вып. 130.
  97. Шкала цветовых тонов. Выпуск второй: пособие для специалистов в области естественных наук, образования, научно прикладных исследований, искусства и техники. — Воронеж: ЧерноземИЗМ, 2003. — 53 с.
  98. , И. Контроль качества хлебобулочных изделий Текст. / И. Шишкин, Г. Цибиков, Д. Хамханова. // Хлебопродукты. 2008. — № 6. С. 4143.
  99. , А.К. Оценка показателей эффективности при неполных данных Текст. / А. К. Шишов // Измерительная техника. 2006. № 7. С. 25−26.
  100. Юб.Юстова, Е. Н. Колометрический атлас ВНИИМ. М.: Изд-во стандартов, 1966.
  101. , Е.Н. О пороговых таблицах Юстовой Текст. / Е. Н. Юстова,
  102. B.В. Волков, И. А. Казиев, В. Г. Раутиан. // Измерительная техника, 2007, № 1,1. C. 37−39.
  103. , Я.А. Статистическая теория распознавания образов Текст. / Я. А. Фомин, Г. Р. Тарловский. М.: Радио и евзь. 1986. — 264 е.: ил.
  104. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов Текст. / К. Фу. Пер. с англ. М.: Мир, 1977 — 320 с.
  105. A., Collins Р. / Int. J. Food Sci. Technol. 2000. V. 35. № 1. P. 5−22.
  106. ISO 4121:2003. Sensory analysis Guidelines for the use of quantitative response scales.
  107. ISO 10 399:2004. Sensory analysis Methodology — Duo-trio test.
  108. ISO 11 035:1994. Sensory analysis Identification and selection of descriptors for establishing a sensory profile by a multidimensional approach.
  109. ISO 4120:2004. Sensory analysis Methodology — Triangle test.
  110. ISO 5495:2005. Sensory analysis Methodology — Paired comparison test.
  111. ISO 6658:2005. Sensory analysis- methodology- General guidance.
  112. ISO 8587:1988. Sensory analysis- methodology- ranking.
  113. Loughlin C. Faster processing with colour / Sensor Review. 1983. Vol. 3, № 3. P. 114- 147.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!