Abstract In this work, the application of a laser backscattering image technique as a non-destructive quality control technique for fluid food matrices was studied. The used food matrices were vegetable-based creams, which were modified according to the combination of four production factors (raw material, biopolymer type, biopolymer concentration and homogenisation system) in order to obtain a wide space of variance in terms of physico-chemical properties (52 different creams). All the creams were characterised based on that imaging technique using pre-designed descriptors extracted from the captures of the generated laser patterns. The capacity to characterise creams presented by the imaging and physico-chemical data (rheology and syneresis) was compared, and the effect of each production factor on their captured variance was evaluated. Both characterisations were similar. This parallelism was proved by modelling the relationship between them by carrying out regression studies. The regression coefficients were successful for most physico-chemical variables. However, the prediction of creams’ properties was maximised when done over the linear combination of them all. Thus the imaging descriptors collected enough variance from the cream categories to place them according to their physico-chemical properties into the generated space of physico-chemical variance. The results allowed us to conclude that this technique can be applied for the non-destructive quality control of fluid-food matrices for production processes with a wide spectrum of product categories.

中文翻译：

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激光反向散射成像作为流体食品的控制技术：在植物性奶油加工中的应用

摘要 在这项工作中，研究了激光背向散射图像技术作为流体食品基质的无损质量控制技术的应用。所用食品基质为植物性乳膏，根据四种生产因素（原料、生物聚合物类型、生物聚合物浓度和均质系统）的组合进行改性，以获得较大的理化性质差异空间（52 种不同的面霜）。所有面霜都基于该成像技术使用从生成的激光图案的捕获中提取的预先设计的描述符进行表征。比较了成像和物理化学数据（流变学和脱水收缩）所呈现的乳霜特性，并评估了每个生产因素对其捕获方差的影响。两种特征相似。通过进行回归研究对它们之间的关系进行建模，证明了这种并行性。对于大多数物理化学变量，回归系数是成功的。然而，当对所有面霜的线性组合进行组合时，面霜特性的预测得到了最大化。因此，成像描述符从奶油类别中收集了足够的方差，以根据它们的物理化学特性将它们放入生成的物理化学方差空间中。结果使我们得出结论，该技术可应用于流体食品基质的无损质量控制，适用于具有广泛产品类别的生产过程。通过进行回归研究对它们之间的关系进行建模，证明了这种并行性。对于大多数物理化学变量，回归系数是成功的。然而，当对所有面霜的线性组合进行组合时，面霜特性的预测得到了最大化。因此，成像描述符从奶油类别中收集了足够的方差，以根据它们的物理化学特性将它们放入生成的物理化学方差空间中。结果使我们得出结论，该技术可应用于流体食品基质的无损质量控制，适用于具有广泛产品类别的生产过程。通过进行回归研究对它们之间的关系进行建模，证明了这种并行性。对于大多数物理化学变量，回归系数是成功的。然而，当对所有面霜的线性组合进行组合时，面霜特性的预测得到了最大化。因此，成像描述符从奶油类别中收集了足够的方差，以根据它们的物理化学特性将它们放入生成的物理化学方差空间中。结果使我们得出结论，该技术可应用于流体食品基质的无损质量控制，适用于具有广泛产品类别的生产过程。当对所有面霜的线性组合进行预测时，面霜特性的预测得到了最大化。因此，成像描述符从奶油类别中收集了足够的方差，以根据它们的物理化学特性将它们放入生成的物理化学方差空间中。结果使我们得出结论，该技术可应用于流体食品基质的无损质量控制，适用于具有广泛产品类别的生产过程。当对所有面霜的线性组合进行预测时，面霜特性的预测得到了最大化。因此，成像描述符从奶油类别中收集了足够的方差，以根据它们的物理化学特性将它们放入生成的物理化学方差空间中。结果使我们得出结论，该技术可应用于流体食品基质的无损质量控制，适用于具有广泛产品类别的生产过程。