Автоматизация контроля цвета хлебобулочных изделий при управлении процессами выпечки тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Рылёв, Сергей Сергеевич

• Рылёв, Сергей Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат технических наук Рылёв, Сергей Сергеевич

Введение.

1. Системный анализ методов и технических средств контроля цветовых характеристик технологических поверхностей.

1.1. Получение показателей качества объектов в косвенной системе контроля.

1.2. Методы квалиметрии цвета технологических поверхностей.

1.2.1 Органолептические методы контроля.

1.2.2. Инструментальные методы контроля цветовых характеристик технологических поверхностей.

1.2.2.1. Инструментальные параметрические методы контроля (по спектральному составу излучения).

1.2.2.2. Инструментальные совокупные методы контроля (по количествам отдельных цветов в их смеси).

1.3. Структура косвенной системы измерения основанной на математической модели.

1.4. Математическое моделирование в задачах контроля 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 нейронных сетей.

1.4.4. Метод анализа иерархий в задаче выбора значимых альтернатив.

1.5 Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии.

Выводы и постановка задачи дальнейших исследований.

2. Задача принятия решений о качестве хлебобулочных изделий в процессе управления выпечкой.

2.1. Структура функциональной модели процесса принятия решения.

2.2. Классификация ситуаций.

2.2.1. Выбор признаков классификации.

2.2.2. Алгоритм кластеризации К внутригрупповых средних.

2.3. Идентификация входных значений.

2.4. Построение структуры иерархии.

2.4.1. Построение матриц парных сравнений.

2.4.2. Модификация метода аналитических иерархий в случае нечеткости исходных данных.

2.4.3. Построение матрицы парных сравнений.

2.4.4. Построение вектора приоритетов.

2.4.5. Определение согласованности мнений экспертов.

2.5. Принятие решения.

2.5.1. Выбор аппарата принятия решения.

2.5.2. Построение оптимальной структуры нейронной сети.

2.5.3. Обучение нейронной сети.

3. Обработка цветовых спектров технологической поверхности хлебобулочных изделий.

3.1. Использование функциональной модели для контроля цветовых показателей 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. Аппроксимация цветовых спектров с использованием аппарата математической статистики.

3.2.4. Определение значимых статистических параметров.

3.2.5. Выработка решения по значению показателя качества.

4. Математическое моделирование динамики цветности хлебобулочного изделия

4.1. Проведение экспериментальных исследований.

4.2 Параметрическая идентификация математической модели.

5. Поддержка принятия решений по управлению процессом выпечки ХБИ на основе математической модели динамики изменения цвета корки.

5.1. Исследование времени текущей идентификации для обеспечения минимально допустимой ошибки расчета показателя цветности.

5.2. Синтез структуры и технические решения по реализации СППР по управлению процессом выпечки ХБИ.

5.3. Программное обеспечение системы поддержки принятия решения в управлении процессами выпечки хлебобулочных изделий.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация контроля цвета хлебобулочных изделий при управлении процессами выпечки»

Актуальность проблемы. В настоящее время часть показателей качества хлебобулочных изделий (ХБИ) определяется по органолептическим показателям согласно ГОСТ и ТУ. Одним из таких показателей, важным с точки зрения потребителя, является цвет изделия и равномерность окраски. Проблема контроля этого показателя качества заключается в субъективности его оценки человеком, т.к. порог чувствительности и особенность восприятия цвета у каждого человека индивидуальны, а один и тот же цвет разными людьми будет интерпретирован различно. Кроме того, объективные трудности связаны с физикой отражения и поглощения света при различных условиях освещения. Различный спектральный состав освещения может давать одинаковый отклик на зрительных рецепторах, что не исключено в условиях производства. При отсутствии оперативных автоматизированных методов контроля нет возможности вносить изменения в ходе технологического процесса для достижения заданного показателя качества.

Таким образом, актуальной является задача разработки автоматизированного метода контроля цвета хлебобулочных изделий, а также системы поддержки принятия решений при управлении технологическим процессом выпечки ХБИ с использованием математических моделей динамики изменения показателя качества.

Основной характеристикой объекта, обусловливающей его цвет, является спектральный коэффициент отражения. В настоящее время, в связи со снижением стоимости цифровой фототехники, к одним из перспективных методов контроля цветности можно отнести метод анализа цифровых изображений, преимуществом которого является низкая стоимость, простота контроля, возможность бесконтактного измерения, одновременная оценка свойств нескольких объектов или большой площади, возможность компьютерной обработки сигнала и интеграции в контур АСУТП.

Основные теоретические положения по применению цифровых изображений для анализа цветовых характеристик объектов рассмотрены в работах:

Р. Гонсалеса, Д. Джада, М. Кривошеева. Некоторые зависимости между спектрами различных физико-химических показателей и показателями качества приведены в работах: А. Краснова, 3. Гарша, А. Герасимова. Эти работы служат основой для разработки методик, позволяющих по параметрам цифрового изображения автоматически определять показатели качества хлебобулочных изделий, характеризующих его цвет в соответствии с ГОСТ, что необходимо для хлебопекарных производств.

В связи с этим актуальность работы определяется необходимостью разработки новых методов контроля цветности ХБИ и синтеза системы поддержки принятия решений по управлению процессом выпечки с учетом полученных измерений.

Исследование выполнялось в рамках госбюджетной НИР «Разработка и совершенствование математических моделей, алгоритмов регулирования, средств и систем автоматического управления технологическими процессами» (№ г.р. 01960007315).

Целью работы является разработка системы поддержки принятия решений по управлению процессами выпечки хлебобулочных изделий с учетом цвета корки на основе непрерывно измеряемых цветовых спектров поверхности ХБИ и математической модели динамики изменения цвета корки, обеспечивающей с достаточной точностью воспроизведение использующегося органолептического метода контроля качества, автоматизацию и оперативность оценки качества производимой продукции.

Задачи исследования

Для достижения указанной цели поставлены задачи:

1. Системный анализ проблем и методов автоматизации оценки качества показателей цветности в промышленности.

2. Синтез структуры системы поддержки принятия решений по управлению процессом выпечки ХБИ на основе проведенного системного анализа.

3. Разработка метода автоматизированного контроля цвета корки ХБИ с учетом произвольных параметров цветового спектра поверхности изделия.

4. Синтез математической модели, описывающей динамику изменения цвета корки ХБИ.

5. Разработка и реализация системы поддержки принятия решений по управлению с учетом показателя цветности ХБИ в условиях производства.

Объект исследования. Технологический процесс выпечки ХБИ.

Методы исследования. В работе используются методология системного анализа и моделирования систем, математического моделирования и дифференциального исчисления, методы идентификации и оптимизации.

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

1. Структура системы поддержки принятия решения по управлению технологическим процессом выпечки ХБИ.

2. Новый метод автоматизированного контроля показателя цветности на основе обработки информации об измеряемых цветовых спектрах поверхности ХБИ, отличающийся использованием автоматизированного отбора наиболее информативных параметров цветового спектра с использованием метода аналитических иерархий и использование нейронной сети для оценки показателя качества ХБИ.

3. Математическая модель динамики изменения показателя цветности, позволяющая прогнозировать значение показателя цветности при заданных температуре и времени выпечки ХБИ, а также рассчитывать корректирующие значения времени и температуры выпечки.

4. Специальное математическое и алгоритмическое обеспечение для реализации системы поддержки принятия решений по управлению технологическим процессом выпечки ХБИ с учетом цвета корки ХБИ.

Практическая значимость работы заключается в создании автоматизированной системы контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий на основе анализа цифровых изображений, системы поддержки принятия решений для повышения эффективности 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 оперативность определения качества выходной продукции и осуществлять поддержку принятия решений по управлению процессом выпечки ХБИ.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы были доложены на международной конференции «Математические методы в технике и технологиях» ММТТ-24 (Псков, 2011), международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию ГОУ ВПО ВГТА и 50-летию кафедры ИУС (Воронеж, 2009), II международной научно-практической конференции, посвященной 80-летию ГОУ ВПО ВГТА, 60-летию кафедры «Технологии хлебопекарного, макаронного и кондитерского производств» (Воронеж, 2010).

Публикации. По результатам проведенных исследований и практических разработок опубликовано 7 научных работ, включая 3 работы в научных изданиях и журналах, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией.

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

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Рылёв, Сергей Сергеевич

Выводы

1. Проведен системный анализ проблем и методов оценки показателей качества цвета корки ХБИ, позволивший осуществить синтез структуры системы поддержки принятия решений по управлению процессом выпечки ХБИ.

2. Реализована автоматизированная система отбора наиболее информативных параметров регистрируемых цветовых спектров поверхности ХБИ и оценки показателя качества по обученной ранее нейронной сети, что позволило осуществлять непрерывную автоматизированную оценку цвета ХБИ в процессе выпечки.

3. Синтезирована математическая модель динамики изменения показателя цветности, позволившая прогнозировать значение показателя цветности при заданных температуре и времени выпечки ХБИ с относительной погрешностью 0,5 %, а также рассчитывать корректирующие значения времени и температуры выпечки.

4. Разработано программное обеспечение для реализации системы поддержки принятия решений по управлению технологическим процессом выпечки ХБИ с учетом цвета корки.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Рылёв, Сергей Сергеевич, 2012 год

1. Абакаров, А.Ш. Программная система поддержки принятия рациональных решений "MPRIORITY 1.0" Текст. / А.Ш. Абакаров, Ю.А. Сушков // Электронный научный журнал "Исследовано в России", 2005.

2. Аверкин, 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.

3. Адриан, В. Возрастные изменения пропускания хрусталиком глаза излучений натриевых и металлогалогенных ламп высокого давления Текст. / В. Адриан // Светотехника. 2007. №2. С. 15-16.

4. Алиев, P.A. Управление производством при нечеткой исходной информации Текст. / P.A. Алиев, А.Э. Церковный, Г.А. Мамедова. М.: Энерго-атомиздат, 1991. -240 е.: ил.

5. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике Текст. / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова М.: Финансы и статистика, 2004. - 464 с.

6. Ауэрман, Л.Я. Технология хлебопекарного производства: Учебник. 9-е изд.; перераб. и доп. Текст. / Под общ. ред. Л.И. Пучковой. - СПб: Профессия, 2003. - 416 е., ил.

7. Ашкенази, Г.И. Цвет в природе и технике Текст. / Г.И. Ашкенази. 4-е изд. М.: Энергоиздат, 1985.

8. Байдичева, 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.

9. И. Барский, А.Б. Логические нейронные сети Текст. / А.Б. Барский. М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2007 г.

10. Барский, А.Б. Нейронные сети распознавание, управление, принятие решений Текст. / А.Б. Барский. - М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2004 г.

11. Бендат, Д. Прикладной анализ случайных данных, пер. с англ. Текст. / Д. Бендат, А. Пирсол. М.: Мир, 1989 - 540 е.: ил.

12. Бешелев, С.Д. Математико-статистические методы экспертных оценок Текст. / С.Д. Бешелев, Ф.Г. Гурвич М.: Статистика, 1980. - 262 с.

13. Биске, К. Субъективные оценки цветопередачи в зависимости от спектра излучения источников света Текст. / К. Биске, К. Вандаал, К. Юнгнич // Светотехника. 2007. №5. С. 14-16.

14. Битюков, В.К. Автоматизированная система контроля качества цвета хлебобулочных изделий Текст. / В.К. Битюков, A.A. Хвостов, Д.И. Ребриков, С.С. Рылев // Вестник Воронежской государственной технологической академии. 2011. - №2. С. 40-44.

15. Болотов, В.М. Новые пищевые красители из отечественного растительного сырья Текст. / В.М. Болотов, В.В. Хрипушин, Е.В. Комарова, Л.И. Пе-рикова. // Вестник ВГТА. 2006, № 11, С. 117-121.

16. Бочарникова, 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. Булычев, 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. Герасимов, A.B. Метод определения цветовых параметров растительного сырья при получении пищевых красителей Текст. / A.B. Герасимов. // Химия растительного сырья. 2000, Том 4, № 4, С. 81-83.

23. Гмурман, В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика Текст. / В.Е. Гмурман. М.: Высшая школа, 1999.

24. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс. Москва: Техносфера, 2005. - 1072.

25. Гонсалес, Р. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB Текст. / Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс. Москва: Техносфера, 2006. - 616 с.

26. Горелик, 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. Горелик, 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 13088 67 Колометрия. Термины и буквенные обозначения.

29. ГОСТ 26987 86 Хлеб белый из пшеничной муки высшего, первого и второго сортов. Технические условия.

30. ГОСТ 27844-88 Изделия булочные. Технические условия.

31. ГОСТ 5667 65 Хлеб и хлебобулочные изделия. Правила приемки.

32. ГОСТ 5897 90 Изделия кондитерские. Методы определения органолеп-тических показателей.

33. ГОСТ 29131-91 Продукты жидкие химические. Метод измерения цвета в единицах Хазена (платино-кобальтовая шкала)

34. ГОСТ 18522-93 Смолы и пластификаторы жидкие Методы определения цветности

35. ГОСТ 5477-93 Масла растительные. Методы определения цветности

36. ГОСТ 12572-67 Сахар-песок и сахар-рафинад. Метод определения цветности сахара

37. ГОСТ Р 8.563 96. ГСИ. Методики выполнения измерений.

38. Грановский, В.А. Методы обработки экспериментальных данных при измерениях Текст. / В.А. Грановский, Т.Н. Сирая. Л.: Энергоатомиздат. 1990 г. -280 е.: ил.

39. Гуревич, М.М. Фотометрия. Теория, методы и приборы. Текст. / М.М. Гуревич. -2-е изд. Л.: Энергоиздат. 1983. 272 е.: ил.

40. Гуревич, М.М. Цвет и его измерение. Текст. / М.М. Гуревич. М. - Л.: Изд-воАН СССР, 1950.

41. Гуревич, М.М., Оптические свойства лакокрасочных покрытий. Текст. / М.М. Гуревич, Э.Ф. Ицко, М.М. Середенко. Л.: Химия, 1984. - 120 е.: ил.

42. Джадд, Д., Цвет в науке и технике. Текст. / Д. Джадд, Г. Вышецки. -Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 577 е.: ил.

43. Дмитриев, E.B. Методы аппроксимации и определения естественного спектра коротких процессов, сигналов, функций Текст. / Е.В. Дмитриев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. №5. С. 1824.

44. Дмитриев, Е.В. Расчет естественного спектра и тренда процессов, сигналов, функций Текст. / Е.В. Дмитриев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. №10. С. 42-45.

45. Долгова, Е.В. Интеллектуальное управление ресурсами на технологическом маршруте Текст. / Е.В. Долгова, А.Н. Гусин, Г.И. Рустамханова, P.A. Файзрахманов, P.P. Файзрахманов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2007. №6. С. 66-69.

46. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен Текст. / Р. Дуда, П. Харт пер. с англ. Г.Г. Вайнштейна, A.M. Васьковского, под ред. B.JI. Стефанюка. -М.: Мир, 1976-512 с.

47. Завьялов, Ю.С. Методы сплайн-функций Текст. / Ю.С. Завьялов, Б.И. Квасов, B.JI. Мирошниченко. М.: Наука, 1980.

48. Иванов, 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.

49. Иванов, B.C. Выражение и количественная оценка неопределенностей измерений в фотометрии Текст. / B.C. Иванов, Г. Заутер, А.Ф. Копок, Р.И. Столяревский // Измерительная техника. 2001. №10. С. 21-25.

50. Квейд, Э. Анализ сложных систем. Текст. / Э. Квейд Пер. с англ. Под ред. И.И. Ануреева, И.М. Верещагина. М: Советское радио. 1969. - 520 с.

51. Кендалл, М., Теория распределений, пер. с англ. Текст. / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1966 - 588 с.

52. Кендалл, М. Статистические выводы и связи Текст. / М. Кендалл, А. Стьюарт. М.: Наука, 1973.

53. Кириллов, A.C. Алгоритм интерполяции функций с финитным спектром, усекаемых на полуоткрытых интервалах, при избыточной частоте дискретизации Текст. / A.C. Кириллов, П.Н. Рог // Измерительная техника. 2007. №11. С. 9-12.

54. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач Текст. / Дж. Клир: Пер. с англ. М.: Радио и связь. 1990. - 544 е.: ил.

55. Кофман, А. Введение в теорию нечетких множеств Текст. / А. Кофман. М.: Радио и связь, 1982.

56. Крамер, Г. Математические методы статистики Текст. / Г. Крамер. М.: Мир, 1975-658 с.

57. Краснов, А.Е. Основы спектральной компьютерной квалиметрии жидких сред Текст. / А.Е. Краснов, A.B. Воробьева, Ю.Г. Кузнецова, С.А. Красников, H.A. Краснова, Анискин Д.Ю. -М.: ИД «Юриспруденция», 2006. 264 с.

58. Кривошеев, М.И. Основы телевизионных измерений Текст. / М.И. Кривошеее 3-е изд., доп. и перераб. - М.: Радио и связь, 1989. - 608 е.: ил.

59. Кривошеев, М.И. Цветовые измерения Текст. / М.И. Кривошеев, А.К. Кустарев. М.: Энергоатомиздат, 1990. - 240 е.: ил.

60. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика Текст. / В.В. Круглов, В. В. Борисов. М.: Горячая линия - Телеком, 2001.

61. Круглов, 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.

62. Лабутин, С.А. Программа идентификации формы закона распределения случайных величин и их моделирования Текст. / С.А. Лабутин // Измерительная техника. 2007. №5. С. 9-14.

63. Лазарсон, 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.

64. Ливинская, 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.

65. Лимер, 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. A.A. Рывкина. М.: Финансы и статистика. 1983.-381 с.

66. Луизов, A.B. Глаз и свет Текст. / A.B. Луизов. Л.: Энергоиздат. 1983.

67. Луизов A.B. Цвет и свет Текст. / A.B. Луизов. Л.: Энергоатомиздат. Ленингр. Отд-ние, 1989. - 256 е.: ил.

68. Лунева, 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.

69. Мазалова, Л. Сенсорная оценка специализированных жиров Текст. / Л. Мазалова // Хлебопечение России. 2007. №5. С. 18.

70. Максимов, В.В. Трансформация цвета при изменении освещения Текст. / В.В. Максимов. М.: Наука. 1984.

71. Мишустина, С.Н. Системный подход к метрологической оценке качества поверхностей Текст. / С.Н. Мишустина, Ю.П. Муха, Е.П. Жуленев, H.A. Мишустин // Измерительная техника. 2001. №9. С. 33-34.

72. Назаров, Н.Г. Что количественно измеряют в квалиметрии? Текст. / Н.Г. Назаров, Н.Т. Крушняк // Измерительная техника. 2006. №7. С. 25-29.

73. Никифоров, А.Д. Управление качеством Текст. / А.Д. Никифоров. М.: Дрофа. - 2004. - 720 с.

74. Орлов, А.И. Нечисловая статистика Текст. / А.И.Орлов. М.: МЗ-Пресс, 2004.-513 с.

75. Осовский С., Нейронные сети для обработки информации Текст. / Пер. с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004. - 344с.

76. Пономарева, Е. Комплексная оценка качества хлебобулочных изделий Текст. / Е. Пономарева, М. Чурилов, О. Воропаева, Н. Антонова // Хлебопродукты. 2008. - №3. С. 54-55.

77. Пытьев, Ю. П. Математические методы интерпретации эксперимента Текст. / Ю. П. Пытьев. М.: Высшая школа, 1989. -350 с.

78. Пэдхэм, Ч. Восприятие света и цвета Текст. / Ч. Пэдхэм, Дж. Сондерс. -Пер. с англ. М.: Мир. 1978.

79. Рабкин, Е.Б. Атлас цветов Текст. / Е.Б. Рабкин. М.: Медгиз. 1956.

80. Ребриков, Д.И. Автоматизация контроля цветовых показателей качества хлебобулочных изделий с применением спектральной квалиметрии Текст.: дисс. канд. техн. наук: 05.13.06 / ВГТА, научн. рук. Битюков В.К. Воронеж: ВГТА, 2009.- 137 с.

81. Саати, Т. Аналитическое планирование. Организация систем Текст. / Т. Саати, К. Керне. Пер. с англ. - М.: Мир. 1991. - 224 с.

82. Саати Т.П., Принятие решений. Метод анализа иерархий Текст. / Т.Д. Саати М.: Радио и связь, 1989. - 316 стр.

83. Самарский, A.A. Математическое моделирование. Идеи. Методв. Примеры Текст. / A.A. Самарский, А.П. Михайлов. 2-ое изд., испр. М.: Физ-матлит, 2002. - 320 с.

84. Сербулов, 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.

85. Сингх, М. Системы: декомпозиция, оптимизация и управление пер. с англ. М.: Машиностроение, 1986. - 496 с.

86. Солопченко, Т.Н. Представление измеряемых величин и погрешностей измерений как нечетких переменных Текст. / Т.Н. Солопченко // Измерительная техника. 2007. №2. С. 3-7.

87. Степанов, Б.И. Введение в современную оптику: Фотометрия. О возможном и невозможном в оптике Текст. / Б.И. Степанов. М.: Наука и техника, 1989. - 254 с.

88. Стечкин, С.Б. Сплайны в вычислительной математике Текст. / С.Б. Стечкин, Ю.Н. Субботин. М.: Наука, 1976.

89. Сысоев, 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.

90. Телешевский, В.И. Компьютеризация измерительных систем микроскопов с цифровым анализом изображений Текст. / В.И. Телешевский, A.B. Шулепов, О.Ю. Красюк // Измерительная техника. 2006. №8. С. 39-42.

91. Теоретические основы системного анализа Текст. / Новосельцев В.И. и др.; под. ред. В.И. Новосельцева. М.: Майор, 2006. - 592 е.: ил.

92. Ту, Дж. Принципы распознавания образов Текст. / Дж. Ту, Р. Гонсалес. Пер. с англ. М.: Мир, 1978 -411 с.

93. Тэрано, 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.

94. Уилкокс, 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.

95. Фомин, В.В. Метрологические аспекты анализа изображений Текст. / В.В. Фомин, А.П. Михайлович, A.C. Попов, Н.Ф. Низаметдинов, Ю.В. Ша-лаумова // Измерительная техника. 2008 №2. С. 25-28.

96. Хрипушин, 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.

97. Хрипушин, 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.

98. Хрипу шин, B.B. 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.

99. Чеголин, П.М. Автоматизация спектрального и корреляционного анализа. Текст. / П.М. Чеголин. М.: Энергия. 1989. - 384 с.

100. ЮЗ.Чиварди, Дж. Комбинация красок в живописи Текст. / Дж. Чиварди. -М.: ЭКСМО, 2006. 96 с.

101. Чу ликов, А.И. Математические модели нелинейной динамики. Текст. /

102. A.И. Чуликов. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. 296 стр. 2-е изд., испр.

103. Шенк, X. Теория инженерного эксперимента Текст. / X. Шенк. М. Мир. 1972. 382 с.

104. Широков, К.П. Об основных понятиях метрологии Текст. / Труды метрологических институтов СССР. Общие вопросы метрологии. М.; JL: Изд-во стандартов, 1972. - Вып. 130.

105. Шкала цветовых тонов. Выпуск второй: пособие для специалистов в области естественных наук, образования, научно прикладных исследований, искусства и техники. Воронеж: ЧерноземИЗМ, 2003. - 53 с.

106. Шишкин, И. Контроль качества хлебобулочных изделий Текст. / И. Шишкин, Г. Цибиков, Д. Хамханова. // Хлебопродукты. 2008. №6. С. 41-43.

107. Штиллер, В. Уравнение Аррениуса и неравновесная кинетика Текст. /

108. B. Штиллер. М.: Мир. 2000 г. - 176 е.: ил.

109. Юстова, Е.Н. О пороговых таблицах Юстовой Текст. / Е.Н. Юстова,

110. B.В. Волков, И.А. Казиев, В.Г. Раутиан. // Измерительная техника, 2007, №1,1. C. 37-39.

111. ПЗ.Яхъяева, Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. Текст. / Г.Э. Яхъяева - М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2006. - 320 с.

112. ASTM D1045 08 Standard Test Methods for Sampling and Testing Plasticizers Used in Plastics

113. ASTM D1209 05(2011) Standard Test Method for Color of Clear Liquids (Platinum-Cobalt Scale)

114. BS 2690:Part 6: 1968 Methods of testing water used in industry. Chloride and sulphate

115. Hornik K., Stinchcombe M., white Н/ multilayer feedforward networks are universal approximators // neural Networks, 1989. Vol. 2. - Pp. 359-366.

116. ISO 10399:2004. Sensory analysis Methodology - Duo-trio test.

117. ISO 11035:1994. Sensory analysis Identification and selection of descriptors for establishing a sensory profile by a multidimensional approach.

118. ISO 4120:2004. Sensory analysis Methodology - Triangle test.

119. ISO 5495:2005. Sensory analysis Methodology - Paired comparison test.

120. ISO 6658:2005. Sensory analysis; methodology; General guidance.

121. LeCun Y., Denker J., Solla S. Optimal brain damage //Advances in NIPS2 / Ed. D. Touretzky, San Mateo: Morgan Kaufmann, 1990. Pp. 598-605.

122. XLamp XT-E White электронный ресурс. режим доступа http://www.cree.com/products/pdf/LEDlamps/CP41 B-WES&WGS .pdf.

123. XLamp XP-E High-Efficiency White электронный ресурс. режим доступа http://www.cree.com/products/pdf/LEDlamps/CLAl A(1075).pdf.

124. Зависимости 1(h) (Lightness (Hue)), полученные при обработке цифрового изображения поверхности булки «Городской» ГОСТ 27844-88 с различными значениями показателя качества окраски корки.