Ojo electrónico para vinos. - Instituto Nacional de Vitivinicultura

OJO ELECTRÓNICO PARA VINOS
M. Murgo, H. Ortiz
Instituto Nacional de Vitivinicultura
San Martín 430, Mendoza, Argentina
[email protected], [email protected]
RESUMEN
El objetivo de este trabajo fue desarrollar un instrumento que observe, al igual que el ojo
humano, las características visuales de un vino, pero que además lo haga de la misma forma,
es decir, utilizando una copa técnica de vino, ángulo de observación y similares condiciones
de iluminación.
Para ello se diseño un prototipo formado por una cámara digital que captura imágenes del
vino en la copa y las envía a una computadora que las procesa mediante un software.
En el desarrollo del software se tuvo en cuenta que los resultados fueran expresados
numéricamente y en términos lingüísticos, y reproducidos tanto en forma gráfica como oral.
Para probar la efectividad y grado de repetibilidad del instrumento, se lo enfrentó a un panel
de cata obteniéndose excelentes resultados.
También se agregó una pantalla donde el software grafica tres curvas que son propias de
una muestra, a las que se las llamó “huella de colores rgb del vino” esto es una matriz que
puede ser utilizada para comparar dos o más muestras en forma más precisa.
Las aplicaciones del ojo electrónico radicarían principalmente como instrumento analítico
para la determinación de diferencias significativas en ensayos donde un vino ha sufrido un
tratamiento con respecto a un testigo, para la ayuda en la evaluación visual de vinos, como
elemento de referencia, para el entrenamiento de panelistas y para la selección de jueces.
Hasta ahora el instrumento nos informa el color de los vinos pero posteriormente también
evaluará los reflejos, la transparencia y la intensidad de los mismos.
PALABRAS CLAVES: Ojo electrónico, análisis sensorial, colores rgb, colorímetro.
ABSTRACT
The objective of this work was to develop an instrument to observe, like the human eye, the
visual characteristics of a wine, and do it the same way, that is to say using a glass of wine,
under standard conditions, illumination and observation angle.
We designed a prototype consisting of a digital camera that captures images of the wine in
the glass and sends them to a computer that processes using a software.
In software development took into account the results were expressed numerica and
linguistically, and reproduced graph and orally.
To test the effectiveness and degree of repeatability of the instrument, it faced a tasting
panel with excellent results.
The software also show a screen with three curves that are characteristic of a sample, which
were called "footprint of colors rgb of wine" this is an array that can be used to compare two
or more samples more accurately .
The electronic eye applications are mainly as an analytical tool to determine significant
differences in trials where a wine has undergone a change with respect to their witness, to aid
in the visual evaluation of wines, as a reference and for training panelists and for the judges'
selection.
So far the instrument tells us the color of the wines but also evaluate in the future
reflections, transparency and intensity.
INTRODUCCIÓN
El análisis visual de los vinos es fundamental porque nos informa principalmente acerca de
si un vino es joven o ha evolucionado, si se ha oxidado, si fue bien clarificado y filtrado, si las
tonalidades corresponden al varietal indicado y en algunos casos hasta si estuvo en contacto
con madera.
Con el instrumento que se ha desarrollado se ha pretendido emular la visión del ojo
humano, teniendo en cuenta que la capacidad de discernimiento respecto a las tonalidades
puede ser mayor en una cámara electrónica que en nuestro sentido de la vista, ya que si bien el
ojo humano puede distinguir una infinidad de colores, este esta sujeto a la subjetividad y a
referencia. Mientras que las cámaras capturan imágenes que son invariantes, bajo
determinadas condiciones, y comparables a nivel matemático.
Para comparar el potencial de una cámara con respecto al ojo humano se buscó que las
condiciones de análisis fuesen lo más cercanas posibles.
Las cámaras toman de la luz tres valores que son el rojo, el verde y el azul, es decir, cada
pixel está compuesto por estos tres valores, luego se compara varios pixeles de un vino con
varios pixeles de otro.
Antecedentes
Como antecedente se puede nombrar el enoscopio que es un instrumento que fue diseñado
por un equipo de expertos de los Laboratorios Viader Análisis, S.L. de Sant Sadurní d'Anoia
para el análisis cromático del vino y las bebidas alcohólicas, formado por una pantalla
luminosa y de una caratula con una rendija estenopeica. Es importante destacar que la
observación es llevada a cabo por personas.
Hoy en día existen numerosos colorímetros en el mercado, a diferencia de estos el “ojo
electrónico para vinos” es específico para estos productos y busca realizar un análisis
cuantitativo y descriptivo bajo condiciones comparables a las de los humanos, pretendiendo
obtener una apreciación lo más cercana a las de las personas, dejando de lado la subjetividad,
siempre implícita en los análisis realizados por paneles sensoriales.
MATERIALES Y METODOS
Se construyó un prototipo que consiste en un recinto hermético a la luz, en cuyo interior se
encuentra una cámara web ubicada en un extremo, una copa colocada a 45º de ésta, una serie
de lámparas en el otro extremo y un divisor en la parte central para evitar reflejos. La base de
la carcasa da a las imágenes un fondo blanco (ver Fig.1).
La cámara esta conectada a una computadora donde un software desarrollado sobre la
plataforma de MatLAB versión 7.9.0.529 (R2009b), toma los valores de color de una serie de
pixeles donde se encuentra la muestra de vino. Las imágenes en MatLab son tratadas como
matrices lo que permite un manejo matemático de ellas, ya que cada pixel de la imagen es un
elemento de la matriz.
Fig.1. Corte lateral del prototipo. A la derecha dispuesto para análisis con cámara, a la izquierda dispuesto para
observación humana.
La captura de imágenes se llevo a cabo con una cámara web marca Noganet, modelo NGW6651, de alta la resolución de CMOS sensores de color, tasa de transferencia de hasta 35
cuadros por segundo, modo de video 24 BITS de colores reales, foco manual y ajuste
automatico de brillo y color. Las imágenes captadas fueron de 640x480 pixeles.
Iluminación: se ensayaron 3 tipos de lámparas, se encontró que a la cámara, la lámpara de
bajo consumo da tonalidades marron-grisaceas, mientras que las lámparas de leds dan
tonalidades azules para un mismo punto. (Ver Tab.1)
Lámpara de bajo consumo:
Lámpara de led:
Medición en un mismo punto de
RGB: 193 189 193
RGB: 145 169 182
fondo blanco:
Medición casi a saturación de
RGB: 250 237 237
RGB: 224 237 253
cámara:
Tab.1. Comparación de lámparas bajo consumo vs. lámparas de led.
Como puede observarse en la tabla anterior, para la cámara, ninguna de las dos luces es
blanca pura (salvo en la saturación). Por lo tanto en cada medición se procede a realizar la
lectura del fondo blanco y hacer el ajuste de la imagen completa mediante software; de esta
forma el fondo blanco pasa a ser blanco puro (RGB: 255 255 255) y la imagen es aclarada.
Para observadores humanos se utilizó lámparas de bajo consumo de 6500 K.
En el diseño del prototipo se encontró que la distancia de los rayos de luz de las lámparas de
bajo consumo a la cámara (45 cm) causaba franjas oscuras en las imágenes debidas a la
frecuencia de la corriente alterna (50 Hz). Por eso se optó por la lámparas de led de corriente
continua para la toma de imágenes, ya que éstas entregan una luz estable. La intensidad de
luz fue medida con un luxómetro marca TES modelo 1339, indicando 505 lux para la
lámpara de bajo consumo y 690 lux para los led.
La copa utilizada fue la copa Afnor (Asociación Francesa de Normalización) y que
responde a la Norma Internacional ISO 3591-1977, que es la copa aceptada
internacionalmente como más idónea para el análisis de vinos tranquilos.
Volumen de vino en la copa: si bien la norma IRAM ISO 20023 (ISO3591:1977)
recomienda 50 ml, se encontró que este volumen en caso de ser vino tinto, satura la cámara,
ya que la misma, al igual que la pupila del ojo humano, mientras más oscuro es su campo
visual, mayor entrada de luz permite, y esto es muy notorio en las cámaras digitales, al punto
que se encontró que un volumen con mejores resultados es de 15 ml en vino tinto, 30 ml para
rosado y 50 ml para blancos, los cuales fueron medidos con una pipeta aforada. También se
corroboró esta propiedad al ver que 3 led (143 lux en el equipo) igualaban prácticamente la
visión de 15 leds (884 lux). Se decidió trabajar con 12 led que en el equipo arrojaban 690 lux.
Inclinación de la copa: entre 40 y 45º, esto produce una variación de la profundidad del
vino, sobre un fondo blanco.
Centrado: Debido a que las copas son imperfectas teniendo grandes tolerancias de fabricación
dentro de la Norma, se incluyó en el software, códigos que hacen un reconocimiento de la
ubicación del vino en la copa, de esta forma los pixeles leídos se encuentran a una distancia
fija respecto al menisco.
Medición del color: Para representar como se realiza la medición del color imaginemos ejes
cartesianos en tres dimensiones, uno es el rojo otro el verde y el otro es el azul, la lectura de
un pixel nos da un punto de este espacio tridimensional, que es una combinación de estas tres
coordenadas de color, aunque para tomar un valor más representativo en lugar de tomar un
pixel, en cada medición se promedian 10 imágenes y luego se toma el promedio de 5 pixeles
de esta última. Además de este resultado obtenido, el software asocia los valores rgb con
términos lingüísticos correspondientes a un diccionario previamente establecido (diccionario
de colores WEB), como por ejemplo: rojo anaranjado, rojo oscuro, amarillo verdoso, etc.
Esta asociación de términos se realiza obteniendo la menor distancia euclidiana entre el punto
medido y cada uno de los del diccionario (ver Fig.2)
Fig.2. Asignación de términos, los puntos rojos son términos del diccionario, el punto negro corresponde a una medición.
di=Distancia euclideana 
(rm  rd ) 2  (vm  vd) 2  (am  ad ) 2
Donde r: rojo, v: verde, a: azul, m: valor medido, d: valor definido.
Diccionarios de colores: La designación de los nombres de los colores ha sido los “colores
web”, los cuales se los tradujo al español. Estos colores definen 139 términos en el sistema
RGB. Pero se incorporará la posibilidad de seleccionar el diccionario que se desee. Por
ejemplo otro vocabulario es el que se encuentra en el tratado de enología de Hidalgo Togores
para definir los colores del vino, el cual fue definido por el Instituto Nacional de
Denominaciones de Origen y la Escuela de la Vid y del Vino de Madrid.
Audio: El programa contiene archivos de audio (wav) de los 139 colores web. Cuando se
obtiene un resultado, éste también es reproducido por los altavoces de la computadora.
Espectro (huella de colores): Este espectro muestra una gráfica los colores rojo, verde y azul
del vino analizado a lo largo de una línea central de la imagen. (ver Fig.3)
Ensayo triangular: El software también permite determinar si existen diferencias entre los
colores de dos muestras. Esto lo realiza mediante un ensayo triangular (ver Fig.4). Aquí,
para mayor diferenciación se promedian 10 imágenes y se toman 5 pixeles en una zona, 5 en
otra y 5 en otra, cada grupo de 5 valores rgb se promedia, obteniéndose entonces 3 valores
rgb, posteriormente se miden las distancias existentes entre las mediciones de uno y otro vino
y se suman. Si esta distancia total supera la tolerancia, entonces se concluye que las muestras
tienen distinta tonalidad de color, de lo contrario puede considerarse que la tonalidad de color
de ambas muestras es la misma.
Fig.3. Pantalla principal del software.
Fig.4. Pantalla de ensayo triangular.
Fig.5. Prototipo para pruebas. A la derecha dispuesto para análisis con cámara, a la izquierda dispuesto para
observación humana.
Fig.6. Diseño final. A la izquierda cerrado, a la derecha abierto. (Nota: interrior blanco)
RESULTADOS Y DISCUSIÓN:
Se realizaron 10 repeticiones para determionar la desviación que puede encontrarse en las
mediciones.
Obteniéndose la tabla 1:
R
G
B
Promedio
213
62
107
Des. Est.
0.7
0.5
1.1
Rango
2
1
Tab.1. Resultados de 10 repeticiones
4
Considerando el peor de los casos una combinación de las 2 mediciones más dispares, la
distancia entre estos dos puntos es de 5 unidades, esto sería un radio de esfera en el espacio
tridimensional de colores dentro de la cual no se podría diferenciar 2 muestras. Para tener en
cuenta que no se superpongan dos esferas tenemos en cuenta que el diámetro es 10, aplicando
un factor de seguridad de 3, tenemos que la tolerancia podría estimarse en 30 unidades de
distancia. Cuando se toma más de una zona de medición, como es el caso de la diferenciación
que se lleva a cabo en los ensayos triangulares, esta tolerancia se mejora reduciéndose, y de la
experiencia se estableció en 27 unidades de distancia.
Ensayos triangulares: Se realizaron tres ensayos triangulares para confrontar los resultados
frente a un panel de cata entrenado.
Primer ensayo: se sirvió dos copas con 15ml de vino tinto y otra con 13 ml del mismo vino y
2ml de agua.
Segundo ensayo: se sirvió dos copas con 15ml de vino tinto y otra con 14 ml del mismo vino
y 1ml de agua.
Tercer ensayo: se sirvió dos copas con 15ml de un vino tinto y otra con 15 ml de otro vino
con tonalidades similares al primero.
Según los resultados obtenidos (ver Tab.2) y la tabla de respuestas correctas necesarias para
establecer diferencia significativa (ver Tab.3), se puede observar que solo en el tercer ensayo
el panel distinguió correctamente las dos muestras para un nivel de significancia del 1%.
En el caso del ojo electrónico, éste logró distinguir la muestra diferente en los tres ensayos,
cuantificando los resultados y encontrándose éstos dentro del margen de seguridad definido
por lo que podemos concluir que su sensibilidad es mayor a la del panel de cata.
Aciertos
Primer ensayo
Segundo ensayo
Tercer ensayo
0
0
1
2
0
0
1
3
0
1
1
4
1
0
1
5
1
1
1
6
0
0
0
7
1
1
1
8
1
1
1
9
0
0
0
Total aciertos
4
4
7
Nº analistas
1
Tab.2. Resultados del test triangular del panel de cata.
Nº de Respuestas correctas necesarias para establecer diferencia significativa
Nivel de significancia
Cantidad de juicios
5%
1%
0,10%
9
6
7
8
Tab.3. Roessler y col. 1948
Otros aspectos a tener en cuenta:
- Es importante un tiempo de reposo (aproximadamente 5 min.) para que desciendan las
lágrimas y desaparezcan las burbujas, una vez que se sirve el vino en la copa, ya que
estas interferieren fuertemente en la medición.
-
Para ensayos comparativos podría ensayarse una prueba colocando dos copas idénticas
al mismo tiempo, de esta manera el ingreso de luz a la cámara será uno solo.
Los resultados no han podido ser contrastados aun con otras cámaras digitales.
Dentro de los 3 colores rgb, el que presenta mayor dispersión es el azul.
Por otra parte se pudo observar que el instrumento discrimina mejor vinos cuya longitud
de onda corresponde a los blancos, al igual que el ojo humano.
Respecto a la repetibilidad, otras copas fueron ensayadas y arrojaron valores muy
diferentes de rgb, de hasta 50 unidades de distancia en el caso de tintos, lo que nos
indica que las copas comerciales no son aptas para este tipo de pruebas, esto es, debido
principalmente a que el espesor del cristal en la base de la tulipa es variable,
produciendo diferentes sombras y por lo tanto diferentes entradas de luz a la cámara.
Por ende se utilizó siempre la misma copa en los ensayos triangulares, y se verificó que
su rotación no produjese desviaciones en las mediciones.
CONCLUSIONES
Actualmente existen diccionarios de colores normalizados que con un instrumento como
este pueden utilizase para describir las tonalidades de un vino. Así como entre los análisis
típicos que se realizan a los vinos encontramos el IC (índice de color) que indica la intensidad
del color, podemos encontrar con este análisis, la tonalidad para completar la descripción.
Las aplicaciones del ojo electrónico radicarían principalmente como instrumento analítico
para la determinación de diferencias significativas en ensayos donde un vino ha sufrido una
alteración con respecto a su testigo, para la ayuda en la evaluación visual de vinos, como
elemento de referencia, para el entrenamiento de panelistas para la selección de jueces, y para
determinar como evoluciona un vino.
Hasta ahora, este instrumento nos informa el color de los vinos, posteriormente se le harán
mejoras y se programará para la evaluación de reflejos, la transparencia y la intensidad de los
mismos.
Las ventajas más importantes del ojo electrónico son la objetividad y que no necesita de
referencias para obtener un resultado.
AGRADECIMIENTOS
Agradecemos al panel de cata del Instituto Nacional de Vitivinicultura de la República
Argentina por su disponibilidad y predisposición para realizar los ensayos.
BIBLIOGRAFÍA
- Ronald S. Jackson, Wine Tasting: A Professional Handbook.
- Barragán Guerrero D. 2008. Manual de interfaz gráfica de usuario en MatLAB parte 1. Matpic.com.
- Cuevas Jimenez. Zaldivar Navarro D. Visión por Computador utilizando MatLAB y el Toolbox de
Procesamiento Digital de Imágenes.
- Elizabeth Hernandez Alarcon. Evaluación Sensorial – Universidad Abierta a Distancia. Facultad de Ciencias
Básicas e Ingeniería. Bogota 2005.
- Hunter Lab e Izasa. Principios básicos de medida y percepción del color. 2001.
- Norma IRAM ISO 20023 (ISO3591:1977) Copa para el análisis sensorial de vino.
- Norma IRAM 20003 – ISO 8589:1988 Guía para la instalación de locales de ensayo.
- ISCC-NBS Dictionary of Colo(u)r Names (1955).
- Revista ACE de enología: Observación cromática de vinos: el Enoscope.
- http://www.colorsystem.com