制作面包用的面团质量的不期望的变化，由于过程或食谱的变化，可能会导致最终产品特性的显著变化。然而，这些变化可以通过适当地修改面包制作条件来补偿:这需要有特别有效的过程控制设备。在此背景下，一组德国研究人员(Paquet-Durand等.， 2012)，提出了一个基于图像分析技术的系统。特别是，在产品烹饪过程中，使用了能够连续检测烤箱内部图像(间隔3秒)的摄像机进行测试。样品在230°C的电烤箱中煮15分钟，电烤箱的灯被LED灯取代。作者证明，为了监测产品在生产过程中的形状变化，需要将图像提交给相当复杂的算法。在特定的情况下，一个已经存在的工具被改变了，所谓的Viola-Jones算法。该工具已被证明能够区分面包和其他烘焙产品(牛角包)的面团，误差为5.6%。假设产品的特点是椭圆形的形式，系统很容易预测体积的变化，导致面团的高度和宽度的变化。最后，通过基于人工神经网络的RGB分析对图像进行检测，对产品的颜色进行测试。总之，作者肯定，通过这个开发的工具，可以实时改变烹饪参数，同时保持最终产品的质量和过程的能源消耗。
文献引用
p . Paquet-Durand等。中国食品科学，2012,29 (6):648 - 654
