L'obiettivo del presente studio è stato quello di sviluppare un protocollo di analisi delle immagini per ricavare descrittori matematici adatti a rilevare l'adulterazione del ghee di mucca con grasso vegetale e sviluppare un modello per prevedere i livelli di adulterazione. L'intensità dei pixel, i parametri morfologici, cromatici, testuali e scheletrici sono stati ricavati applicando il protocollo sviluppato alle immagini acquisite tramite scanner a letto piano e analizzate con il software ImageJ.

Questi parametri sono stati misurati per il ghee di vacca puro e confrontati con il ghee adulterato addizionato con il 5%, 10%, 15% e 20% di grasso vegetale. Dopo un attento esame dell'intercorrelazione tra i parametri testuali e fisici, l'intensità dei pixel, i rami, la luminanza e il diametro equivalente sono stati selezionati per sviluppare un modello di previsione.

La capacità potenziale dei parametri selezionati di rilevare i livelli di adulterazione è stata valutata utilizzando l'analisi discriminante. I livelli di adulterazione dei campioni sono stati classificati correttamente nella misura del 92,2% e il valore R2 aggiustato per il modello di previsione sviluppato è stato di 0,94.

Inoltre, il modello di previsione è stato convalidato utilizzando un nuovo set di dati comprendente un campione di ghee commercialmente diffuso ed è risultato valido. .