Multi-Modal Sensing Platform for Continuous Analysis of Maple Syrup in Production Process
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we propose a new multimodal method/platform for continuous maple syrup °Brix monitoring and color grading during the production process. It is based on different detection methods such as electrical impedance, electrochemical sensing and optical sensing. First, using electrochemistry sensing, the results of maximum detected current in obtained Voltammogram with cyclic-voltammetry (CV) analysis and generated currents for chronoamperometry experiments presents a high standard deviation higher than 50%. In addition, we report the impact of the temperatures on previously mentioned sensing techniques. We have observed that electrochemistral sensor with commercial electrodes in our experimental conditions did not provide reliable measurement for maple syrup industrial process for °Brix monitoring. When using electrical impedance sensing method, a polynomial fitting relationship was established between the electrical impedance and °Brix with a high fitting index (R2) of 0.895. Furthermore, an impedance offset must be considered when temperature is changing. Also, an optical sensor was used to detect the maple syrup grade. As the grade depends on the light transmission percentage through a known thickness of solution, a photodiode detector and a LED were used as grade sensor. Many LEDs with different wavelengths (green, yellow, red, blue and infrared) were tested on different maple syrup grades. Obtained results show that green LED is the most suitable one for maple syrup grade detection which can lead to a linear fit with high fitting index (R2) of 0.963 between voltage response of the photodiode detector and the light transmission which is converted to a maple syrup grade.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».