Performance Evaluation of Fiber Near-Infrared (NIR) Optic Probes for Quality Control of Curd Hardness in Cheese Produced by Spray-Dried Milk
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to provide the dairy industry with a direct control model focused on milk coagulation by using multifiber probes to determine parameters in the curding process, such as cutting time, at a lower cost. The main objective of the research is to confirm that a multifiber NIR light scattering probe can be used to predict the elastic modulus of curd during milk coagulation in cheese production. Two randomized complete block designs were used with a 3 × 3 factorial arrangement of three protein levels (3%, 3.5% and 4%) and three wavelengths (870 nm, 880 nm and 890 nm). Using a multifiber probe at a wavelength of 880 nm allowed obtaining a better optical response of the sensor during enzymatic milk coagulation than the 870 nm. It showed greater sensitivity to variations in the protein content of the milk and lower variation in the response. The multifiber probe at a wavelength of 880 nm generated a NIR light backscatter profile like those obtained with other systems. The results showed that the prediction model parameters had a variation as a function of the protein content, which opens the possibility of improving the prediction model’s performance substantially. Furthermore, the initial voltage obtained with the probe responded linearly to the different protein levels in milk. This fact would make it possible, at least theoretically, to estimate protein concentration with the same inline probe for G’ determination, facilitating the incorporation of a corrective protein factor in the prediction models using a single instrument.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».