FoodScan, NIR analiz yöntemi…
Süt endüstrisinde son ürün kalitesi ve üretim yönlendirme amacıyla yapılan analizler çok uzun zaman aldığından ürünlerin analizi gerektiği gibi yapılamamaktadır. Üretim kapasitelerindeki ve ürün çeşitliliğindeki artışlar analizlerde hız ve zamanı öncelikli hale getirmektedir.
İşleme (proses) sırasında ara kontrollerin hızlı yapılması sayesinde üretim anlık olarak yönlendirilerek daha standart ürünler elde edilmektedir. Bitmiş ürün kalite kontrolünün hızlı yapılması ile sevkiyat onayı daha çabuk verileceğinden lojistik avantajlar sağlamaktadır.
Bilim insanları yüzyıllardır, insanın duyuları ötesinde olan verileri kullanmak ve kaydetmek istemiştir. Bu yazıda, bir dakika içinde ara mamül ve bitmiş ürünlerde analiz yapabilen FoodScan cihazının fonksiyonunu anlatacağız.
NIR TEORİSİNE GENEL BAKIŞ
Görünür bölgeye komşu olan Yakın Kızıl Ötesi (NIR) ışınları ise 700-2500 nm arasında yer alır ve insan gözü tarafından algılanamaz. NIR ışınlarının doğadaki en büyük kaynağı güneştir. NIR ışınları organik moleküller arasındaki bağların titreşimlerini tetikler. Bu moleküllere örnek olarak yağ ve protein molekülleri verilebilir.
İnsan gözü, radyo dalgalarından başlayıp gama ışınlarına kadar uzanan elektromanyetik spektum içinde sadece (çok dar bir bölge olan) görünür ışınları algılayabilir. Bu bölge gökkuşağı renkleri olarak adlandırılır ve 400-700 nm dalgaboyu arasına konumlandırılır.
Güneş, insan gözü ve beyninin yapabildikleri örnek alınarak spektrofotometrik cihazlar geliştirilmiştir. NIR cihazları için bu bileşenler sırasıyla, özel bir lamba, dedektör ve bilgisayardır. Lamba NIR bölgesinde ışınları sağlar, numuneyle etkileşen bu ışınların enerjisi dedektörle ölçülür ve bir bilgisayar üzerindeki yazılım tüm verileri anlamlı sonuçlara dönüştürür.
KALİBRASYON NEDİR?
Cihazlar, ham veriden anlamlı sonuç çıkarabilmeyi kalibrasyon (kütüphane) adı verilen matematiksel modellerle gerçekleştirir. Özel yazılımlar sayesinde ham NIR verileri, laboratuvarda klasik metotlardan elde edilen sonuçlar ile eşleştirilerek ürün kütüphaneleri oluşturulmaktadır. Kalibrasyon geliştirme süreci, analizi yapılmak istenen ürünlerin çeşitliliğine ve labortauvarda kullanılan metotların hassasiyetine göre çok uzun çalışmalar gerektirebilir.
ANN KALİBRASYONLARI
Süt işletmeleri gibi ticari kurumlarda, doğru sonuçları verebilen kalibrasyonun geliştirilmesini beklemek zaman ve para kaybına neden olmaktadır.
Tablo-1: Hangi Ürünler Analiz Edilebilir
Ürün Tipi | Uygulama Örnekleri | Bileşenler |
Peynir | Bitmiş veya ara mamül, sert ve yarı sert, yumuşak, krem ve işlenmiş peynirler | Yağ, Nem/KM, Tuz, Protein |
Yoğurt ve Taze Peynirler | Doğal veya meyve parçacıklı | Nem/TKM, Yağ, Protein, PH |
Tereyağı | Tuzlu veya Tuzsuz Tereyağı | Nem, Yağ, Tuz, YKM |
Peyniraltı Suyu Tozu (PST) | Peyniraltı Suyu Tozu | Yağ, Nem, Protein |
Global Peynir Kalibrasyonu | ||||
Bileşen | Numune Sayısı | Ortalama (%) | Minimum (%) | Maksimum (%) |
Yağ | 53065 | 23,5 | 0,1 | 59,8 |
Nem | 53119 | 51 | 11,3 | 91,8 |
Protein | 2635 | 19,1 | 4,4 | 35,2 |
Tuz | 8297 | 1,7 | 0,1 | 3,6 |
Yoğurt ve Taze Peynir Kalibrasyonu | ||||
Bileşen | Numune Sayısı | Ortalama (%) | Minimum (%) | Maksimum (%) |
Yağ | 9925 | 5,39 | 30,27 | 59,8 |
Toplam Kuru Madde | 13495 | 22,05 | 9,66 | 58,26 |
Protein | 2656 | 6,62 | 2,23 | 13,5 |
pH | 2613 | 4,42 | 3,87 | 5,5 |
Tereyağı Kalibrasyonu | ||||
Bileşen | Numune Sayısı | Ortalama (%) | Minimum (%) | Maksimum (%) |
Yağ | 2761 | 80,4 | 52 | 86,2 |
Nem | 22145 | 16,1 | 0,1 | 47,4 |
Tuz | 8867 | 1,45 | 0,01 | 3,75 |
Yağsız Kuru Madde | 3315 | 2,1 | 0,2 | 5 |
Peyniraltı Suyu Tozu Kalibrasyonu* | ||||
Bileşen | Numune Sayısı | Ortalama (%) | Minimum (%) | Maksimum (%) |
Yağ | 471 | 1,56 | 0,12 | 5,46 |
Nem | 469 | 3,65 | 1,62 | 5,77 |
Protein | 469 | 27,17 | 8,09 | 36,11 |
Tuz | 8297 | 1,7 | 0,1 | 3,6 |
*PLS kalibrasyonudur |
Bu yüzden uzun yılların çalışmalarını bir araya getiren ilk günden takçalıştır özellikli kalibrasyonlar oluşturulmuştur. Bu kalibrasyon çeşidinin en önemli örneği, yapay zeka temelli ANN (Artificial Neural Networks) kalibrasyonlarıdır. ANN tekniği sayesinde ana bir ürün grubu içine tüm alt ürün grubu tanımlamak mümkündür.
Örneğin global bir peynir kütüphanesi içine, dünya üzerinde üretilen hemen hemen tüm peynir çeşitleri tanımlanabilir. Böylece numune sayısı yüzbinleri geçen komplike kalibrasyonlar, tek bir model içine toplanabilir.
ANN NASIL ÇALIŞIR?
Cihazlardan elde edilen NIR verisi, ANN kalibrasyonu tarafından analiz edilerek, numunenin hangi grup peynir çeşidine denk geldiği tespit edilir. Hesaplamada kullanılan matematiksel formüller ANN kalibrasyonunun kararına göre değiştirilir. Böylece her peynir çeşidi için farklı farklı kalibrasyon modelleri ve formül kullanılmak zorunda kalınmaz.
* Bu bölüm Tekafos’un katkılarıyla hazırlanmıştır.
Bilgi ve destek için:
tel : 0216 345 0630
fax: 0216 345 0634
info@tekafos.com.tr