Details

Цель работы – разработка автоматизированной оптической методики экспресс-анализа многокомпонентных смесей на примере оценки качества молока. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: обоснован выбор многоспектрального набора оптических сенсоров и осуществлен подбор источников излучения; разработана методика качественного анализа многокомпонентных смесей; изготовлено и протестировано устройство пробоподготовки; проведены экспериментальные исследования образцов многокомпонентных смесей для проверки разработанной методики; проведено обобщение и анализ результатов и создана методика ранжирования многокомпонентных смесей по степени схожести. Работа выполнена на базе лаборатории Медико-аналитических методов и приборов ИАП РАН с использованием многоканального анализатора спектров. Были проведены измерения спектров обратно-рассеянного излучения, многоспектральный анализ и обработка данных методом главных компонент (МГК), изготовлен модуль пробоподготовки методом 3D-печати. В результате было получено четкое разделение групп образцов в пространстве трех главных компонент, что показывает чувствительность методики к структурным изменениям в молоке. Полученные результаты могут лежать в основе системы для контроля качества молочной продукции на предприятиях молочной промышленности.

The aim of the work is to develop an automated optical technique for rapid analysis of multicomponent mixtures using the example of milk quality assessment. To achieve this goal, the following tasks were solved: the choice of a multispectral set of optical sensors was justified and radiation sources were selected; a method for qualitative analysis of multicomponent mixtures was developed; a sample preparation device was manufactured and tested; experimental studies of samples of multicomponent mixtures were conducted to verify the developed technique; The results were summarized and analyzed, and a methodology for ranking multicomponent mixtures by degree of similarity was created. The work was performed on the basis of the laboratory of medical analytical methods and devices of the IAI RAS using a multichannel spectrum analyzer. Backscattered light spectra were measured, multispectral analysis and data processing were performed using the PCA method, and a sample preparation module was manufactured using 3D printing. As a result, a clear separation of the sample groups in the space of the first three main components was obtained, which shows the sensitivity of the technique to structural changes in milk. The results obtained can form the basis of a system for quality control of dairy products in the dairy industry.