Детальная информация

Целью работы была разработка методики неразрушающего контроля пищевой продукции на примере сыров с использованием оптического сенсора и интеллектуального программного модуля обработки данных, позволяющая без предварительной подготовки образца оценить качественные характеристики продукта. Для достижения поставленной цели был выполнен следующий список задач: анализ оптических характеристик сыров в видимом и инфракрасном диапазоне, обзор существующих технологий качественного контроля пищевой продукции, разработка методики, проведение экспериментальных исследований для проверки методики, а также обработка полученных результатов и их интерпретация. Экспериментальные исследования проводились на базе Института аналитического приборостроения РАН. В условиях лаборатории были выполнены измерения 7 образцов сыра разных сортов, жирности и с признаками фальсификации. В качестве методов обработки многомерных данных использовались метод главных компонент и кластерный анализ. Второй метод продемонстрировал лучшее разделение образцов сыра, чем первый. Разработанная методика имеет потенциал использования в промышленных производствах.

The aim of the work was to develop methodology for non-destructive control of food products on the example of cheeses using optical sensor and intelligent data processing software module, allowing for the assessment of the product’s quality characteristics without prior sample preparation. To achieve this goal, the following tasks were accomplished: analysis of the optical characteristics of cheeses in the visible and infrared ranges? Review of existing technologies for quality control of food products, development of a methodology, conducting experimental studies to verify the methodology, as well as processing and interpreting the obtained results. Experimental studies were conducted at the Institute of Analytical Instrumentation of the Russian Academy of Sciences. In laboratory conditions measurements were taken 7 samples of cheeses of different varieties, fat content, and signs of falsification. Principal component analysis was used as methods for processing multidimensional data. The second method demonstrated better separation of cheese samples than the first. The developed methodology has the potential for using in industrial production.

• СПИСОК АББРЕВИАТУР, СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ И ТЕХНОЛОГИИ ОЦЕНКИ К
• 1.1. Физико-химический состав сыра и его компонент
• 1.2. Оптические свойства сыра
• 1.3. Современные методы контроля качества продукто
  • 1.3.1. Традиционные методы
  • 1.3.2. Оптические методы
• ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ НЕРАЗРУШАЮЩЕГО КОНТРО
• 2.1. Аппаратная часть системы
• 2.2. Программный модуль и методы интеллектуальной
  • 2.3.1. Метод главных компонент (PCA)
  • 2.3.2. Иерархический кластерный анализ
• 2.3. Разработка методики проведения измерений и эк
• ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ