สารบัญ
ติดตามอัพเดท เกี่ยวกับนีโอสเปกตรา
บทนำ
นมเป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์อาหารที่ใช้กันอย่างแพร่หลายและทำหน้าที่เป็นวัตถุดิบสำหรับผลิตภัณฑ์นมทั้งหมดดังนั้นการวัดส่วนประกอบของนมจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับอุตสาหกรรมนมผลิตภัณฑ์นมที่แตกต่างกันจำเป็นต้องมีอัตราส่วนของปริมาณนมที่แตกต่างกันนอกจากนี้การวัดส่วนประกอบของนมเป็นประจำเป็นสิ่งจำเป็นในการตรวจสอบและรักษาคุณภาพของผลิตภัณฑ์
การวิเคราะห์ที่รวดเร็วและแม่นยำในขั้นตอนต่างๆ ของห่วงโซ่อุปทานผลิตภัณฑ์นมสามารถมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงประสิทธิภาพและคุณภาพของนมและผลิตภัณฑ์จากนมตั้งแต่ฟาร์มไปจนถึงส้อมสิ่งนี้ต้องใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้และใช้งานง่ายเพื่อให้สามารถทำการวัดประเภทนี้ในสถานที่ต่างๆ
ในบันทึกการใช้งานนี้ เราแสดงให้เห็นถึงความสามารถของสเปกโตรมิเตอร์ NIR แบบใช้มือถือ NeoSpectra ในการวิเคราะห์ปริมาณไขมัน แลคโตส และโปรตีนในตัวอย่างนมอย่างแม่นยำด้วยประสิทธิภาพที่สอดคล้องกับมาตรฐาน ICAR
ภาพรวม
นอกจากจะส่งผลกระทบต่อภาคนมแล้ว การวิเคราะห์นมยังมีบทบาทสำคัญในอุตสาหกรรมการเลี้ยงนมในวงกว้างองค์ประกอบของนมมีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับสุขภาพของสัตว์และคุณภาพของอาหารของมันดังนั้นการวิเคราะห์เหล่านี้จึงให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพคุณภาพอาหารให้เหมาะสมการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและอำนวยความสะดวกในการตรวจจับและรักษาโรคในสัตว์ในระยะแรก
ปัจจุบัน วิธีการที่แม่นยำที่สุดสำหรับการวิเคราะห์นมเกี่ยวข้องกับการสลายตัวของสารเคมีที่ช้าและทำลายล้างซึ่งจำเป็นต้องทำงานในห้องปฏิบัติการมากกว่าการใช้งานในภาคสนามโดยปกติผู้ใช้จะแยกตัวอย่างจากนมหลายชุดเพื่อให้ได้ข้อสรุปเฉลี่ยสำหรับทุกชุด
ใช้สำหรับการวิเคราะห์นมดิบในสถานที่
การตรวจสอบสุขภาพสัตว์และคุณภาพอาหารโดยใช้วิธีการเหล่านี้พิสูจน์แล้วว่ามีราคาแพงและไม่มีประสิทธิภาพอีกทางเลือกหนึ่งก็มีระบบตั้งโต๊ะ FT-IR เพื่อพัฒนางานนี้ แต่ต้นทุนและความต้องการการบำรุงรักษาที่สูงทำให้ไม่เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ในฟาร์ม
วิธีแก้ปัญหาที่ตรงไปตรงมาคือการพัฒนาเครื่องมือแบบพกพาและปรับได้สำหรับการวัดปริมาณนมอย่างรวดเร็วเครื่องมือนี้ควรเปิดใช้งานการวิเคราะห์แบบไม่ทำลายในภาคสนามโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่สายที่สถานีรีดนมสำหรับการใช้งานการเลี้ยงนม
ความก้าวหน้าในสเปกโตรมิเตอร์ใกล้อินฟราเรด (NIR) ขนาดเล็กได้ถึงขั้นตอนที่อุปกรณ์มือถือสามารถนำเสนอวิธีการที่เชื่อถือได้และคุ้มค่าในการจัดการกับความท้าทายเหล่านี้บันทึกแอปพลิเคชันนี้แสดงให้เห็นถึงการใช้เซ็นเซอร์สเปกตรัม NeoSpectra สำหรับการวิเคราะห์นมแบบภาคผล
NIR ทำงานอย่างไร
NIR เป็นวิธีการวิเคราะห์ทุติยภูมิที่อาศัยข้อมูลที่มาจากห้องปฏิบัติการอ้างอิงข้อมูลอ้างอิงเพื่อสร้างการถดถอยของ PLS ด้วยสเปกตรัมเมื่อได้รับการสอบเทียบแล้ว โมเดล PLS จะสามารถทำนายส่วนประกอบของนมโดยใช้เฉพาะสเปกตรัมที่สร้างโดยสเปกโตรมิเตอร์ NIR เท่านั้นจากนั้นสามารถรับผลลัพธ์ได้ในไม่กี่วินาทีโดยเครื่องมือ
การออกแบบการทดลอง
เพื่อแสดงให้เห็นถึงความสามารถของ NeoSpectra Scanner ในการทำนายส่วนประกอบไขมันโปรตีนและแลคโตสของนมดิบได้ทำการทดลองต่อไปนี้
ชุดตัวอย่าง
เพื่อเลียนแบบสถานการณ์ในชีวิตจริง ตัวอย่างที่ใช้ในการทดลองจำเป็นต้องคำนึงถึงรูปแบบที่เป็นไปได้ที่แตกต่างกันของตัวอย่างนมดังนั้นตัวอย่างนมดิบจึงถูกเก็บจากฟาร์มต่างๆ ซึ่งแต่ละตัวอย่างถูกเก็บจากสัตว์ที่แตกต่างกัน
วิธีการอ้างอิง
มีการทดสอบทางเคมีที่ทำลายล้างอย่างแม่นยำกับตัวอย่างเพื่อบันทึกเนื้อหาอย่างถูกต้อง
การสอบเทียบและการตรวจสอบความถูกต้อง
เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดลอย่างยุติธรรม 90% ของตัวอย่างถูกนำมาใช้ในการสอบเทียบแบบจำลอง ในขณะที่ 10% ของตัวอย่างถูกใช้เป็นตัวอย่างที่ไม่เห็นเพื่อทดสอบความสามารถในการทำนายของแบบจำลอง
เงื่อนไขการวัด
• การตั้งค่า: การรีเฟล็กซ์ที่แตกต่างกัน
• ช่วงสเปกตรัม: 1350 — 2550 นาโนเมตร
• เวลาสแกน: ของ 5 วินาที
• ความละเอียด ของ 16 นาโนเมตรที่ λ=1,550 นาโนเมตร
• ขนาดจุด = 10 มม2
• อุณหภูมิ: อุณหภูมิห้อง
• ค่าเฉลี่ย: แต่ละตัวอย่างถูกวัด 3 ครั้งด้วยเครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra และเป็นค่าเฉลี่ยสำหรับการวิเคราะห์
การพัฒนาแบบจำลองสอบเทียบ
แบบจำลองการถดถอยสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดบางส่วน (PLS) ถูกสร้างขึ้นเพื่อสร้างความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างสเปกตรัมและการวัดปริมาณนม ซึ่งกำหนดผ่านการวิเคราะห์ทางเคมีในห้องปฏิบัติการPLS ใช้เพื่อลดข้อมูลสเปกตรัม ซึ่งเดิมประกอบด้วยตัวแปร 257 ตัว (ความยาวคลื่น) เป็นตัวแปรแฝงจำนวนจำกัด (L.V.)การลดความซับซ้อนนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มความสามารถในการตีความของข้อมูล
การเลือกตัวแปรแฝงนั้นขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์กับคำตอบ (เนื้อหาของนมในบริบทนี้) โดยให้ความสำคัญกับผู้ที่มีความสัมพันธ์สูง
การวิเคราะห์ข้อมูล
เพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง Partial Least Squares (PLS) ได้ใช้เทคนิคการตรวจสอบความถูกต้องข้ามกันสิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการคำนวณข้อผิดพลาดในการทำนาย (ตารางค่าเฉลี่ยของข้อผิดพลาดสำหรับตัวอย่างทั้งหมด) และประสิทธิภาพในการกำหนด (R2CV) ระหว่างเนื้อหาที่คาดการณ์ไว้และข้อมูลอ้างอิงที่ได้รับจากการวิเคราะห์ทางเคมีเทคนิคการตรวจสอบข้ามเกี่ยวข้องกับการแบ่งข้อมูลออกเป็นชุดสอบเทียบและการตรวจสอบความถูกต้องชุดสอบเทียบถูกนำมาใช้สำหรับการฝึกโมเดล PLS ในขณะที่ชุดการตรวจสอบถูกสงวนไว้สำหรับการประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
ในการทำซ้ำแต่ละชุดการตรวจสอบและการสอบเทียบจะถูกรวมเข้าด้วยกัน และส่วนใหม่ของข้อมูลจะถูกกำหนดเป็นชุดการตรวจสอบความถูกต้องจากนั้นกระบวนการนี้จะทำซ้ำซึ่งเกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองและการตรวจสอบในชุดที่อัปเดตขั้นตอนการทำซ้ำนี้จะดำเนินต่อไปจนกว่าแต่ละตัวอย่างจะได้รับการแสดงอย่างน้อยหนึ่งครั้งในชุดการตรวจสอบความถูกต้องซึ่งจะให้การประเมินความสามารถในการทำนายของโมเดล PLS ที่ครอบคลุม
ผลลัพธ์จากการตรวจสอบข้ามจะแสดงในรูปที่ 2
เพื่อหาปริมาณความแม่นยำของแบบจำลองลักษณะทางสถิติต่อไปนี้จะสรุปใน:
• R2: ผู้มีอำนาจในการพิจารณายิ่งใกล้กับ 1 เท่าไหร่ก็ยิ่งดีเท่านั้น
• RMSE: สี่เหลี่ยมค่าเฉลี่ยรากของข้อผิดพลาดยิ่งเล็กลงยิ่งดี
• ก. ย. - ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการทำนายยิ่งเล็กลงยิ่งดี
• อคติ — ความแตกต่างเฉลี่ยระหว่างผลการปฏิบัติการและค่าที่คาดการณ์ยิ่งใกล้กับ 0 ยิ่งดีเท่านั้น
ผลการค้นพบที่นำเสนอในการศึกษาครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่า NeoSpectra Scanner มีศักยภาพที่จะปรากฏเป็นโซลูชันเชิงพาณิชย์หลักสำหรับการวิเคราะห์นม สอดคล้องกับมาตรฐาน ICAR สำหรับการใช้งานในฟาร์มในเวลาเดียวกันก็มีความสามารถในการทำให้การวิเคราะห์นมมาใช้เป็นประชาธิปไตยผ่านห่วงโซ่อุปทานนมทั้งหมดซึ่งแตกต่างจากเทคโนโลยีดั้งเดิมและเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่สำหรับการวิเคราะห์นมอื่น ๆ NeoSpectra ผสานรวมชุดคุณสมบัติอย่างมีเอกลักษณ์ช่วยให้การวิเคราะห์นมที่ประหยัดค่าใช้จ่าย รวดเร็ว แพร่หลาย ใช้งานง่าย ใช้งานง่าย และแม่นยำ
ข้อสรุป
เครื่องสแกนเนอร์ NeoSpectra ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่ยอดเยี่ยมในการวิเคราะห์นมดิบ ทำให้สามารถทดสอบในภาคสนามได้ตัวอย่างที่รวบรวมโดยตรงจากฟาร์มสามารถวิเคราะห์ได้ทันทีและข้อมูลที่ได้สามารถใช้เพื่อปรับแต่งและประเมินสุขภาพของวัวและคุณภาพของนมข้อมูลทั้งหมดจะถูกเก็บไว้ในระบบคลาวด์อย่างปลอดภัยเพื่อให้แน่ใจว่าสามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ในโลกความสามารถนี้ใช้ได้กับทั้งเกษตรกรขนาดเล็กและ บริษัท ขนาดใหญ่ โดยนำเสนอโซลูชันที่หลากหลายซึ่งรวมเข้ากับการตั้งค่าฟาร์มต่างๆ ได้อย่างราบรื่น
