5.2.3. Electronic nose as on-line s

5.2.3. Electronic nose as on-line sensors for cheese-making
It is obvious that such an approach is very time-consuming and does not match necessarily the expectations of cheese makers. In fact, the aroma is of extreme importance as an indicator of quality and product conformity but there is a practical impossibility of employing sensory panels to the continuous monitoring of aroma. Ampuero and Bosset (2003) reported that electronic noses have the potential to fulfil this task. Once they have been calibrated, electronic noses can perform odour assessment on a continuous basis at a low cost. The electronic nose concept is based on the mammalian olfactory system. Once the volatile compounds reach the olfactory epithelium, the interactions of odorants with the appropriate chemosensory receptors, olfactory neurons, produce electrical stimuli transmitted to the brain. It was evidenced that a single olfactory neuron responded to several odorants and each odorant was sensed by multiple olfactory neurons. In the same way, electronic nose base the analysis on the cross-reactivity of an array of semi-selective sensors. The signals are processed via a pattern recognition program. It must be precise that a sampling step remains needed and the training of electronic noses based on sensory panel classifications is required in order to obtain odour-meaningful classifications. Moreover, the biological sensitivity can go down to ppt levels with a response time of milliseconds, whereas instruments barely go under ppb levels with a response time of seconds. Reported applications to dairy products are quite numerous and the authors indicated that classification by the cheese variety was possible. This was done by Jou and Harper (1998) using four different Swiss cheese samples (0% fat, 33% fat, sharp and bland). Five grams of grated cheese were placed in glass vials and incubated at 40 °C. The headspace was purge with compressed air at 250 mL/min and data were recorded during 1 min. Discriminatory analysis produced a correct classification; it was based on the intensity of various acids (acetic, propionic, butyric, isovaleric and hexanoic) which are known as key compounds of Swiss type cheese flavour. When increasing the number of volatiles used for the discrimination it failed. Adequate sampling techniques could improve the signal to noise ratio (use of SPME, a given pH, a given temperature, etc.).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5.2.3 การอิเล็กทรอนิกส์จมูกเป็นเซนเซอร์ที่ง่ายดายสำหรับทำชีสเป็นที่ชัดเจนว่า วิธีการใช้เวลามาก และไม่ตรงกับจำเป็นความคาดหวังของผู้ผลิตชีส ในความเป็นจริง มีความสำคัญมากเป็นตัวบ่งชี้คุณภาพและผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้อง แต่มีความเป็นไปได้ทำปฏิบัติของการใช้แผงรับความรู้สึกเพื่อการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของหอม Ampuero และ Bosset (2003) รายงานว่า อิเล็กทรอนิกส์ noses มีศักยภาพในการสนองความต้องการงานนี้ เมื่อมีการปรับเทียบจะ noses อิเล็กทรอนิกส์สามารถทำกลิ่นประเมินตามที่มีต้นทุนต่ำอย่างต่อเนื่อง แนวคิดของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ขึ้นอยู่กับระบบสมาน mammalian เมื่อสารระเหยถึง epithelium สมาน การโต้ตอบของ odorants กับ chemosensory receptors ที่เหมาะสม neurons สมาน ผลิตไฟฟ้าสิ่งเร้าที่ส่งไปยังสมอง จะได้เป็นหลักฐานว่า เซลล์ประสาทสมานเดียวตอบสนอง odorants หลาย และแต่ละ odorant ที่ทรง โดยสมาน neurons หลาย เดียว จมูกอิเล็กทรอนิกส์พื้นฐานการวิเคราะห์บน cross-reactivity ของอาร์เรย์ของเซนเซอร์ที่ใช้กึ่ง สัญญาณในการประมวลผลผ่านโปรแกรมการรู้จำรูปแบบการ จะต้องชัดเจนว่า ขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างยังคงจำเป็น และฝึก noses อิเล็กทรอนิกส์ตามแผงรับความรู้สึกการจัดประเภทเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้กลิ่นความหมายการจัดประเภท นอกจากนี้ ไวชีวภาพสามารถไปลง ppt ระดับเวลาของมิลลิวินาที ในขณะที่เครื่องมือแทบล่มจมระดับ ppb เวลาวินาที โปรแกรมรายงานนมมีค่อนข้างมากมาย และผู้เขียนระบุว่า แบ่งประเภทตามความหลากหลายของชีไม่ได้ นี้ถูกทำ โดย Jou และฮาร์เปอร์ (1998) โดยใช้ตัวอย่างต่าง ๆ สวิสชีส 4 (ไขมัน 0%, 33% ไขมัน คมชัด และสูง) 5 กรัมของชียังได้วางในแก้ว vials และ incubated ที่ 40 องศาเซลเซียส Headspace ถูกล้างข้อมูล ด้วยอากาศอัด 250 mL/min และบันทึกข้อมูลระหว่าง 1 นาที Discriminatory วิเคราะห์ผลิตประเภทถูกต้อง มันเป็นไปตามความเข้มของต่าง ๆ กรด (อะซิติก propionic, butyric ภาวะมีกรด และ hexanoic) ซึ่งเป็นสารสำคัญชนิดสวิสชีสรสชาติ เมื่อเพิ่มจำนวน volatiles ที่ใช้สำหรับแบ่งแยกมันล้มเหลว เทคนิคการสุ่มตัวอย่างเพียงพอสามารถปรับปรุงสัญญาณต่อเสียงรบกวน (ใช้ SPME, pH ที่กำหนด กำหนดอุณหภูมิ ฯลฯ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5.2.3 จมูกอิเล็กทรอนิกส์เป็นเซ็นเซอร์ออนไลน์สำหรับชีสทำให้เป็นที่ชัดเจนว่าวิธีการดังกล่าวเป็นเวลานานมากและไม่จำเป็นต้องตรงกับความคาดหวังของผู้ผลิตชีส
ในความเป็นจริงกลิ่นหอมมีความสำคัญมากเป็นตัวบ่งชี้ของคุณภาพและความสอดคล้องของผลิตภัณฑ์ แต่มีความเป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติของการใช้แผงเซลล์ประสาทสัมผัสในการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของกลิ่นหอม Ampuero และ Bosset (2003) รายงานว่าจมูกอิเล็กทรอนิกส์มีศักยภาพในการตอบสนองงานนี้ เมื่อพวกเขาได้รับการสอบเทียบจมูกอิเล็กทรอนิกส์สามารถดำเนินการประเมินกลิ่นอย่างต่อเนื่องในราคาที่ต่ำ แนวคิดจมูกอิเล็กทรอนิกส์จะขึ้นอยู่กับระบบการดมกลิ่นเลี้ยงลูกด้วยนม เมื่อสารระเหยถึงเยื่อบุผิวจมูกปฏิสัมพันธ์ของ odorants กับผู้รับ chemosensory เหมาะสมเซลล์ประสาทการดมกลิ่นที่เร้าผลิตไฟฟ้าส่งไปยังสมอง มันเป็นหลักฐานว่าเซลล์ประสาทการดมกลิ่นเดียวที่ตอบสนองต่อการ odorants หลายกลิ่นแต่ละรู้สึกโดยเซลล์ประสาทการดมกลิ่นหลาย ในลักษณะเดียวกับฐานจมูกอิเล็กทรอนิกส์การวิเคราะห์ในปฏิกิริยาข้ามของอาร์เรย์ของเซ็นเซอร์กึ่งเลือก สัญญาณจะถูกประมวลผลผ่านทางรูปแบบโปรแกรมการรับรู้ มันจะต้องเป็นอย่างแม่นยำว่าเป็นขั้นตอนการสุ่มตัวอย่างยังคงจำเป็นและการฝึกอบรมของจมูกอิเล็กทรอนิกส์บนพื้นฐานของการจำแนกประเภทแผงประสาทสัมผัสเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อที่จะได้รับการจำแนกกลิ่นที่มีความหมาย นอกจากนี้ยังมีความไวชีวภาพสามารถไปลงไปที่ระดับความเค็มที่มีเวลาตอบสนองของมิลลิวินาทีในขณะที่ตราสารแทบจะไม่ไปอยู่ภายใต้ระดับ ppb มีเวลาตอบสนองของการวินาที การใช้งานการรายงานไปยังผลิตภัณฑ์นมค่อนข้างจำนวนมากและผู้เขียนชี้ให้เห็นว่าการจัดหมวดหมู่ด้วยความหลากหลายชีสเป็นไปได้ นี้ทำโดย Jou และฮาร์เปอร์ (1998) ใช้สี่ที่แตกต่างกันตัวอย่างสวิสชีส (ไขมัน 0% ไขมัน 33%, คมชัดและน่าสนใจ) ห้ากรัมของชีสขูดถูกวางไว้ในขวดแก้วและบ่มที่อุณหภูมิ 40 องศาเซลเซียส headspace คือล้างด้วยอากาศอัดที่ 250 มิลลิลิตร / นาทีและข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ในช่วง 1 นาที พินิจพิเคราะห์การวิเคราะห์การผลิตการจัดหมวดหมู่ที่ถูกต้อง; มันก็ขึ้นอยู่กับความรุนแรงของกรดต่างๆ (อะซิติกโพรพิโอนิ butyric, isovaleric และ hexanoic) ซึ่งเป็นที่รู้จักกันเป็นสารประกอบที่สำคัญของประเภทรสชีสสวิส เมื่อเพิ่มจำนวนของสารระเหยที่ใช้สำหรับการเลือกปฏิบัติมันล้มเหลว เทคนิคการสุ่มตัวอย่างที่เพียงพอสามารถปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (ใช้อยู, ค่า pH ให้อุณหภูมิที่กำหนด ฯลฯ )

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5.2.3 . จมูกอิเล็กทรอนิกส์เป็นเซ็นเซอร์ออนไลน์ สำหรับการทำเนยแข็ง
เป็นที่ชัดเจนว่าวิธีการดังกล่าวจะใช้เวลานานมาก และต้องไม่ตรงกับความคาดหวังของผู้ผลิตชีส ในความเป็นจริง กลิ่นหอมของสําคัญมากเป็นตัวบ่งชี้คุณภาพและมาตรฐานผลิตภัณฑ์ แต่มันเป็นไปไม่ได้ในทางปฏิบัติของการติดตั้งและการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องของกลิ่นและ ampuero bosset ( 2003 ) รายงานว่า จมูกอิเล็กทรอนิกส์ มีศักยภาพในการทำงานนี้ เมื่อพวกเขาได้รับการสอบเทียบ , จมูกอิเล็กทรอนิกส์สามารถประเมินกลิ่นบนพื้นฐานอย่างต่อเนื่องด้วยต้นทุนที่ต่ำ แนวคิดจมูกอิเล็กทรอนิกส์จะขึ้นอยู่กับระบบการรับกลิ่นโดยเฉพาะ . เมื่อสารระเหยถึงเยื่อบุผิวกลิ่น ,ปฏิสัมพันธ์ของกลิ่นที่เหมาะสมกับ chemosensory ตัวรับกลิ่น , ประสาท , ผลิตไฟฟ้า โดยส่งไปยังสมอง มันเป็นหลักฐานว่า เดียว คือ เซลล์ประสาท ตอบหลายกลิ่นแต่ละกลิ่นถูกรู้สึกโดยและหลายกลิ่น เซลล์ประสาท ในทางเดียวกัน ฐานจมูกอิเล็กทรอนิกส์การวิเคราะห์ข้ามการอาร์เรย์ของกึ่งตัวเลือกสัญญาณจะถูกประมวลผลผ่านโปรแกรมรูปแบบการรับรู้ มันต้องชัดเจนว่าตัวอย่างขั้นตอนยังคงจำเป็นและการฝึกอบรมของจมูกอิเล็กทรอนิกส์ตามหมวดหมู่และแผงเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ได้กลิ่น ที่มีในเมืองไทย นอกจากนี้ ไวแท้ๆ สามารถลงไปในระดับกับเวลาการตอบสนองของเท่า ,ในขณะที่เครื่องมือแทบล้มละลาย ppb ระดับกับเวลาการตอบสนองของวินาที รายงานการใช้งานผลิตภัณฑ์จากนมเป็นจำนวนมากทีเดียว และผู้เขียนพบว่า การจำแนกตามชีสหลากหลายที่สุด นี้ถูกทำโดยวันและ Harper ( 1998 ) โดยใช้ที่แตกต่างกันสี่สวิสชีสตัวอย่าง ( 0 % ไขมัน 33 % ไขมัน คมและหวาน )ห้ากรัม grated ชีสอยู่ในขวดแก้วและบ่มที่อุณหภูมิ 40 องศา C อากาศอัดที่ถูกกำจัดด้วยเฮดสเปซ 250 มิลลิลิตรต่อนาที และข้อมูลที่ถูกบันทึกไว้ในช่วง 1 นาทีการวิเคราะห์การจำแนกการผลิตให้ถูกต้อง มันก็ขึ้นอยู่กับความเข้มของกรดต่างๆ ( กรดโพรพิโอนิกและปริมาณ isovaleric , hexanoic ) ซึ่งเป็น ที่รู้จักกันเป็นสารประกอบที่สำคัญของชนิดเข้มข้น สวิสชีสเมื่อเพิ่มจำนวนสารระเหยที่ใช้สำหรับการเลือกปฏิบัติมันล้มเหลว เพียงพอเทคนิคการสุ่มตัวอย่างสามารถปรับปรุงอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน ( ใช้ spme กำหนดให้ , pH , อุณหภูมิ , ฯลฯ ) .