3. Контроль качества творога по органолептическим показателям с применением нейронной сети

Традиционно оценку первых свойств осуществляют органолептическим путем. Однако такая оценка качества субъективна и несовершенна. Чтобы получить достоверные результаты, необходимо использовать научно обоснованные методы отбора дегустаторов и оценки продуктов, выполнить требования, предъявляемые к помещению, освещению и другие условия проведения анализа .Успешное решение этой задачи при минимальных затратах на подготовку и проведение анализов станет возможным благодаря внедрению в производственный процесс автоматизированного про- граммно-аппаратного комплекса (ПАК) контроля вкусовых показателей творога, в основе алгоритма работы которого заложена нейросетевая модель (НСМ) .

По ГОСТу контроль качества творога по органолептическим показателям необязателен, однако многие производители используют этот метод. Контроль проводится всего один раз в смену, что может привести к выпуску изделий с неудовлетворительными вкусовыми показателями, обусловленными откло- нениями технологического процесса от установленных норм. Реализация такой продукции может привести как к материальным издержкам, так и потере репу- тации, снижении стоимости бренда.

В связи с этим была разработана условная 5-балльная шкала для органо-лептической оценки творога и творожных изделий, представленная в таблице.

Таблица 1 Рекомендуемая шкала дегустационной оценки творога

Общая оценка, показатели продукта	Снижение оценки, баллы	Оценка, баллы
Вкус
Очень хорошо. Чистый, кисломолочный, без посторонних привкусов и запахов, с легким привкусом пастеризации, для творога с использованием сухого молока	0	5
Хорошо. Наличие не более одного из следующих признаков: кислый вкус, привкус сыворотки, ореховый (для творога без наполнителей), слабокормовой привкус	1	4
Удовлетворительно. Одновременно наличие не более двух из следующих признаков: слабо выраженные характерные для творога вкус и запах, наличие дрожжевого запаха и привкуса, чрезмерно кислый вкус, слабая горечь	2	3
Плохо и очень плохо (в зависимости от степени выраженности порока). Вкус и запах – нехарактерные для продукта, присутствуют выраженные посторонние привкусы и запахи	3–4	2–1
Внешний вид и консистенция
Очень хорошо. Однородная, мягкая, слегка мажущаяся, рассыпчатая, с наличием или без видимых частиц молочного белка. Для нежирного – незначительное отделение сыворотки	0	3
Хорошо. Наличие не более двух следующих признаков: мажущая консистенция, легкая крупитчатость, незначительная мучнистость. Для нежирного – заметное отделение сыворотки	1	2
Удовлетворительно. Наличие не более двух следующих признаков: рыхлая, чрезмерно рассыпчатая, слегка неоднородная консистенция. Для нежирного продукта – значительное отделение сыворотки	2	1
Плохо и очень плохо (в зависимости от степени выраженности порока). Выраженная резинистая, комковатая, грубая, крошливая, чрезмерно мажущая, слизистая консистенция, сильное отделение сыворотки	3	0
Общая оценка, показатели продукта	Снижение оценки, баллы	Оценка, баллы
Цвет
Удовлетворительно. Равномерный от белого до светло-кремового	0	1
Неудовлетворительно. Неравномерный	1	0
Внешний вид потребительской упаковки и маркировки
Отлично и хорошо. Правильные надписи на этикетках и маркировке	0	1
Удовлетворительно. Правильные надписи на этикетках и маркировке, недостаточно четкая маркировка и яркость надписи, незначительные дефекты в заделке упаковочного материала, отдельные вмятины на поверхности	0,5	0,5
Плохо. Грязная, поврежденная тара, значительная деформация упаковки и продукта с нарушением герметичности упаковки, нечеткая, нечитаемая, неправильная маркировка или ее отсутствие	1	0

Максимальная суммарная оценка творога и творожных изделий – 10 баллов, которые складываются из оценки следующих показателей:

• 5 баллов – вкус и запах;

• 3 балла – консистенция и внешний вид;

• 1 балл – цвет;

• 1 балл – внешний вид потребительской упаковки и маркировка.

Для разработки ПАК необходимо получить набор входных параметров, влияющих на вкус готового изделия (жирность сливок, количество закваски

и сычужного фермента, количество влаги в твороге, жирность молока, тем-пература сгустка и т.д.), и выходных – результаты оценки продукта дегуста-ционной комиссии по предложенной шкале. На основе известных входных (X₁, X₂…X_n) и выходных (Y₁, Y₂) данных можно обучить нейронную сеть.

Схема нейронной сети представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 Схема нейронной сети

Принцип работы нейронной сети заключается в следующем: через ней-ронную сеть пропускаются наборы входных параметров, для которых известны выходные. Происходит вычисление весовых коэффициентов связей нейронов – обучение сети. Затем если подать входные параметры, для которых неизвестны выходные, то нейронная сеть построит прогноз их значений на основе весовых коэффициентов.

Таким образом, можно оценить вкус готового творога, что до этого состав- ляло некоторую сложность, учитывая субъективность оценки. Необходимо провести ряд испытаний, что позволит дать наиболее полную оценку качества продукта и по полученным результатам обучить нейронную сеть оценке качества всех последующих партий готового продукта.