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用于奶的 凝结特性的在线分析和分类的系统和方法

阅读：335发布：2024-01-28

专利汇可以提供用于奶的凝结特性的在线分析和分类的系统和方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种用于基于预测的凝结特性在线引导奶的方法，其中所述方法包括对来自挤奶站和收集点之间的奶线的生奶进行取样；在生奶样本上进行光透射、光反射、散射和荧光中的一种或多种的光谱分析；基于所述光谱分析在线预测至少一个凝结参数；以及基于所述至少一个凝结参数将奶从所述挤奶站在线引导到多个目的地中的一个。，下面是用于奶的凝结特性的在线分析和分类的系统和方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种用于基于预测的凝结特性在线引导奶的方法，所述方法包括：
对来自挤奶站和收集点之间的奶线的生奶进行取样；
在生奶样本上进行光透射、光反射、散射和荧光中的一种或多种的光谱分析；
基于所述光谱分析在线预测至少一个凝结参数；以及
基于所述至少一个凝结参数将奶从所述挤奶站在线引导到多个目的地中的一个。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述光谱分析利用NIR谱测量来执行。
3.如权利要求1或2所述的方法，其中，所述光谱分析利用可见光谱测量来执行。
4.如权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，利用多个LED来进行所述光谱分析，每个LED被配置用于以要被用于测量的范围内的不同波长来照射生奶样本。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述范围在365nm至950nm之间。
6.如权利要求1-5中任一项所述的方法，其中，利用一个或多个检测器来进行所述光谱分析，以检测通过所述生奶样本所透射的光。
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，利用一个或多个检测器来进行所述光谱分析，以检测从所述生奶样本所反射的光。
8.如权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，利用一个或多个检测器来进行所述光谱分析，以检测来自所述生奶样本的光散射。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所述光谱分析利用荧光谱测量来执行。
10.如权利要求9所述的方法，其中，利用多个具有在290nm和430nm之间的预先选择的波长的光源来进行所述光谱分析。
11.如权利要求9或10所述的方法，包括检测以大致90度所散射的光。
12.如权利要求1所述的方法，其中，预测基于预先存储的经验数据。
13.如权利要求1-12中任一项所述的方法，包括基于包括经验系数的预先定义的多项式来确定生奶样本的凝结特性，所述经验系数是从来自不同奶牛以及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。
14.如权利要求13所述的方法，其中，所述已知凝结特性是在将粗制凝乳酶添加到所述测试样本后从每个测试样本的光学测量所确定的。
15.如权利要求1-14中任一项所述的方法，其中，所述取样是在脉动的奶流上进行的。
16.如权利要求15所述的方法，其中在每个样本上进行多次所述光谱分析。
17.如权利要求1-16中任一项所述的方法，其中，所述凝结参数选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组。
18.如权利要求1-17中任一项所述的方法，其中，在所述生奶样本上的分析不涉及将凝结剂添加到奶。
19.如权利要求1-18中任一项所述的方法，其中，所述引导自动地且无人为干预地进行。
20.如权利要求1-19中任一项所述的方法，其中，对于各个奶牛的奶站进行所述引导。
21.一种用于根据预测的生奶的凝结特性对奶进行在线引导的系统，包括：
奶线，其被配置以提供在挤奶站与收集点之间的奶流；
取样室，其被配置为接收来自奶线的脉动奶样本；
分析器，其被配置为确定流经所述奶线的生奶样本的至少一个光学特性；
处理器，其操作为基于光学数据估算奶的凝结特性；以及
控制器，其接收来自所述处理器的估算并响应于所估算的凝结特性将在流动线中的奶引导到目的地。
22.如权利要求21所述的系统，其中，所述分析器是NIR谱测量分析器。
23.如权利要求21或22所述的系统，其中，所述分析器包括可见光谱测量分析器。
24.如权利要求21所述的系统，其中，所述分析器是荧光谱测量分析器。
25.如权利要求21-24中任一项所述的系统，包括存储器单元，所述存储器单元用于存储基于定义的多项式函数将来自所述分析器的输出与所述样本的至少一个凝结特性相联系的经验系数。
26.如权利要求25所述的系统，其中，所述经验系数是从来自不同奶牛及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。
27.如权利要求21-26中任一项所述的系统，其中，所述凝结特性由选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组的参数确定。
28.如权利要求21-27中任一项所述的系统，其中，所述控制器被配置用于引导已确定为具有用于饮用的定义阈值以下的凝乳硬度的奶以及引导已确定为具有用于乳酪生产的定义阈值以上的凝乳硬度的奶。
29.如权利要求21-28中任一项所述的系统，其中，所述控制器被配置用于以奶的每个脉动样本的分辨度来引导奶。
30.如权利要求21-29中任一项所述的系统，其中，所述控制器被配置用于以大约每两秒种一次的分辨度来引导奶。
31.如权利要求21-30中任一项所述的系统，其中，所述分析器被配置用于在所述生奶样本上进行分析而不对所述生奶样本添加凝结剂。
32.一种用于预测生奶的凝结特性的方法，所述方法包括：
在生奶样本上进行光透射、光反射、散射和荧光中的一种或多种的光谱分析而无需添加凝结剂；以及
基于所述光谱分析预测至少一个凝结参数。
33.如权利要求32所述的方法，其中，所述光谱分析利用NIR谱测量来进行。
34.如权利要求32或33所述的方法，其中，所述光谱分析利用可见光谱测量来进行。
35.如权利要求32所述的方法，其中，所述光谱分析利用荧光谱测量来进行。
36.如权利要求32-35中任一项所述的方法，其中，所述预测是基于预先存储的经验数据的。
37.如权利要求32-36中任一项所述的方法，其中，所述预测基于预先定义的包括经验系数的多项式，所述经验系数是从来自不同奶牛以及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。
38.如权利要求37所述的方法，其中，所述已知凝结特性是在将粗制凝乳酶添加到测试样本后从每个测试样本的光学测量确定的。
39.如权利要求32-38中任一项所述的方法，其中，所述光谱分析被在每个样本上进行多次。
40.如权利要求32-39中任一项所述的方法，其中，所述凝结参数选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组。
41.一种用于在线分析奶的至少一个凝结特性的系统，包括：
取样室，其被配置用于在线接收来自奶线的脉动奶样本；
分析器，其被配置用于确定所述取样室中的奶样本的至少一个特性；以及处理器，其操作为基于所述至少一个特性和将所述至少一个特性与奶的凝结特性相联系的预先存储的经验数据来在线估算所述奶样本的凝结特性。
42.如权利要求41所述的系统，其中，所述分析器被配置成在所述生奶样本上进行分析而无需对所述生奶样本添加凝结剂。
43.如权利要求41或42所述的系统，其中，所述分析器被配置成确定所述奶样本的至少一个光学特性。
44.如权利要求41-43中任一项所述的系统，其中，所述凝结特性由选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组的参数确定。
45.如权利要求41-44中任一项所述的系统，包括存储器单元，所述存储器单元用于存储基于定义的多项式函数将来自所述分析器的输出与所述奶样本的至少一个凝结特性相联系的经验系数。
46.如权利要求45所述的系统，其中，所述经验系数是从来自不同奶牛及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量奶样本的统计分析获得的。

说明书全文

用于奶的凝结特性的在线分析和分类的系统和方法

技术领域

[0001] 本发明在其一些实施例中涉及奶的定量分析领域，并且更具体但不排他地，本发明涉及奶的凝结特性的定量分析。

背景技术

[0002] 奶场供应的奶的凝结特性对乳酪产业具有很大的重要性。与具有较差的特性的奶相比，具有较好的凝结特点(例如，短的凝结时间和高的凝乳硬度)的奶可以理想的组分产生较高的乳酪产率。

[0003] 在O’Callaghan等人的“用于在制造乳酪的过程中监视凝乳固化的系统的评论(Review of systems for monitoring curd setting duringcheesemaking)”一文中，描述了已知的用于检测奶的凝结特性的方法。该文章公开在期刊《奶场技术(Dairy Technology)》中(2002年5月，第2期，第55卷，第65-74页)，在此通过引用的方式将其全部内容并入。所描述的方法基于粗制凝乳酶凝结过程中在奶中出现的生理化学变化。一般地，粗制凝乳酶(rennet)被添加到从奶场中的总收集容器中提取出的奶样本中，并且对正在凝结的奶的凝结特性进行测量。

[0004] 在等人的“用于确定奶的粗制凝乳酶凝结特性的方法比较(Acomparison of the methods for determination of the rennet coagulationproperties ofmilk)”一文中，描述了两种已知的用于测量凝结特性的技术：外形图案方案(formagraph)和视觉图案方案(optigraph)。该文章公开在斯堪的纳维亚农业学报中
2005年A辑，第55卷，第145-148页(ActaAgriculturae Scand SectionA，2005；Vol.55：
PP.145-148)，在此通过引用的方式将其全部内容并入。

[0005] 根据等人的文章，外形图案方案测量当正在凝结的奶的样本受到线性振荡时摆锤所施加的极小的力。所记录的测量是硬度和时间。硬度一般定义为正在凝结的奶的粘性和弹性特点的组合。

[0006] 根据等人的文章，视觉图案方案(optigraph)基于测量随着凝结过程发展而从正在凝结的奶中发射出的近红外(NIR)信号衰减。

[0007] 这两种方法都需要在进行测量之前添加酶，因此是破坏性的。这些方法的分析持续时间可能比挤奶的过程长，并因此被实施为用于在总的容器中评价奶场的奶。

[0008] 发明名称为“光谱流体分析器(Spectroscopic Fluid Analyzer)”的国际专利申请公开WO03040704描述了一种用于确定流体的组成部分的浓度的NIR光谱流体分析系统，在此通过引用的方式将该专利申请全部并入。该系统使用一系列的发光二极管(LED)来对流体的样本进行照明，并使用光检测器来对每个LED的波长范围，测量通过样本的透射吸收率以及从样本的反射或散射。样本的组成部分的浓度以多项式来表达，该多项式是所测量的透射强度和/或反射强度的函数，并且是经验系数的函数，所述经验系数是通过先前的在从具有已知组分浓度的大量测试样本获得的测量强度上进行的统计分析提取出的。

发明内容

[0009] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于在线和/或实时地分析收集在挤奶厅中的生奶的至少一个凝结特性的方法和装置。

[0010] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于基于对在挤奶厅中所收集的生奶的至少一个凝结参数的在线检测来在线和/或实时地进行奶引导的方法和装置。

[0011] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于基于预测的凝结特性对奶进行在线引导的方法，所述方法包括：从挤奶站和收集点之间的奶线对生奶进行取样，在生奶样本上进行光透射、光反射率、散射和荧光性中的一种或多种的光谱分析，基于所述光谱分析在线预测至少一个凝结参数，以及基于所述至少一个凝结参数将奶从挤奶站在线引导到多个目的地中的一个。

[0012] 可选地，光谱分析利用NIR谱测量来进行。

[0013] 可选地，光谱分析利用可见光谱测量来进行。

[0014] 可选地，谱测量利用多个LED来进行，每个LED均配置成用于测量所使用的范围内的不同波长来照射生奶样本。

[0015] 可选地，所述范围在365nm至950nm之间。

[0016] 可选地，光谱分析利用一个或多个检测器来进行，从而检测透射经过生奶样本的光。

[0017] 可选地，利用一个或多个检测器来进行光谱分析，以检测从生奶样本所反射的光。

[0018] 可选地，利用一个或多个检测器来进行光谱分析，以检测来自生奶样本的光散射。

[0019] 可选地，光谱分析利用荧光谱测量来进行。

[0020] 可选地，利用多个具有在290nm和430nm之间的预选波长的光源来进行光谱分析。

[0021] 可选地，所述方法包括检测以基本90度散射的光。

[0022] 可选地，所述预测基于预先存储的经验数据。

[0023] 可选地，所述方法包括基于预先定义的包括经验系数的多项式来确定生奶样本的凝结特性，所述经验系数是从来自不同奶牛以及来自在挤奶过程(session)的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。

[0024] 可选地，所述已知凝结特性是在对测试样本添加粗制凝乳酶后从每个测试样本的光学测量确定的。

[0025] 可选地，所述取样在脉动的奶流上进行。

[0026] 可选地，光谱分析被在每个样本上进行多次。

[0027] 可选地，凝结参数选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组。

[0028] 可选地，在生奶样本上的分析不涉及对奶添加凝结剂。

[0029] 可选地，所述引导自动地、无人为干预地进行。

[0030] 可选地，所述引导针对各个奶牛的奶站进行。

[0031] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于根据预测的生奶凝结特性在线引导奶的系统，其包括：被配置以提供挤奶站与收集点之间的奶流的奶线，；被配置为接收来自奶线的脉动奶样本的取样室；被配置为确定流经奶线的生奶样本的至少一个光学特性的分析器；操作为基于光学数据估算奶的凝结特性的处理器；以及接收来自处理器的估算并响应于估算的凝结特性将流动线中的奶引导到目的地的控制器。

[0032] 可选地，分析器是NIR谱测量分析器。

[0033] 可选地，分析器包括可见光谱测量分析器。

[0034] 可选地，分析器是荧光谱测量分析器。

[0035] 可选地，所述系统包括存储器单元，该存储器单元用于存储基于定义的多项式函数将来自分析器的输出与样本的至少一个凝结特性相联系的经验系数。

[0036] 可选地，所述经验系数是从来自不同奶牛及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。

[0037] 可选地，所述凝结特性由选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组的参数确定。

[0038] 可选地，所述控制器被配置用于引导已确定具有低于用于饮用的定义阈值的凝乳硬度的奶以及引导确定为具有在用于乳酪生产的定义的阈值以上的凝乳硬度的奶。

[0039] 可选地，所述控制器被配置用于以奶的每个脉动样本的分辨度(resolution)来引导奶。

[0040] 可选地，所述控制器被配置用于以大约每两秒种一次的分辨度来引导奶。

[0041] 可选地，所述分析器被配置用于在生奶样本上进行分析而无需对生奶样本添加凝结剂。

[0042] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于预测生奶的凝结特性的方法，所述方法包括：在生奶样本上进行光透射、光反射、散射和荧光中的一种或多种的光谱分析而无需添加凝结剂；以及基于该光谱分析预测至少一个凝结参数。

[0043] 可选地，光谱分析利用NIR谱测量来实现。

[0044] 可选地，光谱分析利用可见光谱测量来实现。

[0045] 可选地，光谱分析利用荧光谱测量来实现。

[0046] 可选地，所述预测基于预先存储的经验数据。

[0047] 可选地，所述预测基于预先定义的包括经验系数的多项式，所述经验系数是从来自不同奶牛及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量测试样本的统计分析获得的。

[0048] 可选地，所述已知凝结特性是在对测试样本添加粗制凝乳酶后，从每个测试样本的光学测量确定的。

[0049] 可选地，谱测量被在每个样本上进行多次。

[0050] 可选地，凝结参数选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组。

[0051] 根据本发明一些实施例的方面，提供了一种用于在线分析奶的至少一个凝结特性的系统，其包括：配置用于在线接收来自奶线的脉动奶样本的取样室；配置用于确定取样室中的奶样本的至少一个特性的分析器；以及操作为基于所述至少一个特性和将所述至少一个特性与奶的凝结特性相联系的预先存储的经验数据来在线估算奶样本的凝结特性的处理器。

[0052] 可选地，所述分析器被配置用于在样本上进行分析而无需对生奶样本添加凝结剂。

[0053] 可选地，所述分析器被配置用于确定奶样本的至少一个光学特性。

[0054] 可选地，所述凝结特性由选自包括Cy(90)、Cy(60)和RCT的组的参数确定。

[0055] 可选地，所述系统包括存储器单元，该存储器单元用于存储基于定义的多项式函数将来自分析器的输出与奶样本的至少一个凝结特性相联系的经验系数。

[0056] 可选地，所述经验系数是从来自不同奶牛及来自在挤奶过程的不同时期的具有已知凝结特性的大量奶样本的统计分析获得的。

[0057] 除非另外定义，否则本文中使用的所有技术和/或科学术语都具有与本发明所属领域的普通技术人员所普遍理解的含义相同的含义。尽管与本文所描述的方法和材料相似或等同的方法和材料都能够在实施或测试本发明的实施例时被使用，但是下面仅对示例性方法和/或材料进行描述。在产生冲突的情况下，本专利申请的说明书(包括其中的定义)将占据支配位置。此外，材料、方法和示例仅仅是示例性的，并不意在一定是限制性的。

[0058] 本发明实施例的方法和/或系统的实施可涉及手动地、自动地或者手动、自动相结合地执行或完成所选择的任务。另外，根据本发明的方法和/或系统的实施例的实际器械和设备，可以利用操作系统通过硬件、软件或固件或者它们的组合来实施多个选择的任务。

[0059] 例如，根据本发明实施例的用于执行所选择的任务的硬件可以被实现为芯片或电路。作为软件，根据本发明实施例的所选择的任务可以被实现为多个由计算机利用任何适当的操作系统来执行的软件指令。在本发明的示例性实施例中，根据如本文所描述的方法和/或系统的示例性实施例的一个或多个任务由比如执行多个指令的计算平台等数据处理器执行。可选地，数据处理器包括用于存储指令和/或数据的易失性存储器，和/或用于存储指令和/或数据的非易失性存储器，例如磁性硬盘和/或可移除媒介。可选地，还提供网络连接。还可选地提供显示器和/或诸如键盘或鼠标的用户输入设备。附图说明

[0060] 在此仅通过示例参照附图描述本发明的一些实施例。现在详细地参照附图，需要强调的是所示的细节是示例性的并且用于示意性地论述本发明的实施例。关于这一点，结合附图的描述使得本发明的实施例可以如何被实施对本领域技术人员显而易见。

[0061] 在图中：

[0062] 图1是根据本发明一些实施例的示例性系统的示意图，该系统用于基于凝结特性在线分析和引导生奶；

[0063] 图2是根据本发明一些实施例的光学测量系统的示范性示意图，所述光学测量系统能够被实现用于在线分析生奶从而确定凝结特性；

[0064] 图3是简化的流程图，描绘了根据本发明一些实施例的示例性方法，所述方法用于确定来自NIR谱测量测量系统的检测强度与生奶的至少一个凝结特性之间的关系；

[0065] 图4是根据本发明一些实施例的荧光测量系统的示意性图示，该荧光测量系统要被用于在线分析生奶的凝结特性；

[0066] 图5是简化的流程图，描绘了根据本发明一些实施例的示例性方法，所述方法用于确定检测到的来自荧光测量系统的发射与生奶的至少一个凝结特性之间的关系；

[0067] 图6是简化的流程图，描绘了根据本发明一些实施例的示例性方法，所述方法用于基于凝结特性在线分析和引导生奶；

[0068] 图7是示出了从三个不同的多项式获得的样本结果的图表，所述多项式用来利用根据本发明的一些实施例的在线NIR谱测量系统预测凝乳硬度的值；

[0069] 图8A和8B是图表，其示出了当将凝乳硬度和粗制凝乳酶凝结时间的测量值和判定值分别与利用根据本发明的一些实施例的在线荧光系统预测的值作比较时获得的样本结果。

具体实施方式

[0070] 本发明在其一些实施例中涉及奶的定量分析领域，并且更具体地，但非排他地，本发明涉及奶的凝结参数的定量分析。

[0071] 在不同的奶牛之间以及在对各个奶牛的挤奶过程(session)期间，奶的凝结特性存在显著的差异。对奶的凝结特性的定量分析允许对于期望产品(例如，乳酪制品、饮用奶)而言，根据奶的适用性来选择奶。利用已知的用于测量奶的凝结参数的技术，可以基于对正在凝结的奶的分析为农场的平均产量确定凝结特性。可以基于为平均产量所确定的特性，将奶分送到不同的目的地。

[0072] 本申请的发明人已经发现，为了根据奶的凝结特性改善奶的分类，可以实行凝结参数的在线和/或实时分析。本申请的发明人已经发现，这种分析促进了在挤奶过程期间基于各个奶牛的凝结特性和/或凝结参数的变化来将奶在线引导到不同的容器。根据奶对于期望产品的适用性而改进分离奶的分辨度，可以增强牧群的平均奶的经济价值。如此处所使用的，术语“凝结参数的在线和/或实时分析”指的是在挤奶过程期间所进行的分析，从而及时地获得分析结果，以实现将具有确定的参数的奶流引导到指定的目的地，而例如不妨碍经过奶线的奶流。

[0073] 一般地，在挤奶过程期间，奶的脂肪浓度以近似线性的方式增大。由于脂肪存在于凝结的固体之间，所以奶的凝结能力也被期望在进行挤奶过程期间增强。然而，如果出现“过度挤奶”，例如挤奶过程超出期望的时段，那么奶的凝结能力一般会由于空奶头的抽空而降低。

[0074] 另外，已知的是，在任何给定的时间，牧群中一般都存在一头或多头可能感染细菌的奶牛，这些细菌起到破环和/或削弱奶的凝结能力的作用。一般通过检测奶牛的产奶中所升高的体细胞数(SCC)来进行诊断。对受感染的奶牛的早期诊断可以预防细菌在牧群中的其他奶牛之间蔓延。本申请的发明人已经发现，对凝结参数随着其正在被收集而进行的在线分析，有助于在每次挤奶过程期间识别被感染的奶牛，使得被感染的奶牛可以立即得到治疗。本申请的发明人已经发现，由于感染(例如由于高SCC)而导致的奶的低凝结能力一般可在挤奶过程的开始阶段被检测到，因为体细胞趋于集中在奶头的底部。

[0075] 本发明一些实施例的方面提供了一种用于在线分析生奶的凝结特性的系统。根据本发明的一些实施例，所述系统包括：操作为接受流体样本的至少一个测量室；操作为照射流过测量室的流体的一个或多个NIR光源；以及操作为检测来自流动流体的光的透射吸收、反射和/或散射的一个或多个NIR光检测器。根据本发明的一些实施例，NIR光源包括一系列LED，每个LED均具有不同的波长。

[0076] 根据本发明的其他实施例，所述系统包括：操作为接受流体样本的至少一个测量室；具有用于激发奶样本的290nm和430nm之间的预先选择的波长的一个或多个光源；以及用于记录荧光发射光谱的光谱仪。

[0077] 本发明一些实施例的方面提供了一种用于基于光谱流体分析在线分析生奶的一个或多个凝结特性的方法。在一些示例性实施例中，所测量的透射、反射、散射和/或吸收的NIR光的强度被与从具有已知凝结特性的大量测试样本所获得的测量强度进行比较。在其他实施例中，荧光发射光谱被与从具有已知凝结特性的大量测试样本获得的测量的发射作比较。

[0078] 根据本发明的一些实施例，生奶的一个或多个凝结特性以多项式的形式表达，所述多项式是测得的发射、透射、反射、散射和/或吸收的强度的函数，以及经验系数的函数。根据本发明的实施例，为了定义经验系数，利用此处描述的系统和方法从在奶样本上进行的吸收和反射测量来获得数据，其中在整个挤奶过程期间从大量奶牛获取所述奶样本。此外，每个奶样本的凝结特性是利用已知的方法独立地确定的。然后使用这些已知的凝结特性通过采用此处所描述的统计分析方法来提取经验系数。

[0079] 根据本发明的一些实施例，针对每个光源(每个光源均具有不同的波长)并针对每个测量所检测的光(例如，发射光、透射光、反射光和/或散射光)的光检测器来确定经验系数。

[0080] 根据本发明的一些实施例，经验系数例如通过在所测量的强度上执行偏最小二乘法(PLS)回归、部分成分分析(PCA)和/或多元成分分析来提取，其中所测量的强度是通过测量具有已知凝结特性的大量测试样本获得的。一旦被提取，经验系数便连同与其相联系的样本的凝结特性一起被存储，作为存储器中的参考数据库，用于在未知样本的测量中使用。根据本发明的实施例，使用与多成分化学反应动力学的分析中所使用的化学计量分析方法相似的方法来将所测量的值与数据库的内容作比较。

[0081] 根据本发明的一些实施例，所述一个或多个凝结参数包括凝乳硬度，例如添加粗制凝乳酶一小时后的期望凝乳硬度Cy(60)和/或添加粗制凝乳酶90分钟后的期望凝乳硬度Cy(90)。在一些示例性实施例中，具有相对较高的凝乳硬度的奶被引导到用于干乳酪生产的容器中。在本发明的一些示例性实施例中，具有相对较低的凝乳硬度的奶被引导到将在其中对奶进行包装以用于饮用的容器中。

[0082] 根据本发明的一些实施例，所述一个或多个凝结特性包括粗制凝乳酶凝结时间(RCT)。在一些示例性实施例中，具有相对快些的RCT的奶被引导到用于干乳酪生产的容器中，而具有相对慢些的RCT的奶可被引导用于饮用。

[0083] 本发明一些实施例的方面提供了一种系统，其用于基于生奶在其被收集时的一个或多个凝结参数的在线分析，将奶引导到不同的收集桶。根据本发明的一些实施例，所述系统包括分析器和选择器阀，该分析器用于执行所收集的生奶样本的在线分析，该选择器阀用于引导奶流流过通向所选择的奶收集阀的所选择奶线。根据本发明的一些实施例，选择器阀可操作为在各个奶牛的单次挤奶过程期间引导奶通过一个或多个奶线。根据本发明的一些实施例，所述系统包括用于基于来自分析器的数据输出来控制选择器阀的功能的控制器。

[0084] 现在参照图1，其示出了根据本发明一些实施例的示例性系统，该系统用于对生奶进行在线凝结分析并基于所检测的凝结特性进行引导。根据本发明的一些实施例，奶分析和引导系统100固定在挤奶厅中并被执行以便分析和引导在每个挤奶过程期间从各个奶牛抽吸的奶。根据本发明的一些实施例，从奶牛12抽吸的奶流过奶计量器122、生奶凝结剂分析器124并流过选择器阀128，选择器阀128引导奶通过一个或多个奶线130进入收集桶132内，例如收集桶132A、132B。根据本发明的一些实施例，凝结特性的在线分析由分析器124执行，并且从分析器124获得的值和/或信号被发送到控制器系统114。通常，控制器系统114基于获得的数据控制选择器阀128的功能，并且从而基于一个或多个测得的参数来控制将奶流引导到不同的奶线130。

[0085] 根据本发明的一些实施例，控制器系统114与可选的奶计量器122、凝结剂分析器124以及选择器阀128之间的连通，可以分别通过系绳线120、118和116来实现。可选地，奶计量器122、凝结剂分析器124和选择器阀128还通过系绳线120、118和116被给予动力。可选地，通过无线通信(例如，蓝牙通信)来实现通信和/或给予动力。可选地，控制器系统114、奶计量器122、凝结剂分析器124和选择器阀128中的一个或多个被集成到单个单元中。

[0086] 根据本发明的一些实施例，凝结剂分析器124是NIR谱测量(spectroscopy)分析器。在一些示例性实施例中，凝结剂分析器可以与在所并入的国际专利公开No.WO03/040704中所描述的NIR光谱奶分析器相似。根据本发明的其他实施例，凝结剂分析器
124是基于检测奶样本的荧光发射光谱的荧光分析器。在一个示例性实施例中，分析器124包括不止一个分析器，例如NIR谱测量分析器和荧光分析器。

[0087] 根据本发明的一些实施例，凝结剂分析器124被实现为确定、感测和/或测量一个或多个与凝结相关的参数，例如RCT、Cy(60)和/或Cy(90)。在一些示例性实施例中，凝结剂分析器124还实现为确定奶的其他特性，例如在所并入的国际专利公开No.WO 03/040704中描述的奶组成部分的等级。

[0088] 根据本发明的一些实施例，控制器系统114包括存储器1140、处理器1145以及控制器1149。可选地，控制器系统114与计算系统通信，使得至少一部分处理和存储器功能由计算系统提供。根据本发明的一些实施例，从分析器124和/或奶计量器所获得的信号、数据和/或值可以至少部分地由控制系统114处理。可选地，数据的处理由分析器124和/或奶计量器122来执行。根据本发明的一些实施例，存储器1140被实现为存储一个或多个阈值，基于所述阈值来进行供奶流过的奶线的选择。根据本发明的一些实施例，存储器1140被实现为存储定义一个或多个多项式的多个系数。通过所述多项式，生奶的凝结特性表达为从分析器124获得的数据的函数。根据本发明的一些实施例，分析器124包括处理和/或存储能力，以存储和/或确定一个或多个多项式系数和/或阈值。

[0089] 根据本发明的一些实施例，控制系统114设有具有显示器和用户输入单元的终端1150，用于将用户与奶分析和引导系统100面接。在一些示例性实施例中，用户能够通过随控制系统114的界面来选择和/或调整选择器阀128可通过其引导奶的被启动的奶线130和/或应当通过其引导奶的具体通道和/或桶的数量。在一些示例性实施例中，用户能够通过随控制系统114的用户界面选择和/或调整用来确定抽吸奶的目的地的一个或多个参数值。其他参数可以由用户通过控制系统114的用户界面单元来选择和/或调整，这些参数例如为挤奶过程的持续时间，分析器124的取样率。根据本发明的实施例，控制系统114被实现为例如通过用户界面单元接收奶牛检入(check-in)信息。奶牛检入信息可以包括奶牛的识别、每天的挤奶过程数、奶牛的营养信息、奶牛的健康状态等。根据本发明的一些实施例，控制系统114被实现为报告关于挤奶过程的信息以及测量参数。通常，奶的转向和/或引导是自动地执行的。根据本发明的一些实施例，控制系统114被输入/输出(I/O)设备替换和/或被集成到中央控制系统中。

[0090] 根据本发明的实施例，选择器阀可以是在材料、流量和自清洁能力方面适用于奶工业的任何已知的选择器和/或换向阀。在一些示例性实施例中，挤奶线中的平均流量为大约5升/分钟的奶和10升/分钟的空气，其中奶流的最大值大约为15升/分钟。

[0091] 尽管在图1中奶计量器122示出为处于分析器124的上游，但是分析器124也可以位于奶计量器122的上游和/或与奶计量器122整合在一起。尽管所述系统描述为用于各个奶牛输出的奶引导，但是所述系统也能等同地应用于多个奶牛的公共奶线。

[0092] 现在参照图2，其示出了根据本发明一些实施例的光学测量系统的示例性图示，该系统能够实施为用于生奶的在线分析，以确定凝结特性。根据本发明的一些实施例，图2所示的光学分析系统与所并入的国际专利公开No.WO03040704中描述的光学分析系统相似，但是包括适于计算凝结相关参数的计算和控制系统22。

[0093] 根据本发明的实施例，分析器124沿着挤奶站212和收集点214之间的流动管、管道和/或导管210集成。根据本发明的一些实施例，分析器214包括取样室216，从管210到取样室216的奶被收集在样本腔218中并被分析。在一些示例性实施例中，取样室216具有凹入腔218，凹入腔218优选邻接奶的主流动管，并且被以基本向下的方向设置，从而使其被一直改变的流动奶样本填充。这使得能够在脉动的奶流上进行光传输测量，而脉动和湍流不会显著地影响测量的精度。

[0094] 根据本发明的一些实施例，利用LED阵列220进行光传输测量，所述LED阵列220合并大量独立的LED发射体221，每个发射体221以要用于测量的范围内的不同波长进行发射。根据示例性实施例，LED 221的波长范围在365nm至950nm之间，从而覆盖光谱的至NIR区域的可见光。可选地，从每个LED 221输出的光借助于光纤222被传送到套筒223，所有纤维222在套筒223处被集束在一起，从而形成紧密的光源，该光源发射任何被照亮的LED、或多个LED 221的波长。在一些示例性实施例中，在套筒223的中心设有检测器224以检测从LED阵列220反射和/或反向散射的光。

[0095] 根据本发明的一些实施例，从光源套筒223传输的光进入入口并穿过样本腔218，从而穿过一个或多个出口231射出，以待检测。可选地，通过邻近出口231布置的硅光检测器227来检测。在一些实施例中，对应于光束强度的被检测信号228被输入到信号应用和处理系统230中。来自检测系统的输出强度可以被馈送到计算和控制系统232，所获得的光谱在计算和控制系统232中被通过在此所描述的方法进行分析。在一些示例性实施例中，计算和控制系统232将控制信息235传给LED源221，以提供调制频率(如果使用了的话)，并且该调制频率还通过控制线236被输入给信号放大和处理系统230中的相敏检测器。计算和控制系统232也可实施为控制LED源221的开关顺序和定时，以便扫描要测量的整个光谱范围。

[0096] 根据示例性实施例，每个LED 221被打开数毫秒，并且在该波长下执行吸收和/或散射测量。为了更快地进行测量，可以同时测量检测器227上的透射吸收信号和检测器224上的反向散射信号。根据一些实施例，使用横向(traverse)检测器229来测量以大致90度所散射的光(或者相对于激光束方向以0至180度之间的某个其他中间角度布置，以测量该方向上的散射)，并且其信号还被与检测器224和227上的信号同时地测量。

[0097] 一般地，在挤奶期间通过取样室216的奶流的脉冲率通常最大不快于每两秒一个奶脉冲。由于该重复率通常显著地慢于测量扫描率，所以吸收/散射测量可以在样本腔218中所收集的每个奶样本上重复多次，然后对每个样本取均值，从而减小测量的差异水平并增加浓度计算的精度。

[0098] 现在参照图3，其示出了描绘根据本发明一些实施例的用于确定来自NIR谱测量(spectroscopy)测量系统的检测强度与生奶的至少一个凝结特性之间的关系的示例性方法的简化流程图。根据本发明的一些实施例，从大量奶牛并在挤奶过程期间的不同时间点收集生奶样本(方框310)。根据本发明的一些实施例，NIR谱测量(spectroscopy)是根据本文所描述的方法和/或根据所并入的国际专利公开No.WO03040704中描述的方法(方框320)。来自NIR谱测量的一个或多个检测强度被检测，例如反射强度、透射强度、反向散射强度(方框330)。在一个示例性实施例中，凝结剂(例如，粗制凝乳酶)被添加到所收集的每个样本中(方框340)。用于确定一个或多个凝结剂特性的一种或多种已知的方法可以确定(方框350)。在一个示例中，利用视觉图案方案(optigraph)来确定凝乳硬度参数。例如，确定90分钟后的凝乳硬度Cy(90)。在一个示例中，利用已知的方法确定参数RCT。不止一个参数可以被确定并且可以实施不止一种已知的方法来确定每个参数。

[0099] 根据本发明的一些实施例，通过使通过流体所透射的光束的强度以及从流体所反射和/或散射的光束的强度符合按照检测强度以及一个或多个经验系数的用于定义的凝结参数的多项式来定义生奶的凝结特性(方框360)。根据本发明的实施例，经验系数由从具有已知凝结参数的多个流体样本获得的透射、反射和/或散射强度的统计分析来确定。一旦确定，经验系数优选存储在数据库中(方框370)并可用来实时地确定将来的生奶样本的凝结参数。

[0100] 根据本发明的一些实施例，使用按照被用于每个LED测量的所测量的透射、反射和/或散射光强度来定义多项式。在一些示例性实施例中，每个强度术语都与经验系数一起出现，从而所述多项式可以是如下的形式：

[0101] CP＝∑axtjItj+∑bxtjI2tj+∑cxtjI3tj+...+∑axrjIrj+∑bxrjI2rj+∑cxrjI3rj+...[0102] 其中：

[0103] j＝1-10，表示NIR和可见光谱中的10个分立的光源；

[0104] itj＝在透射率光检测器上所检测到的来自光源j的光的强度；

[0105] irj＝在反射率光检测器上检测到的来自光源j的光的强度；

[0106] CP＝凝结参数，例如Cy(90)、RCT和Cy(60)；以及

[0107] axtj、bxtj、cxtj、...axrj、bxrj、cxrj＝经验系数，其使检测到的光的强度与凝结特性CP相联系。

[0108] 根据一个实施例，使用三阶多项式，并且仅仅使用达到cxtj和cxrj的系数。

[0109] 一般地，经验系数的值最初优选通过使用统计分析方法通过试验确定，例如通过在的大量样本集合上进行PLS回归、PCA和/或多元成分分析来确定，在所述的大量样本集合中凝乳硬度和/或粗制凝乳酶凝结时间是通过标准检测方法已知的。为了提供足够广泛的数据库，样本一般从数百头不同的奶牛获得。

[0110] 一旦这些系数已知，它们便连同与其相联系的样本的凝结参数值一起被存储，作为在测量未知样本时使用的计算系统存储器中的参考数据库。在本发明的一个实施例中，从未知奶样本中提取凝结参数是通过进一步的将测得的强度与所述数据库的内容作比较的统计分析方法来进行的，诸如可由在多成分化学反应动力学的分析中所使用的化学计量分析方法所知道的。根据本发明的一个实施例，分析器使用16个LED源221，从而从每个未知的奶样本获得32个测量信号，其中16个信号来自透射测量(16个LED 221中的每个提供一个信号)，16个信号来自反射或反向散射测量(16个LED 221中的每个提供一个信号)。这32个测量信号(每个处于其已知的波长范围)然后通过统计分析化学计量型方法与所存储的与各个奶凝结特性相关的光谱曲线的大的数据库相联系。该校正和分析方法因此允许使用具有其非统一的宽的光谱范围的便宜的LED 221作为光源，而非使用如一些现有技术的光学流体分析器中所使用的更独立并且单色的光源，如激光。

[0111] 根据本发明的一些实施例，使用除多项式方法之外的其他数学和/或统计方法来确定所进行的测量与生奶样本的凝结特性之间的关系。在本发明的一个实施例中，进行多变量分析。在另一个实施例中，执行PLS回归。在又一个实施例中，使用PCA。可选地，执行其他方法，包括例如神经网络方案、基因算法、非线性PCA、多线性回归(MLR)和群集分析。可以基于实施所需的精度、稳定性和处理能力和/或时间来选择一个或多个算法。

[0112] 根据一些实施例，使用多于一种分析方法，并对结果进行比较。根据本发明的一些实施例，不同的算法和/或分析方法可以被执行以便预测不同的奶特性。

[0113] 尽管已经使用16个LED描述了本发明的实施例，但是在此所描述的系统和方法不限于使用16个LED，并且可以多于和少于16个LED来实现。另外，在此所描述的系统和方法不限于使用具有在此所描述的LED的波长的LED。此外，多于或少于32个测量信号可以被用在所定义的多项式中。例外，可以使用48个测量信号，例如16个来自透射测量，16个来自反射测量，还有16个来自反向散射测量。

[0114] 对所有检测到的奶成分的这些浓度分析的结果被打印或显示在输出单元234上，并传输到用于分析的牧群管理系统。根据本发明的一些实施例，输出单元234集成于控制系统114。

[0115] 现在参照图4，其示出了根据本发明一些实施例的荧光测量系统的示意图，该荧光测量系统要用于生奶的凝结特性的在线分析。根据本发明的一些实施例，一个或多个分立的光源412通过导光器414连续地照射并激发取样室416中的奶样本。根据本发明的一些实施例，光源412以在290nm至430nm之间所预先选择的波长进行照射。在一些示例性实施例中，取样室416可以与取样室218相似。根据本发明的一些实施例，以90度角发射的荧光经由导光器414被收集，并且栅格和/或光谱计424记录发射光谱。根据本发明的一些实施例，光谱数据例如光谱数据420被用来利用计算单元422来计算凝结特性。根据本发明的一些实施例，计算单元422的功能可以嵌入在控制系统114和/或分析器124中。

[0116] 一般地，在奶中存在很多发射荧光的物质，例如Triptophan和其他芳香氨基酸、维他命A、FAD、FADH、NaDH、黄质氧化酶以及其他物质。用于每个照射波长的荧光光谱被具体的生奶样本的成分和特点所影响。本申请的发明人已经发现，这些荧光光谱可被用来确定生奶的凝结特性以及其他奶成分，如脂肪、蛋白质、酪蛋白和体细胞数。

[0117] 现在参照图5，其示出了描述根据本发明一些实施例的示例性方法的简化的流程图，该示例性方法用于确定来自荧光测量系统的检测强度与生奶的至少一个凝结特性之间的关系。根据本发明的实施例，从大量奶牛并从在挤奶过程期间的不同时间点收集生奶样本(方框510)。根据本发明的一些实施例，根据对于所收集的不同样本确定荧光发射，进行荧光测量(方框520)。检测到的来自样本的荧光发射被存储(方框530)。在一些示例性实施例中，诸如粗制凝乳酶的凝结剂被添加到被收集的每个样本中(方框540)。用于确定一个或多个凝结特性的一种或多种已知方法可以被确定(方框550)。在一个示例中，利用视觉图案方案(optigraph)来确定凝乳硬度参数。例如，确定90分钟后的凝乳硬度Cy(90)。在一个示例中，利用已知的方法确定参数RCT。不止一个参数可以确定，并且不止一种已知的方法可以被执行从而确定每个参数。

[0118] 根据本发明一些实施例，通过使从每个光源所检测到的荧光发射符合用于按照检测到的荧光发射以及一个或多个经验系数的定义的凝结参数的多项式来定义生奶的凝结特性(方框560)。根据本发明的实施例，经验系数通过对每个光源412的荧光发射的统计分析并从具有已知凝结参数的多个流体样本来确定。一旦确定，经验系数优选存储在数据库中(方框570)并可被用来实时地确定将来的生奶样本的凝结参数。根据本发明的实施例，为多项式的建立所进行的统计分析可以与关于NIR谱测量分析所描述的相似。根据本发明的一些实施例，多变量分析、PLS回归和/或PCA被用来从奶样本的NIR谱测量分析来确定奶的凝结特性。

[0119] 现在参照图6，其示出了描述根据本发明一些实施例的示例性方法的简化的流程图，该示例性方法用于基于凝结特性的生奶在线分析和引导。根据本发明的一些实施例，诸如参照图2和图4所描述的光学分析系统可被实施用于基于生奶的凝结特性进行生奶的在线分析和引导。根据本发明的一些实施例，在挤奶过程期间，生奶样本被引导到取样室中(方框610)。在NIR和/或荧光光谱中的光谱分析被进行(方框620)。检测强度和/或发射(方框630)。基于包括多个预先确定的经验系数的预先定义的多项式来确定一个或多个凝结特性。奶样本被冲到主奶线中和/或被新的上游样本替换(方框650)，并且选择器阀的方向被设置为将当前的奶流引导到所选择的目的地，例如奶线和/或奶桶(方框660)。凝结特性的数据以及其他数据被可选地被存储(方框670)。

[0120] 在一个示例性实施例中，预测的凝结参数是Cy(90)，并且奶流基于该预测通过三个分开的线路被分送。例如，Cy(90)＜4将被引导通过用于饮用的线路和/或引导到用于饮用的桶中；4＞Cy(90)＜10将被引导用于软乳酪，例如白干酪和酸奶，Cy(90)＞10将被引导用于干乳酪，例如切达干酪，帕马吉阿诺奶酪(farmagiano)。

[0121] 一般地，由于奶的脂肪浓度随着挤奶过程而增加，所以Cy(90)随着挤奶过程而增加。在本发明的一个示例性实施例中，取决于各个奶牛的凝结特性，在挤奶过程期间排出的第一部分奶被引导通过要用于饮用的线路和/或引导到用于饮用的桶中，在挤奶过程期间排出的中间部分的奶被引导通过要用于软乳酪的线路和/或引导到要用于软乳酪的桶中，并且在挤奶过程期间排出的最后部分的奶被引导通过要用于硬乳酪的线路和/或引导到要用于硬乳酪的桶中。挤奶过程中用于不同产品的部分取决于在线预测的奶凝结特性，例如对Cy(90)的预测。在一个示例性实施例中，来自产出具有相对较高的凝结能力的奶的奶牛的奶仅用于乳酪生产，而来自产出具有相对较低的凝结能力的奶的奶牛的奶则仅用于饮用和/或软乳酪生产。根据本发明的一些实施例，来自具有升高的SCC数的奶牛的奶，例如，基于对Cy(90)的在线预测所检测到的奶，被引导到独立的线路和/或桶。

[0122] 根据本发明的一些实施例，检测到一个或多个检测到的凝结特性的值减小被用作终止挤奶过程的指示。根据本发明的一些实施例，挤奶过程的终止基于挤奶过程期间对所记录的一个或多个参数的分析而被自动地执行。

[0123] 现在参数图7，其示出了利用根据本发明的一些实施例的在线NIR谱测量系统，从用来预测凝乳硬度的值的三个不同的多项式所获得的样本结果的图表。所测量的凝结特性是90分钟后的凝乳硬度Cy(90)。X轴表示由视觉图案方案测量的结果，而Y轴表示基于尤其参照图2-3描述的NIR谱测量系统在一天时间上测量的结果的Cy(90)预测值。图7中的每条线表示从一组数据创建的模型的结果，所述一组数据是随一天时间所获得的并被用来预测在另外两天所获得的凝结参数。例如，线性曲线710示出了基于从在第1天所收集的样本所定义的多项式，来自在第2天和第3天所收集的样本的Cy(90)的测量值和预测值。相似地，线性曲线720示出了基于从在第2天所收集的样本所定义的多项式而来自在第1天和第3天所收集的样本的Cy(90)的测量值和预测值。线性曲线730示出了基于从在第
3天所收集的样本所定义的多项式，来自在第1天和第2天收集的样本的Cy(90)的测量值和预测值。根据本发明的一些实施例，当基本所有的线(例如，三条线710、720和730)基本重合和/或当不同模型之间的标准偏差小于单个模型的不同样本之间的标准偏差时，便定义了稳定的模型。根据本发明的一些实施例，用来定义模型的样本(例如，奶牛)的数量增加，直至稳定的模型被确定。在一些示例性实施例中，大约500-2000个挤奶过程(例如
1000个挤奶过程)被用来定义用于预测一般从500或更多个奶牛所获得的Cy(90)参数的统计模型。

[0124] 现在参照图8A和8B，其示出了当将凝乳硬度和粗制凝乳酶凝结时间的测量值和预测值分别与利用根据本发明的一些实施例的在线荧光系统所预测的值作比较时获得的样本结果。在图8A中，所测量的特性是90分钟后的凝乳硬度Cy(90)，而在图8B中，所测量的特性是RCT。X轴表示通过视觉图案方案(optigraph)测量的结果，而Y轴表示通过尤其参照图4-5描述的Triptophan(以290nm激发)光谱模型的荧光发射预测的结果。

[0125] 尽管本发明的实施例是基于执行光谱分析来在线预测奶的凝结特性所描述的，但是其他的测量技术也可以被等同地应用，包括超声、电导和化学传感器。

[0126] 术语“包括”、“包含”、“具有”及其变化形式意指“包括但不限于”。

[0127] 术语“由......构成”意指“包括并且限于......”。

[0128] 术语“基本由......构成”意指组成、方法或结构可包括另外的成分、步骤和/或部件，只要这些另外的成分、步骤和/或部件并不实质上改变所主张的组成、方法或结构的基本及新颖的特征。

[0129] 应认识到，为了清楚起见，本发明在独立的实施例的背景下所描述的某些特征也可以在单个实施例中以组合的方式来提供。相反，为了简洁起见，在单个实施例的背景下所描述的本发明的多种特征也可以被独立地或者以任何适当的子组合的形式或者以适当的形式被提供在本发明的任何其他描述的实施例中。在不同实施例的背景下所描述的某些特征不应被认为是这些实施例的必要特征，除非该实施例在没有这些元素的情况下是不可操作的。

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用于奶的凝结特性的在线分析和分类的系统和方法

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