(57)【要約】【課題】チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を正確に予測する。【解決手段】チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を予測するにあたり，原料乳の全固形分Ｃ，スターター添加率Ｒ，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化に基づき，ニューラルネットワーク１を用いて，チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を予測する。本発明によれば，チーズ製造の自動化を促し，チーズの品質や歩留まり向上に大きく貢献できる。また，人間の判断ミスや個人差をなくした自動化が可能で，ロット毎の品質の差をなくすことが可能となる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を予測する方法であって，
原料乳の成分である全固形分，乳脂肪分及びタンパク質濃度の少なくともいずれか１つと，スターター添加率と，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化とに基づいて，ニューラルネットワークを用いて凝乳酵素添加時期とカード切断時期のいずれか一方もしくは両方を予測することを特徴とする，予測方法。
【請求項２】
三階層型のニューラルネットワークを用いて凝乳酵素添加時期とカード切断時期のいずれか一方もしくは両方を予測することを特徴とする，請求項１に記載の予測方法。
【請求項３】
学習用データの選択にユークリッド距離を用いて，凝乳酵素添加時期とカード切断時期のいずれか一方もしくは両方を予測することを特徴とする，請求項１又は２に記載の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を予測する方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
チーズ製造工程は主として，乳酸発酵工程，凝固工程，カード切断，ホエー排出，型詰，熟成工程からなり，乳酸発酵工程，凝固工程，カード切断におけるｐＨ管理が製品の品質に影響することが知られている。特にチーズ製造工程の自動化を進める観点から，乳酸発酵工程の終了時期（凝乳酵素添加時期）や凝固工程終了時期（カード切断時期）の高精度な予測が求められている。従来，カード切断時期の制御に関しては，例えば特許文献１が知られている。また，各種入力データから予測を行うものとして，例えば特許文献２，３が知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特公平７−２０８１号公報
【特許文献２】
特開平７−１２８０１号公報
【特許文献３】
特開２００２−１３６２２３号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，実際のチーズ製造工程では，原料乳の成分（全固形分，乳脂肪分，タンパク質濃度）やスターター活性が異なるため，凝乳酵素を添加するｐＨに到達する時期，つまり乳酸発酵工程の終了時期を厳密に管理することは難しい。また，凝固工程終了時期，つまりカード切断時期も，原料乳の成分（全固形分，乳脂肪分，タンパク質濃度）やスターター活性が異なるため，同じように厳密に管理することは難しい。そのため，チーズ製造工程の自動化を進めるためには，ロット毎に正確に凝乳酵素を添加するｐＨに到達する時期やカードを切断するｐＨに到達する時期を予測することが求められる。従来は，このようにロット毎に凝乳酵素を添加するｐＨに到達する時期やカードを切断するｐＨに到達する時期を予測できるような方法は確立されていなかった。また，ｐＨ計測のためのｐＨセンサにはガラスが使用されているため，破損による食品への混入の可能性やタンパク質のセンサ表面付着による精度低下のためオンライン計測は難しかった。
【０００５】
本発明の目的は，チーズ製造における乳酸発酵工程の終了時期（凝乳酵素の添加時期）や凝固工程終了時期（カード切断時期）を予測できる方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
この目的を達成するために，本発明では，チーズ製造における凝乳酵素添加時期，カード切断時期を予測するにあたり，原料乳の成分である全固形分，乳脂肪分及びタンパク質濃度の少なくともいずれか１つと，スターター添加率と，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化とに基づいて，ニューラルネットワークを用いて凝乳酵素添加時期とカード切断時期のいずれか一方もしくは両方を予測するようにした。なお，隠れ層の多い多層型のニューラルネットワークが考えられるが，データ処理速度を考慮すると，精度に大きな差異が認められない限り，隠れ層数の少ない三階層型のニューラルネットワークを用いて予測することが好ましい。また，学習用データの選択にユークリッド距離を用いて，凝乳酵素添加時期やカード切断時期を予測する。
【０００７】
【発明の実施の形態】
チーズ製造においては，原料乳にスターターを添加することにより，乳酸発酵が行われ，目標とするｐＨに到達した後，凝乳酵素を原料乳に添加することにより凝固工程が行われる。本発明では，先ず一連のチーズ製造を行い，原料乳の成分（Ｃ），スターター添加率（Ｒ），培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化（ｐＨ０，・・，ｐＨｔ）を入力し，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間（Ｔｅ）（予測値）を出力とするニューラルネットワーク１を構築する。なお，原料乳の成分（Ｃ）は，原料乳中の全固形分，乳脂肪分，タンパク質濃度の少なくとも１つで表される。
【０００８】
ここで，図１は，こうして構築されるニューラルネットワーク１の構造図である。ニューラルネットワークには，階層型，相互結合型などがあることが知られているが，本発明では，例えば図１に示す如き，入力層（ａ），隠れ層（中間層）（ｂ），出力層（ｃ）からなる三階層型のニューラルネットワーク１を用いて凝乳酵素添加時期を予測する（あるいは，カード切断時期を予測する）。
【０００９】
入力層（ａ）には，原料乳の成分Ｃ，スターター添加率Ｒ，培養開始時の原料乳のｐＨ０，培養開始後の原料乳のｐＨｔが入力される。そして，入力層（ａ），隠れ層（ｂ），出力層（ｃ）を経て，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間の予測値Ｔｅが出力される（あるいは，カード切断時期が出力される）。各階層間での応答関数には，例えばシグモイド関数が用いられる。
【００１０】
そして，学習用データベースに基づいてこのようなニューラルネットワーク１を構築した後，実際のチーズ製造の乳酸発酵工程において，原料乳の成分Ｃ，スターター添加率Ｒ，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化（ｐＨ０，・・，ｐＨｔ）に基づいて，ニューラルネットワークを用いて，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間の予測値Ｔｅを予測する。また，同様の方法でニューラルネットワークによりカードを切断する時期の予測を行うことができる。
【００１１】
【実施例】
以下，実施例により，本発明を更に具体的に説明する。
〔ニューラルネットワークの構築〕
１．原料乳
実施例では，脱脂粉乳（雪印乳業株式会社）を蒸留水に溶かした還元脱脂乳を使用した。脱脂粉乳の主要な構成は，固形分の総容量：９６．４％，水：３．６％，タンパク質３４．８％，乳脂肪０．８％，乳糖５２．８％，灰分：８．０％（カルシウム：１１００ｍｇ／１００ｇ，リン：１０００ｍｇ／１００ｇ，鉄分：０．５ｍｇ／１００ｇ，ナトリウム：５５０ｍｇ／１００ｇ）である。原料乳の全固形分は６％〜１４％の間に調整した。
【００１２】
２．スターター（乳酸菌）
産業的なチーズ生産のスターターとして用いられる典型的な凍結乾燥菌体ＣＨ−Ｎ１１（中温性・芳香性のスターター，タイプＬＤ，ＣＨＲハンセン社製，デンマーク）を使用した。殺菌済み還元脱脂乳１００ｇに対し，この凍結乾燥菌体１ｍｇを添加した。凍結乾燥菌体添加後の還元脱脂乳を２２℃の温水中で２０時間静置して培養し，チーズ製造における乳酸発酵工程のスターターとして使用した。
【００１３】
３．乳酸発酵工程
有効容量が２リットルの培養槽（ＢＭＪ−０２，バイオレット社製）を使用した。還元脱脂乳１．５ｋｇを培養槽に移し，湯せんにより７８℃で１０分間殺菌した。殺菌した還元脱脂乳を以降，原料乳とする。そして，前述のスターターを原料乳に対して０．５〜１．５容量％（スターター添加率Ｒ）の範囲で接種し，乳酸発酵させた。接種直後に，１０分間窒素でバブリングすることにより嫌気性雰囲気とした。培養温度は３０℃とし，攪拌速度は１００ｒｐｍとした。また，５ＮのＮａＯＨ水溶液を使用して，スターター添加前の原料乳のｐＨを約６．８に調節した。培養中は各時間における原料乳のｐＨであるｐＨｔをモニタリングし，凝乳酵素を添加して凝固工程に移行するのに適したｐＨである６．４に到達した時に乳酸発酵工程を終了させた。
【００１４】
４．凝固工程
原料乳のｐＨが６．４に到達した時，凝乳酵素であるレンネット（Ｎａｔｕｒｅｎ，ｓｔａｎｄａｒｄ　ｐｌｕｓ９００，ＣＨＲ　ハンセン社製，デンマーク）を加えて凝固工程を開始した。０．３％レンネット水溶液を１５ｇ培養槽に添加し，充分混合させた。その後，温度３０℃に保持した。凝固工程では攪拌を停止した。原料乳のｐＨをモニタリングし，原料乳のｐＨが６．１５に到達したとき，凝固工程を終了させた。通常は凝固工程終了時にカード切断を行う。
【００１５】
５．人工ニューラルネットワークの構築
以上に説明した条件で，先ず何回かのチーズ製造実験を行い，原料乳の全固形分Ｃ，スターター添加率Ｒ，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化（ｐＨ０，・・，ｐＨｔ）と，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間（実測値）（Ｔｅ）のニューラルネット構築用の学習用データベースを得た。なお，今回，原料乳の成分Ｃとして原料乳の全固形分のみを対象とした。そして，その学習用データベースに基づいて，原料乳の全固形分Ｃ，スターター添加率Ｒ，培養開始時及び培養開始後の原料乳のｐＨ変化（ｐＨ０，・・，ｐＨｔ）を入力とし，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間（予測値）（Ｔｅ）を出力するニューラルネットワーク１を構築した。なお，ニューラルネットワーク１は，先に図１で説明した如き，三階層型のニューラルネットワーク１である。
【００１６】
図２は，実施例で使用したニューラルネットワーク１のシステム構成の説明図である。このシステムは学習用データベース（実験結果）１０と予測アルゴリズム２０といった２つの主な部分から構成されている。学習用データベース１０は，ユークリッド距離に基づいたデータ選択機能を備えたデータベースが構築され，ニューラルネットワーク１の学習過程に使用される。
【００１７】
学習用データベース１０は，種々の条件（原料乳の全固形分Ｃは６％〜１４％，スターター添加率Ｒは原料乳に対して０．５〜１．５容量％，培養開始時における原料乳のｐＨ０は約６．８）における乳酸発酵の２５バッチ分の実験データであり，原料乳の全固形分（Ｃ），スターター添加率（Ｒ），スターター添加後０分（培養開始時）のｐＨ０，添加後２０分のｐＨ２０，添加後４０分のｐＨ４０，添加後６０分のｐＨ６０を含んでいる。入出力データは，ニューラルネットワークで用いられる前に０と１の間の数値になるように，最小値と最大値の間で比例変換され，標準化される。例えば０〜１００までを０〜１又は１〜０とすると，５０は０．５を意味する。
【００１８】
ニューラルネットワーク１は予測するために行う実験の初期値，隠れ層の数，学習するための反復回数，学習するためのデータ数を入力することにより開始される。次に，システムは学習のためのデータ選択に移る。ニューラルネットワークによる予測精度を向上するために，学習用データは予測用データとデータベースからユークリッド距離に基づいて選択することが重要である。この条件を満たすために，データベースにおけるデータセットと初期入力データとのユークリッド距離（Ｅｕ）は次式（１）のようになる。
2004105047.tif 000003
【００１９】
ここに，σは，各変数における標準偏差を示し，ｐＨ０は，培養開始時の初期ｐＨを示す。添え字ｉは，各変数の初期条件であることを示す。データセットは，最小のユークリッド距離Ｅｕから順次昇順して選択した。このシステムは，指定した反復回数内で学習を開始して，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間Ｔｅ（予測値）を予測する。
【００２０】
実施例では，バックプロパゲーション（逆誤差伝搬）アルゴリズムをもった三階層型のニューラルネットワーク（最急降下法によりネットワークの結合荷重を調節するデルタ則に基づくニューラルネットワーク）をニューラルネットワークモデリングのために使用した。この実施例では，先に図１に示した三階層型のニューラルネットワークを用いている。次式（２）に示すシグモイド関数ｆ（Ｓｋ）を，ニューロンユニットにおける応答関数に用いた。
2004105047.tif 000004
【００２１】
学習用データを使用し，学習用データＴｋとニューラルネットワークモデリングシステムの出力Ｔｅ（予測値）との間の誤差関数Ｅｐ（次式（３）に示す。）が最小になるようにニューロンユニット間の結合荷重を最適化した。
2004105047.tif 000005
【００２２】
例えば，次式（４），（５）に示すように，出力Ｔｅ（予測値）は，隠れ層（中間層）の第ｊ番目のユニットであるＨｊからの出力と隠れ層における第ｊ番目のユニットと出力ユニットの間の結合荷重であるＶｊを用いて表すことができる。
2004105047.tif 000006
【００２３】
ニューラルネットワークを用いた凝乳酵素を添加する時期の予測用プログラムはＶｉｓｕａｌ　Ｂａｓｉｃ　ｖｅｒ．５．０（マイクロソフト　Ｃｏ．，アメリカ）を用いて作成した。
【００２４】
〔培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間Ｔｅの予測〕
１．乳酸発酵工程と凝固工程
図３は，チーズ製造における乳酸発酵工程と凝固工程の間の典型的な原料乳のｐＨの経時変化を示している。原料乳へのスターター添加後，乳酸発酵の進行に伴って，原料乳のｐＨは徐々に低下した。ｐＨ６．４でレンネット溶液の添加により凝固工程を開始した。ｐＨ６．１５になったところで凝固工程を終了した。凝乳酵素であるレンネットを添加する最適な時期を決定することは，チーズの品質を保証するために非常に重要である。しかし，実際のチーズ製造における乳酸発酵の進行は原料乳の成分（全固形分，乳脂肪分，タンパク質濃度）やスターターの活性，添加率などといった様々な要因に依存するので，凝乳酵素添加に最適なｐＨであるｐＨ６．４に到達する時期は必ずしも精度良く再現できるものではない。そこで原料乳の成分（原料乳の全固形分）の影響，乳酸発酵および凝固工程中のスターターの活性（スターター添加率）の影響を実験的に調べた。
【００２５】
図４，５にその結果を示す。図４は各全固形分Ｃの原料乳を用いた時の乳酸発酵中の原料乳のｐＨ変化を示す。原料乳の全固形分が最も低い場合（全固形分６％）には，ｐＨ低下が最も遅かった。また，全固形分８〜１２％の場合では，ｐＨ低下に差が見られた。乳酸発酵工程におけるスターター活性（添加率）の影響を評価するために，スターター添加率（Ｒ）を０．５％から１．５％に変化させた（図５）。スターター添加率（Ｒ）の増加とともに，凝乳酵素添加に最適なｐＨであるｐＨ６．４に到達する時期も早くなった。これは，スターターの活性が乳酸発酵の進行に強く影響を及ぼすことを示唆する。このように，実際のチーズ製造では，乳酸発酵の進行が原料乳の成分やスターター活性（添加率）に依存し，乳酸発酵中の原料乳のｐＨ低下は必ずしも再現できるものではない。
【００２６】
図６では，凝固工程における原料乳の成分とスターター活性（添加率）の影響を検討した。すべての場合に，凝乳酵素であるレンネットは，ｐＨ６．４で正確に原料乳に添加された。レンネットを添加するタイミングが正確に決定されていれば，凝固工程中のｐＨ変化に関する限り，原料乳の全固形分とスターター添加率に大きく影響されないという結果を図６からみることができる。
【００２７】
これらの結果に基づいて，乳酸発酵工程の終了時期（培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間Ｔｅ）が精度良く予測できれば，カード切断時期もＴｅにＡ（凝固工程開始時のｐＨ６．４から凝固工程の終了時のｐＨ６．１５に到達するまでの時間）を加えることにより，精度良く予測できることがわかった。実際に，初期のスターター条件と乳酸発酵工程の初期段階でのいくつかのオフラインで計測したｐＨデータに基づいて，培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間Ｔｅ，引き続いてカード切断時期を予測できれば，それは非常に有用である。そこで，様々な条件下での培養開始時から凝乳酵素を添加するｐＨに到達するまでの時間Ｔｅを予測可能なモデルを検討した。工業的なチーズ製造の自動化システムを設計する場合，そのようなモデルは最適化する上で特に不可欠である。
【００２８】
２．ニューラルネットワークモデルによる凝乳酵素を添加する時期の予測
上記の調査に基づき，ニューラルネットワーク１を利用して凝乳酵素を添加する時期を予測した。様々な原料乳の全固形分（Ｃ）及びスターター添加率（Ｒ）について実行して得られた２５の実験データを含むデータベースを使用した。このデータベース中の各データの実験条件は，図７中に示されている。図７中にプロットされた各点には，１つ又は複数の実験データがそれぞれ含まれている。入力として原料乳の全固形分（Ｃ），スターター添加率（Ｒ），スターター添加後０分，２０分，４０分，６０分のｐＨデータを使用した。局所的最小値への収束や誤差振動は学習の間にみられなかった。
【００２９】
先ず最初に凝乳酵素を添加する時期を予測するために様々な初期条件の６つの場合に対し，データベース中の完全なデータ（ユークリッド距離によって選択されたデータではない）を用いるニューラルネットワークを採用した。ニューラルネットワークシステム検証用のデータは，学習用のデータベースには当然関係していない。隠れ層のユニット数と学習の反復計算回数は，予測誤差を最小限にするために確認され，それぞれ８と２０００に決定された。
【００３０】
表１に，結果を要約した。評価誤差が約２０分となり，予測結果は満足できるものではなかった。これは，データベースの中で全データを用いたため，予測条件に接近していない低品位のデータを含んでいることに起因している。さらに，データベース中のデータ数が毎日の生産によって増加する場合，このようなアプローチは学習過程のためにデータベースの全データを使用することによって予測精度が下がる。
【００３１】
【表１】
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【００３２】
したがって，ニューラルネットワークによる予測実行を改善するために，ユークリッド距離によるデータ選択を検討した。先ず，予測するために選ばれたデータ数の影響を調べた。図８に，２つのケースに対する学習用のデータ数と平均誤差の関係を示す。図からわかるように，４つのデータセットを選んだ場合に最も平均誤差が小さかった。更に表１の結果で示唆されたように，学習用データの増加が予測精度を低下させていることがわかる。他の条件でも同じような結果が得られたため，選択するデータ数は４とした。隠れ層のユニット数と学習用計算の反復回数もそれぞれ，８と２０００が最適であることがわかった。
【００３３】
表２は，表１と同じ条件でユークリッド距離によるデータ選択を使用して予測結果を要約したものである。この結果から，予測結果が，すべての場合において実験データに非常に近いことがわかる。評価誤差の平均値は約６分（乳酸発酵工程の合計時間の約３％）であり，産業的に充分に適用できるレベルである。予測精度はユークリッド距離を用いたデータ選択手法と結びついた学習用データベースを使用したことにより非常に改良された。この実施例では，入力として，原料乳の全固形分，スターター添加率，スターター添加後２０分，４０分，６０分の各ｐＨを使用した。このように，凝乳酵素を添加する時期を予測するための学習データベースを備えたニューラルネットワークモデルを開発することが可能となった。
【００３４】
【表２】
2004105047.tif 000008
【００３５】
【発明の効果】
本発明によれば，チーズ製造における凝乳酵素添加時期やカード切断時期を正確に予測できるようになり，チーズ製造の自動化を促し，チーズの品質や歩留まり向上に大きく貢献できる。また，人間の判断ミスや個人差をなくした自動化が可能で，ロット毎の品質の差をなくすことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】ニューラルネットワークの構造図である。
【図２】実施例で使用したニューラルネットワークのシステム構成の説明図である。
【図３】チーズ製造の乳酸発酵工程と凝固工程における原料乳のｐＨの典型的な経時変化を示すグラフである。
【図４】乳酸発酵工程に及ぼす原料乳の全固形分の影響を示すグラフである。
【図５】乳酸発酵工程に及ぼすスターター添加率の影響を示すグラフである。
【図６】凝固工程に及ぼす原料乳の全固形分の影響とスターター添加率の影響を示すグラフである。
【図７】各データの原料乳の初期全固形分とスターター添加率を示すグラフである。
【図８】選択されたデータ数と平均評価誤差の関係を示すグラフである。
【符号の説明】
１　　ニューラルネットワーク
１０　学習用データベース
２０　予測アルゴリズム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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