СПЕКТРОСКОПИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ПИЩЕВОГО МАСЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРОФИЛЕЙ

1. Автоматизированный способ спектроскопического анализа характеристики пищевого масла, включающий:
получение оптическим путем с помощью спектрометра данных по коэффициенту отражения для пищевого масла непосредственно в обжарочном устройстве, содержащем пищевое масло, причем данные по коэффициенту отражения охватывают заданный диапазон длин волн инфракрасной области спектра;
безопасное получение профиля модели, соответствующего оцениваемой характеристике;
преобразование данных по коэффициенту отражения на основании профиля модели для получения значения, соответствующего характеристике; и
применение критерия к значению для создания упрощенного представления характеристики с последующим предоставлением пользователю для оценки качества масла.
2. Автоматизированный способ по п. 1, включающий передачу значения на другое устройство для по меньшей мере одного из предоставления или хранения.
3. Автоматизированный способ по п. 1, включающий безопасное получение двух или более профилей модели, соответствующих разным соответствующим оцениваемым характеристикам;
преобразование данных по коэффициенту отражения на основании двух или более профилей модели для генерирования соответствующих значений, соответствующих разным характеристикам; и
применение соответствующих критериев к значениям для создания упрощенного представления.
4. Автоматизированный способ по п. 3, в котором в упрощенном представлении отображается прогнозная оценка качества пищевого продукта, приготовленного с использованием пищевого масла.
5. Автоматизированный способ по п. 1, включающий агрегирование множества принятых значений, полученных на основании профиля модели, для генерирования агрегированных данных популяции; и
обновление по меньшей мере одного из критерия или профиля модели на основании информации, извлеченной из агрегированной популяции.
6. Автоматизированный способ по п. 1, в котором в критерий включено пороговое значение;
причем применение критерия предусматривает сравнение значения с пороговым значением; и
при этом упрощенное представление определяют в ответ на сравнение.
7. Автоматизированный способ по п. 1, в котором упрощенное представление предусматривает визуальное указание состояния масла для пользователя.
8. Автоматизированный способ по п. 7, в котором упрощенное представление предусматривает визуальное указание на промежуточное состояние масла между свежим состоянием и состоянием, в котором рекомендована замена; и
при этом критерий включает в себя присвоение значения интервалу из множества интервалов, определенных различными диапазонами значений характеристики, и при этом упрощенное представление соответствует назначенному интервалу.
9. Автоматизированный способ по п. 1, в котором упрощенное представление создают на основании значений, полученных путем применения множества профилей модели, соответствующих разным характеристикам, к полученным данным по коэффициенту отражения.
10. Автоматизированный способ по п. 1, в котором безопасное получение профиля модели предусматривает прием представления профиля модели из репозитория в ответ на подтверждение наличия у пользователя полномочий на применение профиля модели для преобразования данных по коэффициенту отражения.
11. Автоматизированный способ по п. 10, в котором доступ к профилю модели осуществляют с помощью ключа, причем ключ предоставляют в ответ на подтверждение наличия у пользователя полномочий на применение профиля модели для преобразования данных по коэффициенту отражения.
12. Автоматизированный способ по п. 10, в котором репозиторий содержит множество профилей модели, соответствующих разным соответствующим характеристикам.
13. Автоматизированный способ по п. 12, в котором разные соответствующие характеристики включают в себя по меньшей мере одно из значения свободной жирной кислоты (СЖК), цветовой единицы Гарднера или общего содержания полярного материала (TPM).
14. Автоматизированный способ по п. 1, включающий прием от пользователя выбора оцениваемой характеристики;
причем полученный профиль модели соответствует выбранной характеристике.
15. Автоматизированный способ по п. 1, в котором безопасное получение профиля модели предусматривает прием представления профиля модели из репозитория; и
при этом репозиторий содержит множество профилей модели, обеспечивающих различные заданные степени точности для обеспечения различных уровней эффективности измерения.
16. Автоматизированный способ по п. 1, в котором безопасное получение профиля модели предусматривает прием представления профиля модели из репозитория; и
при этом репозиторий содержит множество профилей модели, соответствующих разным соответствующим видам масла.
17. Автоматизированный способ по п. 1, в котором профиль модели является универсальным для по меньшей мере двух разных соответствующих видов масла.
18. Автоматизированный способ по п. 17, в котором данные по меньшей мере два разных соответствующих вида масла включают в себя по меньшей мере два из масла канолы, соевого масла, кукурузного масла или их комбинации.
19. Автоматизированный способ по п. 1, в котором профиль модели создают для обеспечения оценки в заданном диапазоне температур, и при этом пользователю не нужно измерять температуру масла или вводить температуру масла.
20. Автоматизированный способ по п. 1, в котором профиль модели содержит набор коэффициентов регрессии.
21. Автоматизированный способ по п. 20, в котором преобразование данных по коэффициенту отражения предусматривает:
преобразование данных по коэффициенту отражения в данные показателя поглощения;
корректирование данных показателя поглощения для учета рассеяния, зависимого от длины волны;
определение соответствующих значений производной скорректированных данных показателя поглощения, соответствующих отдельным значениям длин волн в пределах заданного диапазона длин волн; и
умножение вектора, определяющего коэффициенты регрессии, на значения производной для получения значения, указывающего характеристику.
22. Автоматизированный способ по п. 1, в котором заданный диапазон длин волн инфракрасной области спектра охватывает ближний инфракрасный (NIR) диапазон с длинами волн от около 700 нанометров до около 1100 нанометров.
23. Автоматизированный способ по п. 1, в котором получение профиля модели, соответствующего оцениваемой характеристике, преобразование данных по коэффициенту отражения на основании профиля модели для генерирования значения, соответствующего характеристике, и применение критерия к значению для обеспечения представления характеристики с последующим предоставлением пользователю выполняют с помощью второго устройства, соединенного со спектрометром с возможностью обмена данными.
24. Автоматизированный способ по п. 23, в котором второе устройство размещено рядом со спектрометром и соединено со спектрометром с возможностью беспроводного обмена данными.
25. Автоматизированный способ по п. 23, в котором второе устройство размещено удаленно относительно спектрометра, причем второе устройство соединено со спектрометром с возможностью обмена данными через промежуточное устройство.
26. Автоматизированный способ по п. 25, в котором второе устройство содержит подключенную к сети систему обработки и хранения данных; и
при этом промежуточное устройство представляет собой мобильное устройство.
27. Система спектроскопического анализа характеристики пищевого масла, содержащая:
спектрометр, выполненный с возможностью:
испускания света, охватывающего заданный диапазон длин волн инфракрасной области спектра;
приема отражения от пищевого масла непосредственно в обжарочном устройстве, содержащем пищевое масло; и
формирования данных по коэффициенту отражения, соответствующих принятому отражению; и
схему процессора, соединенную со схемой памяти и соединенную с возможностью обмена данными со спектрометром, причем схема процессора выполнена с возможностью:
безопасного получения профиля модели, соответствующего оцениваемой характеристике, и хранения профиля модели в схеме памяти;
преобразования данных по коэффициенту отражения, полученных с помощью спектрометра, на основании профиля модели для получения значения, соответствующего характеристике; и
применения критерия к значению для создания упрощенного представления характеристики с последующим предоставлением пользователю для оценки качества масла.
28. Система по п. 27, содержащая репозиторий, выполненный с возможностью безопасного хранения множества профилей модели для извлечения; и
при этом схема процессора выполнена с возможностью:
безопасного получения двух или более профилей модели из множества профилей модели, причем два или более профилей модели соответствуют разным соответствующим оцениваемым характеристикам;
преобразования данных по коэффициенту отражения на основании двух или более профилей модели для генерирования соответствующих значений, соответствующих разным соответствующим характеристикам; и
применения соответствующих критериев к значениям для создания упрощенного представления.
29. Система по п. 28, в которой в упрощенном представлении отображается прогнозная оценка качества пищевого продукта, приготовленного с использованием масла.
30. Система по п. 27, содержащая репозиторий, выполненный с возможностью хранения и агрегирования множества принятых значений характеристики, сформированных на основании профиля модели, для генерирования агрегированных данных популяции; и
при этом схема процессора выполнена с возможностью обновления по меньшей мере одного из критерия или профиля модели на основании информации, извлеченной из агрегированной популяции.
31. Система по п. 27, в которой спектрометр содержит дисплей, выполненный с возможностью отображения упрощенного представления, причем упрощенное представление предусматривает визуальное указание состояния масла для пользователя.
32. Система по п. 31, в которой упрощенное представление предусматривает визуальное указание на промежуточное состояние масла между свежим состоянием и состоянием, в котором рекомендована замена.
33. Система по п. 27, в которой схема процессора выполнена с возможностью получения профиля модели путем приема зашифрованного представления профиля модели из репозитория.
34. Система по п. 33, в которой схема процессора выполнена с возможностью дешифрования представления профиля модели с использованием ключа, причем ключ принимают в ответ на подтверждение наличия у пользователя полномочий на дешифрование и применение профиля модели для преобразования данных по коэффициенту отражения.
35. Система по п. 33, содержащая репозиторий, выполненный с возможностью хранения множества профилей модели.
36. Система по п. 35, в которой репозиторий содержит множество профилей модели, соответствующих разным соответствующим видам масла.
37. Система по п. 35, в которой схема процессора выполнена с возможностью приема от пользователя выбора оцениваемой характеристики;
причем полученный профиль модели соответствует выбранной характеристике.
38. Система по п. 35, в которой репозиторий выполнен с возможностью хранения множества профилей модели, обеспечивающих различные заданные степени точности для обеспечения различных уровней эффективности измерения.
39. Система по п. 35, в которой репозиторий выполнен с возможностью хранения множества профилей модели, соответствующих разным соответствующим характеристикам; и
при этом разные соответствующие характеристики включают в себя по меньшей мере одно из значения свободной жирной кислоты (СЖК), цветовой единицы Гарднера или общего содержания полярного материала (TPM).
40. Система по п. 27, в которой профиль модели является универсальным для по меньшей мере двух разных соответствующих видов масла.
41. Система по п. 40, в которой данные по меньшей мере два разных соответствующих вида масла включают в себя по меньшей мере два из масла канолы, соевого масла, кукурузного масла или их комбинации.
42. Система по п. 27, в которой профиль модели создают для обеспечения оценки в заданном диапазоне температур, и при этом схема процессора не должна управлять измерением температуры масла или принимать вводимые пользователем данные для температуры масла.
43. Система по п. 27, в которой профиль модели содержит набор коэффициентов регрессии.
44. Система по п. 27, в которой схема процессора выполнена с возможностью преобразования данных по коэффициенту отражения, включая:
преобразование данных по коэффициенту отражения в данные показателя поглощения;
корректирование данных показателя поглощения для учета рассеяния, зависимого от длины волны;
определение соответствующих значений производной скорректированных данных показателя поглощения, соответствующих отдельным значениям длин волн в пределах заданного диапазона длин волн; и
умножение вектора, определяющего коэффициенты регрессии, на значения производной для получения значения, указывающего характеристику.
45. Система по п. 27, в которой заданный диапазон длин волн инфракрасной области спектра охватывает ближний инфракрасный (NIR) диапазон с длинами волн от около 700 нанометров до около 1100 нанометров.
46. Система по п. 27, в которой схема процессора и схема памяти размещены во втором устройстве, соединенном со спектрометром с возможностью обмена данными.
47. Система по п. 46, в которой второе устройство размещено рядом со спектрометром и соединено со спектрометром с возможностью беспроводного обмена данными.
48. Система по п. 46, в которой второе устройство размещено удаленно относительно спектрометра, причем второе устройство соединено со спектрометром с возможностью обмена данными через промежуточное устройство.
49. Система по п. 48, в которой второе устройство содержит подключенную к сети систему обработки и хранения данных; и
при этом промежуточное устройство представляет собой мобильное устройство.
50. Система по п. 27, в которой схема процессора и схема памяти включены в качестве составной части в узел, в котором размещен спектрометр.
51. Система спектроскопического анализа характеристики пищевого масла, содержащая:
спектрометр, содержащий средство для формирования данных по коэффициенту отражения, соответствующих отражению, принятому от пищевого масла непосредственно в обжарочном устройстве, содержащем пищевое масло, причем данные по коэффициенту отражения охватывают заданный диапазон длин волн инфракрасной области спектра;
средство пользовательского интерфейса, выполненное с возможностью приема от пользователя выбора оцениваемой характеристики; и
средство обработки, соединенное со спектрометром и выполненное с возможностью безопасного получения профиля модели, соответствующего характеристике, и хранения профиля модели в схеме памяти, преобразования данных по коэффициенту отражения, полученных с помощью спектрометра, использования профиля модели для генерирования значения, соответствующего характеристике, и применения критерия к значению для создания упрощенного представления характеристики с последующим предоставлением пользователю для оценки качества масла.
52. Система по п. 51, содержащая репозиторий, выполненный с возможностью безопасного хранения множества профилей модели для извлечения; и
при этом средство обработки выполнено с возможностью безопасного получения двух или более профилей модели из множества профилей модели, причем два или более профилей модели соответствуют разным соответствующим оцениваемым характеристикам, преобразования данных по коэффициенту отражения на основании двух или более профилей модели для генерирования соответствующих значений, соответствующих разным соответствующим характеристикам, и применения соответствующих критериев к этим значениям для создания упрощенного представления и его предоставления пользователю.