JP2011516879A - 乳凝固性のオンライン分析および分類のためのシステムおよび方法 - Google Patents

乳凝固性のオンライン分析および分類のためのシステムおよび方法 Download PDF

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Abstract

予測される凝固特性に基づく乳のオンラインチャネリングのための方法であって、搾乳ステーションと集乳ポイントとの間のミルクラインから生乳を試料採取するステップと、生乳試料に対し光透過、光反射、散乱、および蛍光発光のうちの１つ以上のスペクトル分析を実行するステップと、該スペクトル分析に基づいて少なくとも１つの凝固パラメータをオンラインで予測するステップと、少なくとも１つの凝固パラメータに基づいて搾乳ステーションからオンラインで複数の給送先の１つに乳をチャネリングするステップとを含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、その一部の実施形態では、乳の定量分析の分野に関し、さらに詳しくは、乳の凝固特性の定量分析に関するが、それのみに限定されない。
酪農場によって供給される乳の凝固特性は、チーズ産業にとって非常に重要である。有利な凝固特性、例えば短い凝固時間および高いカード硬さを持つ乳は、劣った特性の乳と比較して望ましい組成で高いチーズ収量をもたらすことができる。
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄａｉｒｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、Ｖｏｌ．５５、Ｎｏ．２、Ｍａｙ２００２、ｐｐ．６５〜７４で発表されたＯ’Ｃａｌｌａｇｈａｎらによる論文「Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ ｓｙｓｔｅｍｓ ｆｏｒ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｃｕｒｄ ｓｅｔｔｉｎｇ ｄｕｒｉｎｇ ｃｈｅｅｓｅｍａｋｉｎｇ」には、乳の凝固特性を検出するための公知の方法が記載されており、その内容全体を参照によって本明細書に援用する。記載された方法は、レンネット凝固中に乳中で生じる生理化学的変化に基づいている。典型的に、酪農場の総合集乳タンクから抽出した乳試料にレンネットが添加され、凝乳の凝固特性が測定される。
Ａｃｔａ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｅ Ｓｃａｎｄ Ｓｅｃｔｉｏｎ Ａ、２００５；Ｖｏｌ．５５：ｐｐ．１４５〜１４８に発表されたＫＵＢＡＲＳＥＰＰらによる論文「Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｎｎｅｔ ｃｏａｇｕｌａｔｉｏｎ ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ ｏｆ ｍｉｌｋ」には、凝固特性を測定するための２つの公知の技術、すなわちｆｏｒｍａｇｒａｐｈおよびｏｐｔｉｇｒａｐｈが記載されており、その内容全体を参照によって本明細書に援用する。
ＫＵＢＡＲＳＥＰＰらによる論文によると、ｆｏｒｍａｇｒａｐｈは、凝乳の試料が線形振動にさらされたときに振り子によって加えられる小さい力を測定する。記録される測定値は硬さおよび時間である。硬さは典型的に凝乳の粘度特性および弾性特性の組合せと定義される。
ＫＵＢＡＲＳＥＰＰらの論文によると、ｏｐｔｉｇｒａｐｈは、凝固工程が進行するにつれて凝乳から放射される近赤外線（ＮＩＲ）信号減衰に基づいている。
どちらの方法も、測定を実行する前に酵素を添加する必要があり、したがって破壊的である。これらの方法の分析継続時間は搾乳セッションより長くなることがあり、したがって酪農場で総合タンク内の乳の評価に実現される。
「Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ Ｆｌｕｉｄ Ａｎａｌｙｚｅｒ」と称する国際特許出願公開ＷＯ０３０４０７０４は、流体の成分要素の濃度を決定するためのＮＩＲ分光法による流体分析システムを記載しており、その内容全体を参照によって本明細書に援用する。前記システムは、流体の試料に照射するための一連の発光ダイオード（ＬＥＤ）、ならびに各ＬＥＤの波長範囲について試料による透過吸光度および試料からの反射または散乱を測定するための光検出器を使用する。試料の成分要素の濃度は、既知の濃度の成分を有する多数の試験試料から得られた測定強度に対する事前の統計分析によって抽出された、測定透過強度および／または反射強度ならびに経験的係数の関数である多項式の形で表される。ＷＯ０３０４０７０４には、流体の流動試料に対し光吸収測定を実行するために使用することのできる試料チャンバについても記載されている。
本発明の一部の実施形態の態様では、搾乳室で回収された生乳の少なくとも１つの凝固特性のオンラインおよび／または実時間分析のための方法および装置を提供する。
本発明の一部の実施形態の態様では、搾乳室で回収された生乳の少なくとも１つの凝固パラメータのオンライン検出に基づくオンラインおよび／または実時間乳チャネリングのための方法および装置を提供する。
本発明の一部の実施形態の態様では、予測される凝固特性に基づく乳のオンラインチャネリングのための方法であって、搾乳ステーションと集乳ポイントとの間のミルクラインから生乳を試料採取するステップと、生乳試料に対し光透過、光反射、散乱、および蛍光発光のうちの１つ以上のスペクトル分析を実行するステップと、該スペクトル分析に基づいて少なくとも１つの凝固パラメータをオンラインで予測するステップと、少なくとも１つの凝固パラメータに基づいて搾乳ステーションからオンラインで複数の給送先の１つに乳をチャネリングするステップとを含む方法を提供する。
任意選択的に、スペクトル分析はＮＩＲ分光法により実現される。
任意選択的に、スペクトル分析は可視光分光法により実現される。
任意選択的に、スペクトル分析は、各々が測定に使用される範囲内の異なる波長で生乳試料を照射するように構成された、複数のＬＥＤを用いて実行される。
任意選択的に、範囲は３６５ｎｍから９５０ｎｍの間である。
任意選択的に、スペクトル分析は、生乳試料を透過した光を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される。
任意選択的に、スペクトル分析は、生乳試料から反射した光を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される。
任意選択的に、スペクトル分析は、生乳試料からの光散乱を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される。
任意選択的に、スペクトル分析は蛍光分光法により実現される。
任意選択的に、スペクトル分析は、２９０ｎｍから４３０ｎｍの間の事前選択された波長を有する複数の光源を用いて実行される。
任意選択的に、前記方法は、実質的に９０度に散乱した光を検出することを含む。
任意選択的に、予測は事前に格納された経験的データに基づく。
任意選択的に、前記方法は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得た経験的係数を含む所定の多項式に基づいて、生乳試料の凝固特性を決定するステップを含む。
任意選択的に、既知の凝固特性は、試験試料にレンネットを添加した後の試験試料の各々の光学的測定から決定される。
任意選択的に、試料採取は脈動乳流に対して実行される。
任意選択的に、スペクトル分析は各試料に対し複数回実行される。
任意選択的に、凝固パラメータはＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択される。
任意選択的に、生乳試料の分析は、乳への凝固剤の添加を含まない。
任意選択的に、チャネリングは自動的に、人間の介在無く実行される。
任意選択的に、チャネリングは個々の乳牛の搾乳ステーションに対して実行される。
本発明の一部の実施形態の態様では、生乳の予測される凝固特性に従って乳をオンラインチャネリングするためのシステムであって、搾乳ステーションと集乳ポイントとの間に乳流をもたらすように構成されたミルクラインと、ミルクラインからの脈動乳試料を受け取るように構成された試料採取チャンバと、ミルクライン中を流れる生乳の試料の少なくとも１つの光学特性を決定するように構成された分析装置と、乳の光学データに基づいて乳の凝固特性を推定するように動作する処理装置と、処理装置から推定値を受け取りかつ推定された凝固特性に応答する給送先に流動ライン内のミルクをチャネリングする制御装置とを含むシステムを提供する。
任意選択的に、分析装置はＮＩＲ分光分析装置である。
任意選択的に、分析装置は可視光分光分析装置を含む。
任意選択的に、分析装置は蛍光分光分析装置である。
任意選択的に、システムは、規定の多項式関数に基づいて分析装置からの出力を試料の少なくとも１つの凝固特性に関連付ける経験的係数を格納するためのメモリユニットを含む。
任意選択的に、経験的係数は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得られる。
任意選択的に、凝固特性はＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択されるパラメータから決定される。
任意選択的に、制御装置は、規定閾値より低いカード硬さを有すると決定された乳を飲料用にチャネリングし、かつ規定閾値より高いカード硬さを有すると決定された乳をチーズ製造用にチャネリングするように構成される。
任意選択的に、制御装置は、乳の各脈動試料の分解能で乳をチャネリングするように構成される。
任意選択的に、制御装置は、２秒毎に約１回の分解能で乳をチャネリングするように構成される。
任意選択的に、分析装置は、生乳の試料に凝固剤を添加することなく分析を実行するように構成される。
本発明の一部の実施形態の態様では、生乳の凝固特性を予測するための方法であって、凝固剤を添加することなく生乳試料に対して光透過、光反射、散乱、および蛍光発光のうちの１つ以上のスペクトル分析を実行するステップと、スペクトル分析に基づいて少なくとも１つの凝固パラメータを予測するステップとを含む方法を提供する。
任意選択的に、スペクトル分析はＮＩＲ分光法により実現される。
任意選択的に、スペクトル分析は可視光分光法により実現される。
任意選択的に、スペクトル分析は蛍光分光法により実現される。
任意選択的に、予測は事前に格納された経験的データに基づく。
任意選択的に、予測は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得た経験的係数を含む所定の多項式に基づく。
任意選択的に、既知の凝固特性は、試験試料にレンネットを添加した後の試験試料の各々の光学的測定から決定される。
任意選択的に、スペクトル分析は各試料に対し複数回実行される。
任意選択的に、凝固パラメータはＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択される。
本発明の一部の実施形態の態様では、ミルクラインからオンラインで脈動乳試料を受け取るように構成された試料採取チャンバと、試料採取チャンバで乳試料の少なくとも１つの特性を決定するように構成された分析装置と、少なくとも１つの特性および少なくとも１つの特性を乳の凝固特性に関連付ける事前に格納された経験的データに基づいて乳試料の凝固特性をオンラインで推定するように動作する処理装置とを含む、乳の少なくとも１つの凝固特性をオンライン分析するためのシステムを提供する。
任意選択的に、分析装置は、生乳の試料に凝固剤を添加することなく分析を実行するように構成される。
任意選択的に、分析装置は、乳試料の少なくとも１つの光学特性を決定するように構成される。
任意選択的に、凝固特性は、Ｃｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択されたパラメータによって決定される。
任意選択的に、システムは、規定の多項式関数に基づいて分析装置からの出力を乳試料の少なくとも１つの凝固特性に関連付ける経験的係数を格納するためのメモリユニットを含む。
任意選択的に、経験的係数は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の乳試料の統計分析から得られる。
別途定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術的用語および／または科学的用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に記載される方法および材料と類似または同等である方法および材料を本発明の実施または試験において使用することができるが、例示的な方法および／または材料が下記に記載される。矛盾する場合には、定義を含めて、本特許明細書が優先する。加えて、材料、方法および実施例は例示にすぎず、限定であることは意図されない。
本発明の実施形態の方法および／またはシステムを実行することは、選択されたタスクを、手動操作で、自動的にまたはそれらを組み合わせて実行または完了することを含んでいる。さらに、本発明の装置、方法および／またはシステムの実施形態の実際の機器や装置によって、いくつもの選択されたステップを、ハードウェア、ソフトウェア、またはファームウェア、あるいはオペレーティングシステムを用いるそれらの組合せによって実行できる。
例えば、本発明の実施形態による選択されたタスクを実行するためのハードウェアは、チップまたは回路として実施されることができる。ソフトウェアとして、本発明の実施形態により選択されたタスクは、コンピュータが適切なオペレーティングシステムを使って実行する複数のソフトウェアの命令のようなソフトウェアとして実施されることができる。本発明の例示的な実施形態において、本明細書に記載される方法および／またはシステムの例示的な実施形態による１つ以上のタスクは、データプロセッサ、例えば複数の命令を実行する計算プラットフォームで実行される。任意選択的に、データプロセッサは、命令および／またはデータを格納するための揮発性メモリ、および／または、命令および／またはデータを格納するための不揮発性記憶装置（例えば、磁気ハードディスク、および／または取り外し可能な記録媒体）を含む。任意選択的に、ネットワーク接続もさらに提供される。ディスプレイおよび／またはユーザ入力装置（例えば、キーボードまたはマウス）も、任意選択的にさらに提供される。
本明細書では本発明のいくつかの実施形態を単に例示し添付の図面を参照して説明する。特に詳細に図面を参照して、示されている詳細が例示として本発明の実施形態を例示考察することだけを目的としていることを強調するものである。この点について、図面について行う説明によって、本発明の実施形態を実施する方法は当業者には明らかになるであろう。
図１は、本発明の一部の実施形態に係る、凝固特性に基づいて生乳をオンライン分析およびチャネリングするための例示的システムの略図である。
図２は、本発明の一部の実施形態に係る、凝固特性を決定するために生乳のオンライン分析用に実現することのできる光学測定システムの例示図である。
図３は、本発明の一部の実施形態に係る、ＮＩＲ分光測定システムから検出された強度と生乳の少なくとも１つの凝固性特性との間の関係を決定するための例示的方法を説明する簡易フローチャートである。
図４は、本発明の一部の実施形態に係る、生乳の凝固特性のオンライン分析に使用される蛍光発光測定システムの略図である。
図５は、本発明の一部の実施形態に係る、蛍光測定システムから検出された放射と生乳の少なくとも１つの凝固性特性との間の関係を決定するための例示的方法を説明する簡易フローチャートである。
図６は、本発明の一部の実施形態に係る、凝固特性に基づいて生乳をオンライン分析およびチャネリングするための例示的方法を説明する簡易フローチャートである。
図７は、本発明の一部の実施形態に係る、オンラインＮＩＲ分光システムを用いてカード硬さの値を予測するため使用される３つの異なる多項式から得られた試料結果を示すグラフである。
図８Ａは、本発明の一部の実施形態に係るオンライン蛍光システムにより予測された値について、カード硬さの測定値および予測値を比較したときに得られた試料結果を示すグラフである。図８Ｂは、本発明の一部の実施形態に係るオンライン蛍光システムにより予測された値について、レンネット凝固時間の測定値および予測値を比較したときに得られた試料結果を示すグラフである。
本発明は、その一部の実施形態では、乳の定量分析の分野に関し、さらに詳しくは、乳の凝固特性の定量分析に関するが、それのみに限定されない。
異なる乳牛の間で、かつ個々の乳牛の搾乳セッション中に、乳凝固特性は著しく変動する。乳の凝固パラメータの定量分析は、所望の製品、例えばチーズ製造、飲用乳に対するその適合性に従って、乳を選択することを可能にする。乳の凝固パラメータを測定するための公知の技術により、凝乳の分析に基づいて農場の平均産出量のための凝固特性を決定することができる。乳は、平均産出量のために決定された特性に基づいて異なる給送先に配送することができる。
本発明者らは、その凝固特性による乳の分類を改善するために、凝固パラメータのオンラインおよび／または実時間分析を実現することができることを見出した。発明者らは、そのような分析が、個別乳牛の凝固特性に基づいて、かつ／または搾乳セッション中の凝固パラメータの変化に基づいて、異なるタンクへの乳のオンラインチャネリングを容易にすることを見出した。乳を所望の製品に対するその適合性に従って分離する分解能の改善は、牛群の平均乳の経済的価値を向上させ得る。本明細書で使用する場合、凝固パラメータのオンラインおよび／または実時間分析という用語は、例えばミルクライン内の乳流を妨げることなく、決定されたパラメータを保有する乳流の特定の給送先へのチャネリングに影響を及ぼすのに間に合うように分析の結果が得られるように、搾乳セッション中に実行される分析を指す。
典型的には、乳の脂肪濃度は搾乳セッション中にほぼ線形的に増加する。脂肪は凝固する固体の間に存在するので、搾乳セッションの進行中に乳の凝固能力も増大することが予想される。しかし、「過搾乳」が発生した場合、例えば搾乳セッションが望ましい期間を超えて延長された場合、空の乳頭の消耗のため、乳の凝固能力は典型的には低下する。
さらに、典型的には、その乳の凝固能力を破壊および／または損傷するように働く細菌に感染している可能性がある乳牛が牛群には常に１頭以上存在することが知られている。診断は典型的には牛乳中の体細胞数（ＳＣＣ）の上昇の検出による。感染牛の早期診断は、牛群の他の乳牛間の細菌の伝播を防止することができる。本発明者らは、凝固パラメータを収集するそばからオンライン分析すると、各搾乳セッション中に感染乳牛を識別することが容易になるので、感染乳牛を即座に治療することができることを見出した。本発明者らは、体細胞は乳頭の底に集中する傾向があるので、感染による、例えば高いＳＣＣによる乳の低い凝固能力は典型的には、搾乳セッションの開始時に検出することができることを見出した。
本発明の一部の実施形態の態様は、生乳の凝固特性のオンライン分析のためのシステムを提供する。本発明の一部の実施形態によると、前記システムは、液体試料を受け入れるように動作する少なくとも１つの測定チャンバと、測定チャンバを貫流する流体を照射するように動作する１つ以上のＮＩＲ光源と、流動する流体から光の透過吸収、反射、および／または散乱を検出するように動作する１つ以上のＮＩＲ光検出器とを含む。本発明の一部の実施形態によると、ＮＩＲ光源は各々が異なる波長を有する一連のＬＥＤを含む。
本発明の他の実施形態によると、システムは、液体試料を受け入れるように動作する少なくとも１つの測定チャンバと、乳試料を励起させるために２９０ｎｍから４３０ｎｍの間の事前選択された波長を持つ１つ以上の光源と、蛍光発光スペクトルを記録するための分光計とを含む。
本発明の一部の実施形態の態様は、分光法による流体分析に基づいて、生乳の１つ以上の凝固特性をオンライン分析するための方法を提供する。一部の例示的実施形態では、透過、反射、散乱、および／または吸収されたＮＩＲ光の測定強度は、既知の凝固特性を有する多数の試験試料から得られた測定強度と比較される。他の実施形態では、蛍光発光スペクトルが、既知の凝固特性を有する多数の試験試料から得られた測定放射と比較される。
本発明の一部の実施形態によると、生乳の１つ以上の凝固特性は、測定された放射、透過、反射、散乱、および／または吸収された強度、ならびに経験的係数の関数である多項式の形で表される。本発明の実施形態によると、経験的係数を規定するために、本明細書に記載するシステムおよび方法を用いて、多数の乳牛からかつ搾乳セッションの最中に採取された乳の試料に対して行なわれた吸収および反射の測定からデータが得られる。加えて、乳の各試料の凝固特性は、公知の方法を用いて、独立して決定される。次いで、これらの既知の凝固特性は、本明細書に記載する統計分析法を使用することによって経験的係数を抽出するために使用される。
本発明の一部の実施形態によると、経験的係数は、各光源（各々が異なる波長を有する）に対して、かつ検出された光、例えば放射、透過、反射、および／または散乱された光を測定する光検出器の各々に対して決定される。
本発明の一部の実施形態によると、経験的係数は、例えば既知の凝固特性を有する多数の試験試料を測定することによって得られる測定強度に対し、部分最小２乗（ＰＬＳ）回帰、部分成分分析（ＰＣＡ）、および／または多変量成分分析を実行することによって抽出される。ひとたび抽出されると、係数はそれらに関連付けられる試料の凝固特性と共に、未知の試料の測定に使用するための参照データベースとしてメモリに格納される。本発明の実施形態によると、複数成分化学反応力学の分析に使用されるケモメトリック分析法に類似した方法を使用して、測定値はデータベースの内容と比較される。
本発明の一部の実施形態によると、１つ以上の凝固パラメータは、カード硬さ、例えばレンネットＣｙ（６０）の添加から１時間後および／またはレンネットＣｙ（９０）の添加から９０分後の予想カード硬さを含む。一部の例示的実施形態では、比較的高いカード硬さの乳は、乾燥チーズ製造用のタンクにチャネリングされる。本発明の一部の例示的実施形態では、比較的低いカード硬さの乳は、乳が飲用に包装されるタンクにチャネリングされる。
本発明の一部の実施形態によると、１つ以上の凝固特性はレンネット凝固時間（ＲＣＴ）を含む。一部の例示的実施形態では、比較的高速のＲＣＴを持つ乳は、乾燥チーズ製造用のタンクにチャネリングされる一方、比較的低速のＲＣＴを持つ乳は飲用にチャネリングされてもよい。
本発明の一部の実施形態の態様は、収集されるそばから行なわれる生乳の１つ以上の凝固パラメータのオンライン分析に基づいて、乳を異なる集乳槽にチャネリングするためのシステムを提供する。本発明の一部の実施形態によると、前記システムは、収集された生乳の試料のオンライン分析を実行するための分析装置と、選択された集乳弁に通じる選択されたミルクラインを介して乳流をチャネリングするための切替弁とを含む。本発明の一部の実施形態によると、切替弁は、個別乳牛の単一搾乳セッション中に１つ以上のミルクラインを介して乳をチャネリングするように動作する。本発明の一部の実施形態によると、前記システムは、分析装置から出力されるデータに基づいて、切替弁の機能を制御するための制御装置を含む。
ここで、図１を参照する。図１は、本発明の一部の実施形態に係る、生乳のオンライン凝固分析および検出された凝固特性に基づくチャネリングのための例示的システムを示す。本発明の一部の実施形態によると、乳分析およびチャネリングシステム１００は搾乳室に配置され、搾乳セッション中に個別乳牛からポンプで送り出された乳を分析およびチャネリングするために実現される。本発明の一部の実施形態によると、乳牛１１２からポンプで送り出される乳は、乳量計１２２、生乳凝固分析装置１２４、および１つ以上のミルクライン１３０を介して集乳槽１３２、例えば集乳槽１３２Ａ、１３２Ｂに乳をチャネリングする切替弁１２８を貫流する。本発明の一部の実施形態によると、凝固特性のオンライン分析は分析装置１２４によって実行され、分析装置１２４から得られた値および／または信号は制御装置システム１１４に伝送される。典型的には、制御装置システム１１４は得られたデータに基づいて切替弁１２８の機能を制御し、それによって１つ以上の測定パラメータに基づいて乳流の異なるミルクライン１３０へのチャネリングを制御する。
本発明の一部の実施形態によると、制御装置システム１１４と任意の乳量計１２２、凝固分析装置１２４、および切替弁１２８との間の通信は、それぞれ接続ライン１２０、１１８、および１１６であってよい。任意選択的に、乳量計１２２、凝固分析装置１２４、および切替弁１２８は、接続ライン１２０、１１８、および１１６を介して電源もまた供給される。任意選択的に、通信および／または電力供給は無線通信、例えばブルートゥース通信によって達成される。任意選択的に、制御装置システム１１４、乳量計１２２、凝固分析装置１２４、および切替弁１２８のうちの１つ以上が単一のユニットに統合される。
本発明の一部の実施形態によると、凝固分析装置１２４はＮＩＲ分光分析装置である。一部の例示的実施形態では、凝固分析装置は、援用する国際特許公開第ＷＯ０３／０４０７０４号に記載されたＮＩＲ分光法による乳分析装置と同様であってよい。本発明の他の実施形態によると、凝固分析装置１２４は、乳試料の蛍光発光スペクトルの検出に基づく蛍光分析装置である。１つの例示的実施形態では、分析装置１２４は、２つ以上の分析装置、例えばＮＩＲ分光分析装置および蛍光分析装置を含む。
本発明の一部の実施形態によると、凝固分析装置１２４は、凝固に関連する１つ以上のパラメータ、例えばＲＣＴ、Ｃｙ（６０）、および／またはＣｙ（９０）を検出、感知、および／または測定するように実現される。一部の例示的実施形態では、凝固分析装置１２４はまた、乳の他の特性、例えば援用する国際特許公開第ＷＯ０３／０４０７０４号に記載された乳の成分要素のレベルを決定するように実現される。
本発明の一部の実施形態によると、制御装置システム１１４はメモリ１１４０、処理装置１１４５、および制御装置１１４９を含む。任意選択的に、制御システム１１４は、処理およびメモリ機能の少なくとも一部分がコンピューティングシステムによってもたらされるように、コンピューティングシステムと通信する。本発明の一部の実施形態によると、分析装置１２４および／または乳量計から得られた信号、データ、および／または値は、少なくとも部分的に制御システム１１４によって処理されてもよい。任意選択的に、データの処理は分析装置１２４および／または乳量計１２２によって実行される。本発明の一部の実施形態によると、メモリ１１４０は、乳が貫流するミルクラインの選択の基礎になる１つ以上の閾値を格納するように実現される。本発明の一部の実施形態によると、メモリ１１４０は、生乳の凝固特性を分析装置１２４から得られたデータの関数として表す１つ以上の多項式を規定する複数の係数を格納するように実現される。本発明の一部の実施形態によると、分析装置１２４は、１つ以上の多項式係数および／または閾値を格納および／または決定する処理および／またはメモリ能力を含む。
本発明の一部の実施形態によると、制御システム１１４は、乳分析およびチャネリングシステム１００とのユーザインタフェースのためのディスプレイおよびユーザ入力ユニットを有する端末１１５０を備える。一部の例示的実施形態では、ユーザは、制御システム１１４とのインタフェースを介して、切替弁１２８が乳をチャネリングさせることのできる作動ミルクライン１３０の数、ならびに／または乳が方向付けられるべき特定のチャネルおよび／もしくは槽を選択および／または調整することができる。一部の例示的実施形態では、ユーザは、制御システム１１４とのユーザインタフェースを介して、ポンプで送り出される乳の給送先を決定するために使用される１つ以上のパラメータ値を選択および／または調整することができる。他のパラメータは、ユーザが制御システム１１４のユーザ・インタフェース・ユニットを介して、例えば搾乳セッション中に、分析装置１２４の試料採取率を選択および／または調整することができる。本発明の実施形態によると、制御システム１１４は、例えばユーザ・インタフェース・ユニットを介して、乳牛チェックイン情報を受け取るように実現される。乳牛チェックイン情報は、乳牛の識別、１日当たりの搾乳セッション数、乳牛の栄養情報、乳牛の健康状態等を含むことができる。本発明の一部の実施形態によると、制御システム１１４は、搾乳セッションおよび測定パラメータに関する情報を報告するように実現される。一般的に、乳の分流および／またはチャネリングは自動的に実行される。本発明の一部の実施形態によると、制御システム１１４は入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置によって置換され、かつ／または中央制御システムに統合される。
本発明の実施形態によると、切替弁は、原料、流量、および自浄能力に関して、酪農産業に適用可能ないずれかの公知の切替弁および／または分流弁とすることができる。一部の例示的実施形態では、搾乳ラインの平均流量は乳で約５リットル／分、および空気で１０リットル／分であり、乳流量の略最大値は１５リットル／分である。
図１で乳量計１２２は分析装置１２４の上流に示されているが、分析装置１２４は乳量計１２２の上流に配置してもよく、かつ／または乳量計１２２と一体化されてもよい。個別乳牛出力の乳チャネリングのためのシステムを記載したが、それは多数の乳牛からの共通ミルクラインにも同様に適用することができる。
ここで、図２を参照する。図２は、本発明の一部の実施形態に係る、凝固特性を決定するために生乳のオンライン分析用に実現することのできる光学測定システムの例示図を示す。本発明の一部の実施形態によると、図２に示された光学分析システムは、援用する国際特許公開第ＷＯ０３０４０７０４号に記載された光学分析システムに類似するが、凝固関連パラメータを計算するのに適したコンピューティングおよび制御システム２３２を含む。
本発明の実施形態によると、分析装置１２４は、搾乳ステーション２１２と集乳ポイント２１４との間の流通導管、パイプ、および／またはチューブ２１０に沿って組み込まれる。本発明の一部の実施形態によると、分析装置１２４は、チューブ２１０からの乳を試料キャビティ２１８に収集しかつ分析する試料採取チャンバ２１６を含む。一部の例示的実施形態では、試料採取チャンバ２１６は、好ましくは乳の主流通導管に隣接しかつ流動する乳の絶えず変化する試料で満たされるように略下向きに位置付けられた、陥凹キャビティ２１８を含む。これは、脈動および乱流が測定の精度に有意の影響を及ぼすことなく、脈動乳流に光透過測定を実行することを可能にする。
本発明の一部の実施形態によると、光透過測定は、各々が測定に使用される範囲内の異なる波長で発光する複数のディスクリートＬＥＤ発光体２２１を組み込んだ、ＬＥＤアレイ２２０を用いて実行される。例示的実施形態によると、ＬＥＤ２２１の波長の範囲は、スペクトルの可視光ないしＮＩＲ領域をカバーする３６５ｎｍから９５０ｎｍの間である。任意選択的に、各ＬＥＤ２２１から出力される光は光ファイバ２２２を用いて、全てのファイバ２２２が束ねられて小型の光源を形成するローゼット２２３に伝送され、それは照射された単数または複数のＬＥＤまたはＬＥＤ２２１の波長を放射する。一部の例示的実施形態では、検出器２２４はローゼット２２３の中心に位置付けられ、ＬＥＤアレイ２２０からの反射光および／または後方散乱光を検出する。
本発明の一部の実施形態によると、光源ローゼット２２３から伝送された光は入口ポートを介して入射し、試料キャビティ２１８を通過し、１つ以上の出口ポート２３１を介して出射し、任意選択的に、出口ポート２３１に隣接して配置されたシリコン光検出器２２７によって検出される。一部の例示的実施形態では、ビーム強度に対応する検出された信号２２８は、信号増幅および処理システム２３０に入力される。検出システムからの出力強度はコンピューティングおよび制御システム２３２に送ることができ、得られたスペクトルはそこで本明細書に記載の方法によって分析される。一部の例示的実施形態では、コンピューティングおよび制御システム２３２は、使用される場合、変調周波数をもたらすＬＥＤ光源２２１に制御情報２３５を送り、それは制御ライン２３６によって信号増幅および処理システム２３０内の位相敏感検波器にも入力される。コンピューティングおよび制御システム２３２は、測定すべきスペクトル範囲全体をスキャンするためのＬＥＤ光源２２１の切替順序およびタイミングを制御するように実現することもできる。
例示的実施形態によると、各ＬＥＤ２２１は数ミリ秒間点灯され、その波長で吸収および／または散乱測定が実行される。測定をより迅速に実行するために、検出器２２７における透過吸光度信号および検出器２２４における後方散乱信号を同時に測定することができる。一部の実施形態によると、略９０度に散乱した光を測定するためにトラバース検出器２２９が使用され（またはレーザビーム方向に対して０から１８０度の間のいずれか他の角度に配置されてその方向の散乱を測定し）、その信号も検出器２２４および２２７における信号と同時に測定される。
典型的には、搾乳中のチャンバ２１６内の乳流のパルスレートは最大でも、２秒に１回のミルクパルスより一般的に低い。この繰返し率は一般的に測定スキャンレートよりかなり遅いので、吸光度／散乱測定を試料キャビティ２１８内に収集された各乳試料に対し数回繰り返し、次いで試料毎に平均することができ、それによって測定のばらつきレベルが低減され、濃度の計算精度が向上する。
ここで、図３を参照する。図３は、本発明の一部の実施形態に係る、ＮＩＲ分光測定システムから検出された強度と生乳の少なくとも１つの凝固性特性との間の関係を決定するための例示的方法を説明する簡易フローチャートを示す。本発明の一部の実施形態によると、生乳試料が多数の乳牛および搾乳セッション中の様々な時点から収集される（ブロック３１０）。本発明の一部の実施形態によると、ＮＩＲ分光法は、本書に記載する方法および／または援用する国際特許公開ＷＯ０３０４０７０４に記載された方法に従う（ブロック３２０）。ＮＩＲ分光法からの１つ以上の検出強度、例えば反射強度、透過強度、後方散乱強度が検出される（ブロック３３０）。一部の例示的実施形態では、凝固剤、例えばレンネットが、収集された試料の各々に添加される（ブロック３４０）。１つ以上の凝固性特性を決定するための１つ以上の公知の方法を決定することができる（ブロック３５０）。１つの例では、ｏｐｔｉｇｒａｐｈを用いてカード硬さパラメータが決定される。例えば９０分後のカード硬さＣｙ（９０）が決定される。１つの例では、公知の方法を用いてパラメータＲＣＴが決定される。２つ以上のパラメータを決定することができ、各々のパラメータを決定するために２つ以上の公知の方法を実現することができる。
本発明の一部の実施形態によると、生乳の凝固特性は、流体を透過する光ビームの強度および流体から反射および／または散乱したビームの強度を、検出された強度および１つ以上の経験的係数による規定の凝固パラメータのための多項式に当てはめることによって定義される（ブロック３６０）。本発明の実施形態によると、経験的係数は、既知の凝固パラメータを有する流体の複数の試料から得られた透過、反射、および／または散乱強度の統計分析によって決定される。ひとたび決定されると、経験的係数は好ましくはデータベース（ブロック３７０）に格納され、将来の生乳の試料の凝固パラメータを実時間で決定するために使用することができる。
本発明の一部の実施形態によると、多項式は、各ＬＥＤ測定に対し測定された透過、反射、および／または散乱光強度の項により定義される。一部の実施形態では、各強度項に経験的係数が付き、多項式は次の形になる。
Figure 2011516879
式中：
ｊ＝１〜１０であり、ＮＩＲおよび可視光スペクトルにおける１０個のディスクリート光源を表す。
ｌｔｊ＝透過率光検出器で検出される光源ｊからの光の強度である。
ｌｒｊ＝反射率光検出器で検出される光源ｊからの光の強度である。
ＣＰ＝凝固パラメータ、例えばＣｙ（９０）、ＲＣＴ、Ｃｙ（６０）である。
ａｘｔｊ、ｂｘｔｊ、ｃｘｔｊ、．．．ａｘｒｊ、ｂｘｒｊ、ｃｘｒｊ＝検出された光の強度を凝固特性ＣＰに関連付ける経験的係数である。
１つの実施形態によると、３次多項式が使用され、ｃｘｔｊおよびｃｘｒｊまでの係数だけが使用される。
典型的には、経験的係数の値は、試料の大量収集に対しＰＬＳ回帰、ＰＣＡ、および／または多変量成分分析を実行するなど、統計分析法を使用することによって、最初に実験的に決定することが好ましく、カード硬さおよび／またはレンネット凝固時間は標準検出法を通して分かる。充分に幅広いデータベースを提供するために、試料は典型的には数百頭の様々な乳牛から得られる。
ひとたびこれらの係数が分かると、係数はそれらが関連付けられる試料の凝固パラメータ値と共に、未知の試料の測定に使用するために、参照データベースとしてコンピューティングシステムのメモリに格納される。本発明の１つの実施形態では、乳の未知の試料からの凝固パラメータの抽出は、さらなる統計分析法によって、測定強度を複数成分化学反応力学の分析に使用されるケモメトリック分析法から分かるようなデータベースの内容と比較して、実行される。本発明の１つの実施形態によると、分析装置は１６個のＬＥＤ光源２２１を使用するので、１６個のＬＥＤ２２１の各々から１つずつ透過測定から１６個、および１６個のＬＥＤ２２１の各々から１つずつ反射率または後方散乱測定から１６個、乳の未知の各試料から３２個の測定信号が得られる。各々がそれらの既知の波長範囲にあるこれらの３２個の測定信号は次いで、統計分析ケモメトリック型方法によって、種々の乳凝固特性に関係付けられる格納されたスペクトル曲線の大量データベースに関係付けられる。この較正および分析の方法はこうして、一部の先行技術の光学的流体分析装置で使用されるレーザのようなよりディスクリートな単色光源ではなく、不均一な広いスペクトル範囲を持つ安価なＬＥＤ２２１を光源として使用することを可能にする。
本発明の一部の実施形態によると、多項式法以外の他の数学的および／または統計的方法を使用して、行なわれた測定と生乳試料の凝固特性との間の関係が決定される。本発明の１つの実施形態では、多変量分析が実行される。別の実施形態では、ＰＬＳ回帰が実現される。さらに別の実施形態では、ＰＣＡが使用される。任意選択的に、例えばニューラルネットワーク方式、遺伝的アルゴリズム、非線形ＰＣＡ、多重線形回帰（ＭＬＲ）、およびクラスタ分析をはじめとする他の方法が実現される。精度、安定性、および実現に要する処理能力および／または時間に基づいて、１つ以上のアルゴリズムを選択することができる。
一部の実施形態によると、２つ以上の分析方法が使用され、結果が比較される。本発明の一部の実施形態によると、乳の異なる特性を予測するために、異なるアルゴリズムおよび／または分析方法を実現することができる。
本発明の実施形態について１６個のＬＥＤを用いて説明したが、本書に記載するシステムおよび方法は１６個のＬＥＤの使用に限定されず、１６個より多数または少数のＬＥＤを用いて実現することができる。さらに、本書に記載するシステムおよび方法は、本書に記載するＬＥＤの波長を持つＬＥＤの使用に限定されない。さらに、規定の多項式に３２個より多数または少数の測定信号を使用することができる。例えば４８個の測定信号を、例えば透過測定から１６個、反射率測定から１６個、および後方散乱測定から１６個を使用することができる。
検出された乳成分の全てに対するこれらの濃度分析の結果は印刷するか、あるいは出力ユニット２３４に表示し、かつ分析のために牛群管理システムに転送することができる。本発明の一部の実施形態によると、出力ユニット２３４は制御システム１１４と一体である。
ここで、図４を参照する。図４は、本発明の一部の実施形態に係る、生乳の凝固特性のオンライン分析に使用される蛍光発光測定システムの略図を示す。本発明の一部の実施形態によると、１つ以上のディスクリート光源４１２は、光導体４１４を介して試料採取チャンバ４１６内の乳試料を連続的に照射して励起させる。本発明の一部の実施形態によると、光源４１２は２９０ｎｍから４３０ｎｍの間の事前選択された波長を照射する。一部の例示的実施形態では、試料採取チャンバ４１６は試料採取チャンバ２１８と同様とすることができる。本発明の一部の実施形態によると、９０度に出射した蛍光は、光導体４１８を介して収集され、格子および／または分光計４２４は発光スペクトルを記録する。本発明の一部の実施形態によると、スペクトルデータ、例えばスペクトルデータ４２０は、コンピューティングユニット４２２を用いて凝固特性を計算するために使用される。本発明の一部の実施形態によると、コンピューティングユニット４２２の機能性は、制御システム１１４および／または分析装置１２４に埋め込むことができる。
典型的には、乳にはトリプトファンおよび他の芳香族アミノ酸、ビタミンＡ、ＦＡＤ、ＦＡＤＨ、ＮａＤＨ、キサンチンオキシダーゼ等のような多くの蛍光発光物質が存在する。各照射波長の蛍光スペクトルは、特定の生乳試料の成分および特性によって影響される。本願発明者らは、これらの蛍光スペクトルを使用して生乳の凝固特性のみならず、脂肪、タンパク質、カゼイン、および体細胞数のような他の乳成分をも決定することができることを見出した。
ここで、図５を参照する。図５は、本発明の一部の実施形態に係る、蛍光測定システムから検出された強度と生乳の少なくとも１つの凝固性特性との間の関係を決定するための例示的方法を説明する簡易フローチャートを示す。本発明の実施形態によると、生乳試料は多数の乳牛および搾乳セッション中の様々な時点から収集される（ブロック５１０）。本発明の一部の実施形態によると、蛍光発光は、収集された様々な試料の蛍光発光を決定するために実行される（ブロック５２０）。検出された試料からの蛍光発光は格納される（ブロック５３０）。一部の例示的実施形態では、凝固剤、例えばレンネットが、収集された試料の各々に添加される（ブロック５４０）。１つ以上の凝固性特性を決定するための１つ以上の公知の方法を決定することができる（ブロック５５０）。１つの例では、ｏｐｔｉｇｒａｐｈを用いてカード硬さパラメータが決定される。例えば９０分後のカード硬さＣｙ（９０）が決定される。１つの例では、公知の方法を用いてパラメータＲＣＴが決定される。２つ以上のパラメータを決定することができ、各々のパラメータを決定するために２つ以上の公知の方法を実現することができる。
本発明の一部の実施形態によると、生乳の凝固特性は、光源の各々から検出された蛍光発光を、検出された蛍光発光および１つ以上の経験的係数による規定の凝固パラメータのための多項式に当てはめることによって定義される（ブロック５６０）。本発明の実施形態によると、経験的係数は、各々の光源４１２によって、かつ既知の凝固パラメータを有する流体の複数の試料からの蛍光発光の統計分析によって決定される。ひとたび決定されると、経験的係数は好ましくはデータベースに格納され（ブロック５７０）、生乳の将来の試料の凝固パラメータを実時間で決定するために使用することができる。本発明の実施形態によると、多項式の構築のために実行される統計分析は、ＮＩＲ分光分析に関連して記載したものと同様とすることができる。本発明の一部の実施形態によると、多変量分析、ＰＬＳ回帰、および／またはＰＣＡを使用して、乳試料のＮＩＲ分光分析から乳の凝固特性が決定される。
ここで、図６を参照する。図６は、本発明の一部の実施形態に係る、凝固特性に基づいて生乳をオンライン分析およびチャネリングするための例示的方法を説明する簡易フローチャートを示す。本発明の一部の実施形態によると、生乳の凝固特性に基づいてそのオンライン分析およびチャネリングを実行するために、図２および４に関連して記載したような光学分析システムを実現することができる。本発明の一部の実施形態によると、搾乳セッション中に、生乳試料は試料採取チャンバにチャネリングされる（ブロック６１０）。ＮＩＲおよび／または蛍光スペクトルにおけるスペクトル分析が実行される（ブロック６２０）。強度および／または放射が検出される（ブロック６３０）。複数の予め定められた経験的係数を含む所定の多項式に基づいて、１つ以上の凝固性特性が決定される。乳試料は主ミルクラインに流し込まれ、かつ／または新しい上流試料に置き換えられ（ブロック６５０）、切替弁の方向は、現在の乳流を選択された給送先、例えばミルクラインおよび／または乳槽にチャネリングするように設定される（ブロック６６０）。凝固特性のデータのみならず他のデータも任意選択的に格納される（ブロック６７０）。
１つの例示的実施形態では、予測される凝固パラメータはＣｙ（９０）であり、この予測に基づいて乳流は３つの別々のラインを介して分配される。例えばＣｙ（９０）＜４の場合、ラインを通して、かつ／または飲料に使用される槽内にチャネリングされ、４＞Ｃｙ（９０）＜１０の場合、ソフトチーズ、例えばカテッジチーズおよびヨーグルト用にチャネリングされ、Ｃｙ（９０）＞１０の場合、乾燥チーズ、例えばチェダーチーズ、ファルマジャーノ（ｆａｒｍａｇｉａｎｏ）用にチャネリングされる。
典型的には、搾乳セッション中の乳の脂肪濃度の増加のため、Ｃｙ（９０）は搾乳セッション中に増加する。本発明の一部の例示的実施形態では、個別乳牛の凝固特性に応じて、搾乳セッション中に排出される乳の最初の部分は、ラインを通して、かつ／または飲料に使用される槽内にチャネリングされ、搾乳セッション中に排出される乳の中間部分は、ラインを通して、かつ／またはソフトチーズに使用される槽内にチャネリングされ、搾乳セッション中の乳の最後の部分は、ラインを通して、かつ／またはハードチーズに使用される槽内にチャネリングされる。様々な製品に使用される搾乳セッションの部分は、乳のオンライン予測された凝固特性、例えばＣｙ（９０）の予測に依存する。１つの例示的実施形態では、比較的高い凝固能力を持つ乳を生産する乳牛からの乳は、チーズ製造のみに使用される一方、比較的低い凝固能力を持つ乳を生産する乳牛からの乳は、飲料および／またはソフトチーズ製造のみに使用される。本発明の一部の実施形態によると、例えばＣｙ（９０）のオンライン予測に基づいて検出されたＳＣＣ数の高い乳牛からの乳は、別のラインおよび／または槽にチャネリングされる。
本発明の一部の実施形態によると、１つ以上の検出される凝固特性の値の低下の検出は、搾乳セッションを停止するための指標として使用される。本発明の一部の実施形態によると、搾乳セッションの停止は、搾乳セッション中に１つ以上の記録されたパラメータの分析に基づいて自動的に実行される。
ここで、図７を参照する。図７は、本発明の一部の実施形態に係る、オンラインＮＩＲ分光システムを用いてカード硬さの値を予測するため使用された３つの異なる多項式から得られた試料結果のグラフを示す。測定された凝固特性は９０分後のカード硬さＣｙ（９０）である。Ｘ軸はｏｐｔｉｇｒａｐｈによって測定された結果を表し、Ｙ軸は、とりわけ図２〜３に関連して説明したＮＩＲ分光システムによって１日にわたって測定された結果に基づく、Ｃｙ（９０）の予測値を表す。図７の各線は、１日にわたって得られた１組のデータから作成され、他の２日間にわたって得られた、予測凝固パラメータに適用されたモデルの結果を表す。例えば、直線７１０は、１日目に収集された試料から規定された多項式に基づいて、２日目および３日目に収集された試料からのＣｙ（９０）の測定値および予測値を示す。同様に、直線７２０は、２日目に収集された試料から規定された多項式に基づいて、１日目および３日目に収集された試料からのＣｙ（９０）の測定値および予測値を示す。直線７３０は、３日目に収集された試料から規定された多項式に基づいて、１日目および２日目に収集された試料からのＣｙ（９０）の測定値および予測値を示す。本発明の一部の実施形態によると、実質的に全ての線、例えば３つの線７１０、７２０、および７３０が実質的に重なる場合、かつ／または異なるモデル間の標準偏差が単一モデルの異なる試料間の標準偏差より低い場合、安定なモデルが定義される。本発明の一部の実施形態によると、安定なモデルが決定されるまで、モデルを定義するために使用される試料、例えば乳牛の数が増加される。一部の例示的実施形態では、典型的には５００頭以上の乳牛から得られる、Ｃｙ（９０）パラメータを予測するための統計モデルを定義するために、約５００〜２０００回の搾乳セッション、例えば１０００回の搾乳セッションが使用される。
ここで、図８Ａおよび８Ｂを参照する。図８Ａおよび８Ｂは、本発明の一部の実施形態に係るオンライン蛍光システムにより予測された値について、カード硬さおよびレンネット凝固時間の測定値および予測値を比較したときに得られた試料結果を示す。図８Ａにおいて、測定された特性は９０分後のカード硬さＣｙ（９０）であり、図８Ｂにおいて、測定された特性はＲＣＴである。Ｘ軸はｏｐｔｉｇｒａｐｈによって測定された結果を表し、Ｙ軸は、とりわけ図４〜５に関連して記載したトリプトファン（２９０ｎｍで励起）スペクトルモデルの蛍光発光によって予測された結果を表す。
本発明の実施形態について、スペクトル分析を実行して乳の凝固特性をオンラインで予測することに基づいて説明したが、超音波、電気伝導度、およびケモセンサをはじめとする他の測定技術も同等に適用することができる。
用語「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、およびそれらの同根語は、「含むが、それらに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｂｕｔ ｎｏｔ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」ことを意味する。
用語「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ）」は、「含み、それらに限定される（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ａｎｄ ｌｉｍｉｔｅｄ ｔｏ）」ことを意味する。
表現「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ ｏｆ）」は、さらなる成分、工程および／または部分が、主張される組成物、方法または構造の基本的かつ新規な特徴を実質的に変化させない場合にだけ、組成物、方法または構造がさらなる成分、工程および／または部分を含み得ることを意味する。
明確にするため別個の実施形態の文脈で説明されている本発明の特定の特徴が、単一の実施形態に組み合わせて提供されることもできることは分かるであろう。逆に、簡潔にするため単一の実施形態で説明されている本発明の各種の特徴は別個にまたは適切なサブコンビネーションで、あるいは本発明の他の記載される実施形態において好適なように提供することもできる。種々の実施形態の文脈において記載される特定の特徴は、その実施形態がそれらの要素なしに動作不能である場合を除いては、それらの実施形態の不可欠な特徴であると見なされるべきではない。

Claims (46)

  1. 予測される凝固特性に基づく乳のオンラインチャネリングのための方法であって、
    搾乳ステーションと集乳ポイントとの間のミルクラインから生乳を試料採取するステップと、
    生乳試料に対し光透過、光反射、散乱、および蛍光発光のうちの１つ以上のスペクトル分析を実行するステップと、
    該スペクトル分析に基づいて少なくとも１つの凝固パラメータをオンラインで予測するステップと、
    少なくとも１つの凝固パラメータに基づいて搾乳ステーションからオンラインで複数の給送先の１つに乳をチャネリングするステップと
    を含む方法。
  2. スペクトル分析はＮＩＲ分光法により実現される、請求項１に記載の方法。
  3. スペクトル分析は可視光分光法により実現される、請求項１又は２に記載の方法。
  4. スペクトル分析は、各々が測定に使用される範囲内の異なる波長で生乳試料を照射するように構成された、複数のＬＥＤを用いて実行される、請求項１〜３のいずれかに記載の方法。
  5. 範囲は３６５ｎｍから９５０ｎｍの間である、請求項４に記載の方法。
  6. スペクトル分析は、生乳試料を透過した光を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される、請求項１〜５のいずれかに記載の方法。
  7. スペクトル分析は、生乳試料から反射した光を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される、請求項１〜６のいずれかに記載の方法。
  8. スペクトル分析は、生乳試料からの光散乱を検出するために１つ以上の検出器を用いて実行される、請求項１〜７のいずれかに記載の方法。
  9. スペクトル分析は蛍光分光法により実現される、請求項１に記載の方法。
  10. スペクトル分析は、２９０ｎｍから４３０ｎｍの間の事前選択された波長を有する複数の光源を用いて実行される、請求項９に記載の方法。
  11. 実質的に９０度に散乱した光を検出することを含む、請求項９又は１０に記載の方法。
  12. 予測は事前に格納された経験的データに基づく、請求項１に記載の方法。
  13. 既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得た経験的係数を含む所定の多項式に基づいて、生乳試料の凝固特性を決定するステップを含む、請求項１〜１２のいずれかに記載の方法。
  14. 既知の凝固特性は、試験試料にレンネットを添加した後の試験試料の各々の光学的測定から決定される、請求項１３に記載の方法。
  15. 試料採取は脈動乳流に対して実行される、請求項１〜１４のいずれかに記載の方法。
  16. スペクトル分析は各試料に対し複数回実行される、請求項１５に記載の方法。
  17. 凝固パラメータはＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択される、請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
  18. 生乳試料の分析は、乳への凝固剤の添加を含まない、請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
  19. チャネリングは自動的に、人間の介在無く実行される、請求項１〜１８のいずれかに記載の方法。
  20. チャネリングは個々の乳牛の搾乳ステーションに対して実行される、請求項１〜１９のいずれかに記載の方法。
  21. 生乳の予測される凝固特性に従って乳をオンラインチャネリングするためのシステムであって、
    搾乳ステーションと集乳ポイントとの間に乳流をもたらすように構成されたミルクラインと、
    ミルクラインからの脈動乳試料を受け取るように構成された試料採取チャンバと、
    ミルクライン中を流れる生乳の試料の少なくとも１つの光学特性を決定するように構成された分析装置と、
    乳の光学データに基づいて乳の凝固特性を推定するように動作する処理装置と、
    処理装置から推定値を受け取りかつ推定された凝固特性に応答する給送先に流動ライン内のミルクをチャネリングする制御装置と
    を含むシステム。
  22. 分析装置はＮＩＲ分光分析装置である、請求項２１に記載のシステム。
  23. 分析装置は可視光分光分析装置を含む、請求項２１又は２２に記載のシステム。
  24. 分析装置は蛍光分光分析装置である、請求項２１に記載のシステム。
  25. 規定の多項式関数に基づいて分析装置からの出力を試料の少なくとも１つの凝固特性に関連付ける経験的係数を格納するためのメモリユニットを含む、請求項２１〜２４のいずれかに記載のシステム。
  26. 経験的係数は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得られる、請求項２５に記載のシステム。
  27. 凝固特性はＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択されるパラメータから決定される、請求項２１〜２６のいずれかに記載のシステム。
  28. 制御装置は、規定閾値より低いカード硬さを有すると決定された乳を飲料用にチャネリングし、かつ規定閾値より高いカード硬さを有すると決定された乳をチーズ製造用にチャネリングするように構成される、請求項２１〜２７のいずれかに記載のシステム。
  29. 制御装置は、乳の各脈動試料の分解能で乳をチャネリングするように構成される、請求項２１〜２８のいずれかに記載のシステム。
  30. 制御装置は、２秒毎に約１回の分解能で乳をチャネリングするように構成される、請求項２１〜２９のいずれかに記載のシステム。
  31. 分析装置は、生乳の試料に凝固剤を添加することなく分析を実行するように構成される、請求項２１〜３０のいずれかに記載のシステム。
  32. 生乳の凝固特性を予測するための方法であって、
    凝固剤を添加することなく生乳試料に対して光透過、光反射、散乱、および蛍光発光のうちの１つ以上のスペクトル分析を実行するステップと、
    スペクトル分析に基づいて少なくとも１つの凝固パラメータを予測するステップと
    を含む方法。
  33. スペクトル分析はＮＩＲ分光法により実現される、請求項３２に記載の方法。
  34. スペクトル分析は可視光分光法により実現される、請求項３２又は３３に記載の方法。
  35. スペクトル分析は蛍光分光法により実現される、請求項３２に記載の方法。
  36. 予測は事前に格納された経験的データに基づく、請求項３２〜３５のいずれかに記載の方法。
  37. 予測は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の試験試料の統計分析から得た経験的係数を含む所定の多項式に基づく、請求項３２〜３６のいずれかに記載の方法。
  38. 既知の凝固特性は、試験試料にレンネットを添加した後の試験試料の各々の光学的測定から決定される、請求項３７に記載の方法。
  39. スペクトル分析は各試料に対し複数回実行される、請求項３２〜３８のいずれかに記載の方法。
  40. 凝固パラメータはＣｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択される、請求項３２〜３９のいずれかに記載の方法。
  41. 乳の少なくとも１つの凝固特性をオンライン分析するためのシステムであって、
    ミルクラインからオンラインで脈動乳試料を受け取るように構成された試料採取チャンバと、
    試料採取チャンバで乳試料の少なくとも１つの特性を決定するように構成された分析装置と、
    少なくとも１つの特性および少なくとも１つの特性を乳の凝固特性に関連付ける事前に格納された経験的データに基づいて乳試料の凝固特性をオンラインで推定するように動作する処理装置と
    を含むシステム。
  42. 分析装置は、生乳の試料に凝固剤を添加することなく分析を実行するように構成される、請求項４１に記載のシステム。
  43. 分析装置は、乳試料の少なくとも１つの光学特性を決定するように構成される、請求項４１又は４２に記載のシステム。
  44. 凝固特性は、Ｃｙ（９０）、Ｃｙ（６０）、およびＲＣＴを含む群から選択されたパラメータによって決定される、請求項４１〜４３のいずれかに記載のシステム。
  45. 規定の多項式関数に基づいて分析装置からの出力を乳試料の少なくとも１つの凝固特性に関連付ける経験的係数を格納するためのメモリユニットを含む、請求項４１〜４４のいずれかに記載のシステム。
  46. 経験的係数は、既知の凝固特性を有する様々な乳牛および搾乳セッション中の様々な期間からの多数の乳試料の統計分析から得られる、請求項４５に記載のシステム。
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