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Issue
Lait
Volume 86, Number 5, September-October 2006
Page(s) 359 - 372
DOI http://dx.doi.org/10.1051/lait:2006016
Published online 12 December 2006
Lait 86 (2006) 359-372
DOI: 10.1051/lait:2006016

An optical method to monitor casein particle size distribution in whey

Hervé Guillemin, Ioan Cristian Trelea, Daniel Picque, Bruno Perret, Thomas Cattenoz and Georges Corrieu

Unité Mixte de Recherche Génie Microbiologique des Procédés Alimentaires, Institut National de la Recherche Agronomique, Centre de Biotechnologies Agro-Industrielles,78850 Thiverval-Grignon, France

(Received 6 January 2006 - Accepted 31 August 2006 - Published online 12 December 2006)

Abstract
An optical sensor formerly developed for the monitoring of milk coagulation was modified to allow online determination of casein particle size distribution and of the volume fraction relative to the whey as a function of time. Two methods were assessed to process the signals. The first one was based on the determination of a specific voltage threshold of the optical signal. The results were not satisfying. The second method used multiple thresholds of the optical signal associated with data processing using neural networks. For the considered experimental conditions, the casein particle volume fraction was estimated with a relative error of 23%, and the casein particle size distribution with 7.5% maximum relative error.


Résumé
Une méthode optique de suivi de la taille de particules de caséine dans le lactosérum. Ce travail propose une nouvelle méthode pour estimer la proportion volumique de grains de caséine par rapport au lactosérum, et la répartition par taille des grains de caséine en fonction du temps. Un capteur optique, mis au point pour suivre en ligne la coagulation du lait, a été adapté. Deux méthodes de traitement des signaux ont été testées. La première, basée sur la détermination d'un seuil spécifique du signal optique, s'avère insuffisante. La seconde fait appel à la détermination de seuils optiques multiples associée à un traitement des données par deux réseaux de neurones. Dans les conditions expérimentales considérées, la proportion de grains de caillé est alors estimée avec une erreur relative de 23 %, et la répartition des grains par taille avec une erreur relative maximale de 7,5 %.


Key words: casein particle -- inline monitoring -- infrared sensor -- neural network -- particle size -- curd

Mots clés : grain de caséine -- mesure en ligne -- capteur optique infra-rouge -- réseau de neurones -- taille de particule -- caillé

Correspondence: Hervé Guillemin guillemi@grignon.inra.fr


© INRA, EDP Sciences 2006