|
| Çayın
Aromasını Değerlendirmek İçin Elektronik Koku Alma
(E-Burun) |
 |
Elektronik
koku alma, bir dizi sensör kullanılarak koku kompleksleri
içinde ayrım yapma ve
belirleme için dizayn edilmiş olan akıllı bir cihazdır.
Ayarlama
aralığı geniş
olan (türe özgü olmayan)
algılayıcıların bağlı
bulunduğu sensör dizisi, farklı türlerde kokuya duyarlı
biyolojik ve kimyasal
materyalle muamele edilmiştir.
Koku ile uyarılan bu sensörler
karakteristik bir
parmak izi üretirler. Tanımlanan kokardan elde edilen modeller
veya parmak
izleri bir veri tabanı oluşturmak için kullanılır ve bilinmeyen
kokuların
tanımlanması için bir örnek tanıma sisteminde denenir ve
ardından
sınıflandırılır ve/veya tanımlanır.
|
Bir
elektronik burun
sistemi, öncelikle dört fonksiyonel üniteye bağlıdır ki
bunlar; koku yakalama
ve dağıtma sistemi, sensörler ve elektronik ara yüzler,
sinyal işleme ve
karşılaştırmalı örnek analizi ve tanımlama.
Sensörlerin
belirleme hızının sabit
olmasını sağlamak için sensör dizisindeki her bir
algılayıcı uygun kokuyu
yakalama ve dağıtma sisteminden geçtikten sonra uçucu
koku buharına maruz
bırakılır. Sensör dizisinde oluşan sinyaller, sınıflandırma,
analiz ve bildirim
için akıllı örnek tanımlama cihazında uygun devir ve geri
bildirim yoluyla
işlenir ve şartlandırılır (sabitlenir). |

|
 |
Elektronik
koku alma işleminin en karmaşık
bölümü, birleşik sensör teknolojisi ve koku
yakalamadır.
Elektronik bir
burundaki sersör dizisinde ki her bir sensör uçucu faz
veya gazdaki
kimyasallara karşı tersinir reaksiyon veren ortak bir potansiyele
sahiptir.
Üretilen siyah çayın uçucularının belirlenmesi
için bir dizi Metal Oksit Yarı
İletken (MoS)
sensör kullanılmıştır. |
Optimum
Fermantasyon Zamanını Belirlemek İçin E-Burun
Çay
yaprağı hücreleri CTC veya kıvırma
işleminde patlatılır patlatılmaz fermantasyon işlemi başlar.
Optimum bir
sınıra
kadar fermantasyon işlemi süresince kimyasal
dönüşümler ve reaksiyonların
sınırlandırılması yüksek kaliteli çay üretimi
için hayatidir.
Bu nedenle,
yaprak içerisindeki kompleks kimyasal değişim serilerini sadece
istenilen
limitlerde tutmaya yetecek kadar yaprakların fermantasyonuna izin
vermek
optimizasyonu başarmak için kritiktir.
Geleneksel
olarak, fermantasyonun uzunluğu koklama ve görme gücü
gibi insani
duygular yoluyla subjektif olarak belirlenir.
Fermantasyondan esnasında
yapraklarda oluşan otsu kokunun, çiçeksi kokuya
dönüşümünü uzman insanlar
algılayabilirler.
Bununla birlikte koku, birinci burun ve ikinci burun olarak
adlandırılan dönüşümler içinden geçerek
yayılır.
|
Renk esasına bağlı olarak
fermantasyon bitiş zamanını belirleyen kolorimetrik bir yöntemde
ayrıca
kullanılmıştır.
Özel
olarak dizayn edilmiş bir elektronik burunla, geçen zaman
üzerinden
fermantasyon işlemindeki uçucu emisyonunu izleyen bir model
başarı ile
kullanılmıştır.
Farklı klonlar, farklı iklim ve fermantasyon yöntemleri ile
uzun süredir devam eden denemelerde elektronik burunun defalarca
kullanımı ile,
fermantasyon süresince tespit edilen koku değişimlerinin
güvenilir olduğu
bulunmuştur.
Bu yeni akıllı cihaz ile, birinci burun ve ikinci burun
olarak
adlandırılan süreçlerdeki koku pikleri dahi tam olarak
belirlenmiştir.
|
 |
Mamul
Çayın Sınıflandırılması İçin E-Burun

|
Tat ve aroma
mamul çayın önemli kalite
özelliklerindendir. Çay tadımcıları olarak adlandırılan
uzman insanlar, çayın
kalitesini geleneksel olarak belirler.
Çay tadımcıları
örneklerin görünüşü,
tadı ve aromasına bağlı olarak 1’den 10’a kadar bir skalada
değerlendirdikleri
çay örneklerine puan verirler.
|
Elektronik burun, çay
örneklerinin uçucu
bileşenlerini algılama yeteneği olan tek cihazdır ve yüksek
doğruluk derecesi
ile çay tadımcılarının puanlaması gibi güvenilirdir.
Sinirsel ağ
bağlantısını esas alan bilgisayar yazılım tekniğinde, çay
tadımcılarının puanlaması gibi çoklu sensör dizisi kokular
arasındaki ilişkiyi
kesinliğe yakın bir şekilde monitörde çizerek
gösterir.
Yazılımın iskeleti, çay
üreticilerinin kendi puanlama sitemleriyle kendilerini deneye
bilecekleri
esnekliğe ve netliğe uygun dizayn edilmiştir.
İlaveten,
optimum soldurma zamanını belirlemek
içinde elektronik burun ile soldurma işleminde
yürütülen denemeler süresince
elde dilen sonuçlar cesaret vericidir.
Yazılım kullanıcı
yardımını içeren
interaktif bir dizayna sahip olup veri arşivleme, alarm bildirimi, veri
çip’i,
fermantasyon aktivitesini izleme profili ve sıralı kontrol
programlaması gibi
özelliklere sahiptir.
Çay endüstrisi bu şekilde
kullanımı kolay ileri teknoloji
ürünü cihazları onaylamıştır.
|
 |
 |
|
|
Kamil
Engin İSLAMOĞLU, Ziraat
Mühendisi, E-Mail
Kaynaklar:
1) Electronic
Nose For Evaluation
of Tea Flavour Centre
for Development of Advanced Computing Kolkata Centre Plot-E2/1,
Block-GP,
Sector-V, Saltlake Electronics Complex Bidhannagar, Kolkata - 700
091 www.kolkatacdac.in
2) Surajit Borah, Registration no. 010
of 2001. Machine
vision for tea quality
monitoring with special emphasis on fermentation and grading. A
thesis
submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of
Doctor
of Philosophy July’2005. Department of Electronics School of Science
and
Technology Tezpur University Tezpur, Assam India - 784028
Konu
ile ilgili tamamlanıp yayınlanmış diğer çalışmalar
“Monitoring
of
black tea
fermentation process using electronic nose” Journal
of Food Engineering, Volume 80, Issue 4, June
2007, Pages 1146-1156 Nabarun Bhattacharyya, Sohan Seth,
Bipan Tudu,
Pradip Tamuly, Arun Jana, Devdulal Ghosh, Rajib Bandyopadhyay and
Manabendra
Bhuyan
“Detection
of optimum fermentation time for
black tea
manufacturing using electronic nose”Sensors
and Actuators B: Chemical, Volume 122, Issue 2, 26 March
2007, Pages 627-634 Nabarun
Bhattacharyya, Sohan Seth, Bipan Tudu, Pradip Tamuly, Arun Jana,
Devdulal Ghosh, Rajib Bandyopadhyay, Manabendra Bhuyan and Santanu
Sabhap
“Discrimination
of Long Jing green-tea
grade by
electronic nose” Sensors
and Actuators B: Chemical, Volume 122, Issue
1, 8 March 2007, Pages 134-140 Huichun
Yu and Jun Wang
“Tea
quality prediction using a
tin oxide-based
electronic nose:
an artificial intelligence approach” Sensors
and Actuators B: Chemical, Volume 94, Issue 2, 1
September 2003, Pages 228-237 Ritaban Dutta, E. L. Hines, J. W.
Gardner, K. R. Kashwan and M. Bhuyan
“Electronic
nose
based
tea
quality standardization” Neural
Networks, Volume 16, Issues 5-6, June-July
2003, Pages 847-853 Ritaban Dutta, K. R. Kashwan, M. Bhuyan, E. L.
Hines and J. W. Gardner
|
|
|
|
|
|