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應用微型光譜感測晶片之光學非破壞式鮮乳新鮮度量測

為了解決生乳鮮乳哪個好的問題，作者梁友銘 這樣論述：

鮮乳擁有優良的動物性蛋白質且富含許多的營養，卻也是微生物容易孳生的溫床，不當的保存方式容易導致鮮乳腐敗變質。一般消費者雖可使用感官(眼、鼻)去評斷鮮乳是否新鮮，容易受個人主觀經驗影響，且在當消費者認為鮮乳發出酸臭味前，或許在鮮乳中的微生物菌數已經超標過量。有鑑於此，本研究希望透過光學式的新鮮度快速檢測方式判別出鮮乳是否已經不新鮮，以避免消費者誤食變質而不新鮮的鮮乳。傳統量測鮮乳新鮮度大多是以鮮乳的微生物菌數和ph值作判別，當微生物菌數有明顯大量增生或ph值開始快速下降時，鮮乳通常已經放置接近十小時上下，一般民眾通常不會再進行飲用。而一般市售經超巴氏殺菌法(UHT-pasteurization

)處理後的鮮乳，根據不同廠商規定，冷藏溫度須為7℃以下或是4 ℃以下，並標示離開冷藏後不能超過半小時，因此本研究目標透過使用光譜法，在鮮乳離開冷藏後，探討其在於攝氏約35±4℃每小時的光譜變化。本論文處理光譜的方式可以分成3個階段，並在Python上分別使用Scikit-learn套件提供的機器學習演法和Tensorflow、Keras套件用深度學習的方式對鮮乳新鮮度進行判別。第一階段光譜預處理，我們將使用Z-score標準化對光譜訊號進行處理，減少不同樣本之間的光譜強度。第二階段光譜新鮮度分類和標籤，使用層次聚類(Hierarchical Clustering) 配合聚類評估演算法-輪廓係數

，找出鮮乳光譜於時間上最適當的分群並給予標籤。第三階段使用KNN (k-Nearest Neighbors)、Random forest和DNNs (Deep neural networks)三種方式對置於攝氏約35±4℃下不同時間點的鮮乳做新鮮度分類預測。由實驗結果顯示，使用KNN、Random Forest和DNN模型在廠牌A全脂鮮乳於6、24小時內和廠牌A低脂鮮乳於6小時內，都有很好的新鮮度預測準確率高達90%以上，且三者之間的預測正確率差異較為不大。而在廠牌A低脂鮮乳於24小時內鮮乳新鮮度預測中，當使用KNN和Random Forest於新鮮度預測準確率較不好時，分別為83.63%和8

2.06%，相對的使DNN突顯於鮮乳新鮮度預測的能力，總正確率約為87.67%。代表DNN於鮮乳新鮮度預測有一定的潛力。