Improvement of the technological process for instant noodle production

Abstract

The research focuses on improving the technological process of instant noodle production, including the analysis of raw material properties, evaluation of technological parameters, and the implementation of new approaches to quality and food safety control. The primary focus is on optimizing the frying parameters of instant noodles. Experimental studies were conducted on the selection of raw materials and production parameters. To predict optimal process parameters and minimize raw material consumption, the use of artificial neural networks has been proposed. An automated quality control system based on machine vision technology has been developed. The system detects defects such as incorrect noodle brick size or shape and automatically adjusts the parameters of the product packaging process.

Дослідження зосереджено на вдосконаленні технологічного процесу виробництва локшини швидкого приготування, включаючи аналіз властивостей сировини, оцінку технологічних параметрів та впровадження нових підходів до контролю якості та безпеки харчових продуктів. Основна увага приділяється оптимізації параметрів смаження локшини швидкого приготування. Були проведені експериментальні дослідження щодо вибору сировини та параметрів виробництва. Для прогнозування оптимальних параметрів процесу та мінімізації витрат сировини запропоновано використання штучних нейронних мереж. Розроблено автоматизовану систему контролю якості на основі технології машинного зору. Система виявляє дефекти, такі як неправильний розмір або форма брикету локшини, та автоматично коригує параметри процесу пакування продукту.