Food science

CONCLUSION
We designed an Arduino-based system to measure 
milk quality and provide a faster and more 
reliable result than the previously developed milk 
quality analyzer system. This machine can be used 
as a primary milk quality analyzer for all milk 
depositors in a dairy booth. Alternatively, customers 
may use Bluetooth to verify quality analyzer data 
on their mobile devices. The Arduino Controller is 
attached to the Bluetooth module. The dairy vendor 
will keep track of the milk analysis data for the 
entire month. Real-time data of milk parameters 
calculated by various sensors were also stored 
using the real-time clock unit. Customers can also 
verify the milk parameters of the dairy where the 
system is mounted. This system is simple to use and 
provides reliable information. This is a cost-effective 
and dependable method. We will use the Data Base 
Management System to expand this system in the 
future. All information about milk depositors and 
customers is stored in SQL. This information is then 
used for billing every month.
REFERENCES
Aware, A.M. and Belorkar, U. 2017 Design of Milkotester for 
Fat and CLR Measurement using Arduino Microcontroller. 
I. Adv. Res. J. Sci. Engi. Tech., 4(5): 14-17.
Aware, A.M. and Belorkar, U. 2017. Design of Milk Analysis 
System for Dairy Farmers Using Embedded System. Int. J. 
Innov. Re. Ele. Electro. Instrumen. Control Engg., 5(5) : 11-16.
Unnikrishnan, A., Ravindran, A., Sreedhar, A. and Kuruvila, 
S.V. 2015. Electro-Milktestera Novel Method for Analysis 
of Milk Quality. Int. J. Innov. Res. Sci. Eng. Technol., 2(04): 
103-108.
Borecki, M., Szmidt, M., Paw, M., K, Beb, M., Niemiec, T. and 
Wrzosek, P. 2017. “A method for testing the quality of 
milk using optical capillaries. Photonics Letters of Poland, 
1(2): 37–39.
Brennan, D., Alderman, D., Sattler, L., Connorb, B. and 
Mathunaa, C. 2003. Issues in development of NIR micro 
spectrometer system for on-line process monitoring of 
milk product. Measurement, 33(1): 67-74.
Brown, J.V., Ranjith. H.M.P. and Prentice, G.A. 2018. 
Comparative shelf-lives of skimmed, semi-skimmed and 
whole milks. Int. J. D. Tech., 37(4): 2–5.
Chavan, R. and Patil, U.V. 2019. Comprehensive Assessment 
of Various Milk Parameters Using Embedded and IoT 
Based Systems. Int. J. Sci. Adv. Res. Technol., 5(7): 42-46.
Bhade, Dobariya, S.J., Landge, S.S., Babhale, P.D. and 
Atmande, V.M. 2019. Implementation of IoT based Milk 
Quality Analyzer using AVR Microcontroller. J. Emerg. 
Technol. Innov. Res., 6(5): 54-61.
Mahale, S., Deshmukh, S., Nakhate A., Ambure A. and Chavan 
K. 2018. Smart Milk Quality Detection System. Int. J. Res. 
Engi. Applic. Manag. ICRTET180 : 918-919.
M Sujatha, P. Nagarjuna, A. Bala Sai Ram, A. Hemanth 
Venkata Sai, K. Tarun, Sk Hasane Ahammad. 2019. Visible 
Spectroscopy Analysis of Fat Content in Milk using Lab 
View. Int. J. R. Tech. Eng., 7(5S4): 746-750.
Khera, N., Kumar, A., Fajr, F. and Khajwal, T.N. 2019. 
Microcontroller Based Parametric Data Monitoring and 
Quality Analysis of Milk. 2019 International Conference on 
Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques, 
Ghaziabad, India. 1-3: http:///dx.doi.org/10.1109/
ICICT46931.2019.8977704
Rajakumar, G., D.A. Kumar, D.T. Samuel, E. Muthu and 
Kumaran. 2018. IoT Based Milk Monitoring System for 
Detection of Milk Adulteration. Int. J. P A. Math., 118(6): 
21-32.
Mukhopadhyay, S.C., Gooneratne, C.P., Demidenko, S. and 
Gupta, G.S. 2005. Low-Cost Sensing System for Dairy 
Products Quality Monitoring. 2005 IEEE Instrumentation 
and Measurement Technology Conference Proceedings. 244-
249: http://dx.doi.org/10.1109/IMTC.2005.1604109
Thanedar, P., Pol, S., Shinde, A., Mayekar, A. and Shinde, 
S. 2018. Enhanced Automation of Milk Analyzer Using 
Internet of Things (IoT) and Data Mining. Int. J. I. I. Res. 
Dev., 03(1): 12-17.
Yadav, S.N., Kulkarni, V.A. and Gholap, S.G. 2012. Design of 
Milk embedded system for dairy farmers. Int. J. Elec. C. 
Engi. Tech., 3(2): 497-500.
Bhamre, Y.R., Matsagar, M.B. and Bighavkar, C.G. 2016. 
Quantitive and Qualitative Analysis of Milk Parameters 
using Arduino Controller. Int. J. A. Res. Comp. Comm. 
Eng., 5(8) : 46-49.
Table 1: Observation table of the Milk Analyzer system
Samples
Fat
pH
Temperature
Odor
Quality
Pure milk
3.2-3.5%
6.8 (Normal)
30.31
5%
High
Water + milk
0.5-2%
6.4 (Normal)
31.56
5%
Normal
Milk + salt
4-5%
4.5 (Acidic)
31.38
10%
Low
Milk + soap
4-5%
8.8 (Alkaline)
32.43
11%
Low

---