[发明专利]一种大米加工精度等级的快速无损判定方法及装置在审
| 申请号: | 202010182832.5 | 申请日: | 2020-03-16 |
| 公开(公告)号: | CN111337450A | 公开(公告)日: | 2020-06-26 |
| 发明(设计)人: | 刘晶;徐琢频;范爽;程维民;刘洁;徐聪;王琦;张鹏飞;刘斌美;吴跃进 | 申请(专利权)人: | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号: | G01N21/359 | 分类号: | G01N21/359;G01N21/27;B02B7/00 |
| 代理公司: | 合肥市浩智运专利代理事务所(普通合伙) 34124 | 代理人: | 丁瑞瑞 |
| 地址: | 230031 安徽*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 大米 加工 精度 等级 快速 无损 判定 方法 装置 | ||
本发明公开了一种大米加工精度等级的快速无损判定方法及装置,所述方法包括:收集不同加工精度的大米的糠粉样品;采集糠粉样品的近红外光谱数据;获取糠粉样品的有机组分含量;根据近红外光谱数据和有机组分含量建立红外光谱校正模型;获取大米加工精度等级与糠粉的有机组分含量之间的关系模型;对大米当前加工精度等级进行判定并且根据当前加工精度等级对大米的碾磨度进行调整;本发明的优点在于:实现在线调控大米加工精度且在实际应用中减少局限。
技术领域
本发明涉及大米加工领域,更具体涉及一种大米加工精度等级的快速无损判定方法及装置。
背景技术
大米是全球三大粮食作物之一,我国约三分之二的人口以大米为主食。大米的产量和质量对我国的粮食安全和居民饮食有重大影响。遗传育种方法为提高大米产量提供了技术手段,另一方面大米加工过程对提高稻谷——大米的产出率和品质提升发挥重要作用。稻谷经过砻谷、碾磨、抛光等工序得到大米,大米的加工过程主要是去除米胚表面麸层成分,麸层中富含脂肪、蛋白质、矿物质和维生素等成分。加工过程中随着大米感官品质的提升,会导致营养成分的流失,并且随着碾磨工序的进行会导致米粒破碎的情形,降低大米整米产出率。因此需要建立一种准确、快速反映大米加工精度等级的判定方法,并以此为依据为提高加工精度和大米产出率提供依据和技术手段。
GB/T1354-2018中对大米加工精度等级进行了规定,主要是指加工后米胚残留以及米粒表面和背沟残留皮层的程度。加工精度检验方法(GB/T5502-2018)主要为基于大米染色的对比观测法、仪器辅助检测法、仪器检测法。此外,GB/T 18105-2000还规定了利用IDS试剂染色法对大米加工精度的判定标准,通过IDS染色剂使米粒胚乳和胚乳表面糠皮呈现不同的颜色差异,根据颜色差异来判定加工精度等级。中国专利号CN 101551376A公开了“一种米类加工精度的检验方法”,采用加热处理的方法使样品的留皮部分变色,再由人工或仪器检验样品留皮程度,再与标准样品比较判定出加工精度。CN 106404971A“气相色谱法鉴定大米加工精度的方法”中采用有机溶剂对大米样品进行萃取,分析得到萃取液中的脂肪酸、甘一脂、甘二脂和甘三脂含量百分比,通过百分比含量和预定的标准方程得到大米加工精度,建立了大米中脂肪含量与大米等级的定量关系。文献“基于图像处理技术大米加工精度的检测研究”和“基于颜色特征和BP神经网络的大米加工精度判别方法研究”中采用图像处理技术,选择灰度值作为特征参数建立了测定方法,在大米未经染色的情况下可以判断加工精度。文献“基于近红外光谱的大米加工精度等级快速判定”中利用偏最小二乘法建立稻谷糙出白率的定标模型,对稻米加工精度等级与糙出白率进行统计分析,结果表明糙出白率随着加工精度的提高呈对数下降的趋势,因此可通过糙出白率的近红外光谱法预测结果判断加工精度。文献“光谱分析检测大米加工精度等级”中采用大米表面营养物质浸出液的光谱吸收峰值评估大米加工精度等级。文献“糠粉成分与大米加工精度的关系”通过对加工过程中各道糠粉成分的测定分析,糠粉中粗纤维和灰分的含量比例随着加工精度的提高而降低,其结果表明糠粉中的成分与大米加工精度具有相关性。
现有的加工精度等级判定方法主要以染色法、色谱法、热处理法、图像处理和近红外光谱法为主。染色法和色谱法均需要消耗试剂,存在潜在的危害环境的风险且属于离线分析方法,热处理法和染色法判定过程中易受环境因素印象,和液相色谱法一样存在操作繁琐、效率低下、误差大等问题,不能满足快速、准确检测的需要。上述三种方法只能离线检测大米的加工精度,由于检测时间久和结果反馈的不及时,判定结果对指导加工操作有一定的延后性,不利于在线调控大米加工精度,影响加工质量。图像处理法和近红外光谱法属快速无损的分析方法,现有技术的方法主要针对加工过程中大米表层的脂肪含量和颜色参数进行检测,由于实际加工过程中大米品种繁多、形态各异且大米中各成分分布不均匀,不利于建立图像识别和近红外光谱校正模型,因而限制了其在实际中的应用。综上,现有技术的加工精度等级判定方法不利于在线调控大米加工精度且在实际应用中有局限。
发明内容
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