CN108802303A - 一种大米加工精度自动化检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种大米加工精度自动化检测方法,其包括以下步骤:检测各加工精度的标准样品的表面脂肪含量,并将各加工精度和对应的表面脂肪含量做成对照表;根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量;将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度。本发明提出的大米加工精度自动化检测方法前期只需通过数次的检测即可获知碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度这些参数,后期只需根据碾米处理时间就能得出加工后的米粒的表面脂肪含量,接着得出加工精度,耗时短、测量准确而且操作简单。

Description

一种大米加工精度自动化检测方法
技术领域
本发明涉及大米加工领域,具体涉及一种大米加工精度自动化检测方法。
背景技术
大米是我国三大粮食作物之一,全国约三分之二人口以大米为主食。稻谷经过砻谷、碾米等工序得到大米。大米加工精度主要根据米胚表面麸层的残留程度来判别,随着加工精度不断提高,其感官品质随之提高;但是存在于麸皮层中的脂质、蛋白质、矿物质和维生素含量不断降低,造成营养成分流失。因此我们需要建立一种能够客观、准确反映大米加工精度的方法,在保证其感官品质的前提下尽量保留其营养成分。
现有的大米加工精度的检验,一般按照国家标准《大米GB1354-2009》,主要有直接比较法、染色法、白度仪测量法三种。直接比较法是通过凭肉眼直接观察加工出来的样品来判断米粒的留皮程度,但是因样品的皮层颜色和其余部分的颜色十分相近,凭肉眼难以准确判断米粒的留皮程度,其检验结果的失真度较大。染色法比用直接法来观察虽然要容易和轻松得多,可是染色法必须要事先配制化学染色剂,操作比较麻烦,样品在浸泡时其皮层还有掉落的可能,同时化学染色剂使用后易污染环境。采用白度仪来测量米类加工精度,由于大米品种不同,米粒的白度有较大差展,这样容易产生测量误差。
发明内容
本发明的目的在于提供一种大米加工精度自动化检测方法,通过计算大米的表面脂肪含量能够准确鉴定大米加工精度,且操作简单、耗时短,便于在实际生产中推广使用。
为实现上述目的,本发明提供的大米加工精度自动化检测方法包括以下步骤:
检测各加工精度的标准样品的表面脂肪含量,并将各加工精度和对应的表面脂肪含量做成对照表;
根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量;
将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度。
优选地,所述大米加工的脂肪消减速度等于不同i值下的Vi的平均值,
其中,Vi=(Mi-M)/i,Vi表示在碾米处理时间为i时,大米的脂肪消减速度;Mi表示碾米处理时间为i后的大米的表面脂肪含量;M表示碾米处理前的米粒的表面脂肪含量。
优选地,所述i值为10-400s。
优选地,所述将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度的步骤包括:
每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值;
当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值小于或等于预设值时,将计算的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度;
当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值大于预设值时,将测试值与所述对照表进行比对,得到大米加工精度,并对大米加工的脂肪消减速度进行调整。
优选地,所述每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值的步骤包括:
每隔预设时间对加工后的米粒取样;
将取样的米粒利用直径2.0mm圆孔筛筛选,对圆孔筛上方的米粒进行表面脂肪含量测试,获得测试值。
优选地,所述预设值为0.1~0.4%。
优选地,所述对大米加工的脂肪消减速度进行调整的步骤包括:
计算所述测试值与计算的表面脂肪含量的比值,以所述比值作为原大米加工的脂肪消减速度的系数来获得新的大米加工的脂肪消减速度。
优选地,通过索氏抽提法、酸水解法或超声波法来测试米粒的表面脂肪含量。
本发明提出的技术方案中,首先获取按照国家标准《大米GB1354-2009》的标准样品,一般分为一级、二级、三级和四级米(或特等、标准一等、标准二等或标准三等米),分别检测这四种级别的标准样品的表面脂肪含量,由于表面脂肪含量和加工精度呈负相关,可知,表面脂肪含量越高,加工精度越低(即是三级或四级米),表面脂肪含量越低,加工精度越高(即是一级或二级米);然后根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量;最后对比计算获得的加工后的米粒的表面脂肪含量与标准样品的表面脂肪含量,即可获知大米加工精度。本发明前期只需通过数次的检测即可获知上述参数(比如碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度),后期只需根据碾米处理时间就能得出加工后的米粒的表面脂肪含量,接着得出加工精度,耗时短、测量准确而且操作简单。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明大米加工精度自动化检测方法第一实施例的流程示意图;
图2为本发明大米加工精度自动化检测方法第二实施例中将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度步骤的细化流程示意图;
图3为本发明大米加工精度自动化检测方法第三实施例中每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值步骤的细化流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
参照图1,为本发明大米加工精度自动化检测方法的第一实施例,所述大米加工精度自动化检测方法包括:
步骤S100,检测各加工精度的标准样品的表面脂肪含量,并将各加工精度和对应的表面脂肪含量做成对照表。
具体地,稻米中的脂类物质主要分布在米粒的外层和胚部,胚乳中的脂类物质含量极少,从某种程度上讲,如果米粒表面留皮及留胚越少,其脂类物质也将存在越少,相应地,碾白程度或加工精度越高。因此,只要对比加工后的米粒与哪个级别的标准样品的表面脂肪含量一致,就可获知加工精度,故,首先获取不同级别的标准样品,并测试其表面脂肪含量,做成对照表,以供后续长期使用。
可以通过索氏抽提法、酸水解法或超声波法来测试米粒的表面脂肪含量。需要说明的是,为了排除变量、保证数据对比的准确性,使用同一种方法测试标准样品和加工后的米粒的表面脂肪含量。
步骤S200,根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量。
具体地,大米加工中通过碾米处理来除去皮层和胚,碾米的时间越长,留存的皮层和胚越少。本发明只需知道碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,就可以计算出来加工后的米粒的表面脂肪含量,大米加工的脂肪消减速度这两个参数经过多次测试获得后,作为固定参数可以长期使用,从而减少后期的测试工序;对于同期收获的一批米,在进行加工的时候,只需进行一次或多次测试获得碾米处理前的米粒的表面脂肪含量即可,不需要在每次进行碾米处理的时候重新测试碾米处理前的米粒的表面脂肪含量。后期只需要知道碾米处理时间,就可以计算得到加工后的米粒的表面脂肪含量。
大米加工的脂肪消减速度等于不同i值下的Vi的平均值,
其中,Vi=(Mi-M)/i,Vi表示在碾米处理时间为i时,大米的脂肪消减速度;Mi表示碾米处理时间为i后的大米的表面脂肪含量;M表示碾米处理前的米粒的表面脂肪含量。
比如,碾米处理前的米粒的表面脂肪含量为3.25(质量分数%),碾米处理时间为30s后,测得的大米的表面脂肪含量为3.05(质量分数%),那么30s对应的脂肪消减速度为0.0066;碾米处理时间为60s后,测得的大米的表面脂肪含量为2.75(质量分数%),那么60s对应的脂肪消减速度为0.0083;30s和60s下的脂肪消减速度的平均值为0.00745,也即最终的大米加工的脂肪消减速度。
根据不同的品种,稻米分为早籼米、晚籼米、早粳米、晚粳米、籼糯米和粳糯米六类,这六类稻米同一加工精度下碾米处理的时间各不相同,i值选取范围为10-400s。
需要注意的是,在计算加工后的米粒的表面脂肪含量时,需要先获知稻米的类型,然后获取相应的脂肪消减速度以及标准样品的表面脂肪含量。
步骤S300,将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度。
本发明提出的技术方案中,首先获取按照国家标准《大米GB1354-2009》的标准样品,一般分为一级、二级、三级和四级米(或特等、标准一等、标准二等或标准三等米),分别检测这四种级别的标准样品的表面脂肪含量,由于表面脂肪含量和加工精度呈负相关,可知,表面脂肪含量越高,加工精度越低(即是三级或四级米),表面脂肪含量越低,加工精度越高(即是一级或二级米);然后根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量;最后对比计算获得的加工后的米粒的表面脂肪含量与标准样品的表面脂肪含量,即可获知大米加工精度。本发明前期只需通过数次的检测即可获知上述参数(比如碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度),后期只需根据碾米处理时间就能得出加工后的米粒的表面脂肪含量,接着得出加工精度,耗时短、测量准确而且操作简单。
参照图2,为本发明大米加工精度自动化检测方法的第二实施例,所述将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度的步骤包括:
步骤S310,每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值。
具体地,为了进一步保证计算的表面脂肪含量的准确性,每隔一段时间对加工后的米粒进行取样检测,和计算值进行比对,来查看误差值,从而及时调整。
步骤S320,当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值小于或等于预设值时,将计算的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度。
具体地,当测试值和计算值的差值小于或等于预设值时,说明误差在可接受范围内,此时,仍用计算值与对照表进行比对,来得到大米加工精度。
步骤S330,当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值大于预设值时,将测试值与所述对照表进行比对,得到大米加工精度,并对大米加工的脂肪消减速度进行调整。
当测试值和计算值的差值大于预设值时,说明误差偏大,此时,不能用计算值与对照表进行比对,需要用测试值与对照表比对来得到大米加工精度,并对大米加工的脂肪消减速度进行调整。
具体地,对大米加工的脂肪消减速度进行调整的步骤包括:
计算所述测试值与计算的表面脂肪含量的比值,以所述比值作为原大米加工的脂肪消减速度的系数来获得新的大米加工的脂肪消减速度。
需要说明的是,在加工程序、机器等发生变化时,需要进行大米加工的脂肪消减速度的重新设定;否则只需要以抽样的方式,进行步骤S310至步骤S330。
预设值优选0.1~0.4(质量分数%)。根据稻米的品种,预设值的设定范围不同。
为了排除稻米品种对预设值的影响,可以选用测试值与计算的表面脂肪含量的差值除以测试值作为误差值进行判断,当该比值小于或等于阈值时,将计算的表面脂肪含量与对照表进行比对,得到大米加工精度,当该比值大于阈值时,将测试值与对照表进行比对,得到大米加工精度。通过这种方式,各种类型的稻米,均通用一个阈值,不需要通过多个模式进行分别设定。
在本实施例中,对加工后的米粒进行取样,测试表面脂肪含量,并与计算的表面脂肪含量进行比较来校准计算值,从而保证利用碾米处理时间来确定大米加工精度的准确性。
参照图3,为本发明大米加工精度自动化检测方法的第三实施例,所述每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值的步骤包括:
步骤S311,每隔预设时间对加工后的米粒取样;
步骤S312,将取样的米粒利用直径2.0mm圆孔筛筛选,对圆孔筛上方的米粒进行表面脂肪含量测试,获得测试值。
具体地,每次将约100克试样置于直径2.0mm圆孔筛内,盖上盖,安装于电动筛选器(转速110r/min—120r/min,可自动控制以1min为间隔顺时针和逆时针个转动1次)上进行自动筛选,或将安装好的谷物筛选器置于光滑平面上,用双手以约100r/min左右的速度,顺时针及逆时针方向个转动1min,控制转动范围在选筛直径的基础上扩大约8cm—10cm。
将捡出的小碎粒留存于2.0mm圆孔筛上,将卡在筛孔中的颗粒倒入碎米分离器,根据粒型调整碎米斗的倾斜角度,使分离效果最佳,分离2min。将初步分离出的整粒和碎粒分别倒入分析盘中,用木棒轻轻敲击分离筒,将残留在分离筒中的颗粒并入碎粒中,拣出碎粒中不小于整粒平均长度3/4的颗粒并入整粒,拣出整粒中小于整粒平均长度3/4的颗粒并入碎粒。
在缺少碎米分离器的情况下,可将2.0mm圆孔筛上的颗粒连同卡在筛孔中的颗粒倒入分析盘中,手工拣出小于整粒平均长度3/4的颗粒。
本实施例中,通过筛选步骤能得到为完整粒的试样,提高后续表面脂肪含量数据的准确性。
在本说明书的描述中,参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例~第X实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料、方法步骤或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机,计算机,服务器,空调器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述,但是本发明并不局限于上述的具体实施方式,上述的具体实施方式仅仅是示意性的,而不是限制性的,本领域的普通技术人员在本发明的启示下,在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下,还可做出很多形式,这些均属于本发明的保护之内。

Claims (8)

1.一种大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
检测各加工精度的标准样品的表面脂肪含量,并将各加工精度和对应的表面脂肪含量做成对照表;
根据碾米处理前的米粒的表面脂肪含量、大米加工的脂肪消减速度和碾米处理时间,计算加工后的米粒的表面脂肪含量;
将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度。
2.如权利要求1所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述大米加工的脂肪消减速度等于不同i值下的Vi的平均值,
其中,Vi=(Mi-M)/i,Vi表示在碾米处理时间为i时,大米的脂肪消减速度;Mi表示碾米处理时间为i后的大米的表面脂肪含量;M表示碾米处理前的米粒的表面脂肪含量。
3.如权利要求2所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述i值为10-400s。
4.如权利要求1所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述将加工后的米粒的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度的步骤包括:
每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值;
当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值小于或等于预设值时,将计算的表面脂肪含量与所述对照表进行比对,得到大米加工精度;
当所述测试值与计算的表面脂肪含量的差值大于预设值时,将测试值与所述对照表进行比对,得到大米加工精度,并对大米加工的脂肪消减速度进行调整。
5.如权利要求4所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述每隔预设时间对加工后的米粒取样,并进行表面脂肪含量测试,获得测试值的步骤包括:
每隔预设时间对加工后的米粒取样;
将取样的米粒利用直径2.0mm圆孔筛筛选,对圆孔筛上方的米粒进行表面脂肪含量测试,获得测试值。
6.如权利要求4所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述预设值为0.1~0.4%。
7.如权利要求4所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,所述对大米加工的脂肪消减速度进行调整的步骤包括:
计算所述测试值与计算的表面脂肪含量的比值,以所述比值作为原大米加工的脂肪消减速度的系数来获得新的大米加工的脂肪消减速度。
8.如权利要求1-7任一项所述的大米加工精度自动化检测方法,其特征在于,通过索氏抽提法、酸水解法或超声波法来测试米粒的表面脂肪含量。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111855930A (zh) * 2020-07-20 2020-10-30 武汉轻工大学 粮食营养素检测装置及方法
CN113297802A (zh) * 2021-06-16 2021-08-24 惠州城市职业学院(惠州商贸旅游高级职业技术学校) 基于物联网技术的稻谷精深加工监控方法和***

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101915712A (zh) * 2010-08-17 2010-12-15 国家粮食储备局无锡科学研究设计院 大米加工精度的检测方法
CN106404971A (zh) * 2016-11-29 2017-02-15 河南工业大学 气相色谱法鉴定大米加工精度的方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101915712A (zh) * 2010-08-17 2010-12-15 国家粮食储备局无锡科学研究设计院 大米加工精度的检测方法
CN106404971A (zh) * 2016-11-29 2017-02-15 河南工业大学 气相色谱法鉴定大米加工精度的方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
M.-H. CHEN 等: "Influence of Kernel Maturity, Milling Degree, and Milling Quality on Rice Bran Phytochemical Concentrations", 《CEREAL CHEM.》 *
周裔彬 等: "米糠成分与大米加工精度的关系", 《粮食与饲料工业》 *
郭丽辉: "大米加工精度的检测方法综述", 《现代商贸工业》 *
陈国铭: "大米加工精度检测方法的研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111855930A (zh) * 2020-07-20 2020-10-30 武汉轻工大学 粮食营养素检测装置及方法
CN113297802A (zh) * 2021-06-16 2021-08-24 惠州城市职业学院(惠州商贸旅游高级职业技术学校) 基于物联网技术的稻谷精深加工监控方法和***

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