便携式豆类品质监控系统研究

作者：彭彦昆; 霍道玉; 左杰文; 孙晨; 胡黎明; 王亚丽

来源：农业机械学报, 2023, 54(07): 404-411.

• 豆类
• 品质
• 无损检测
• 近红外光谱

传统的破坏性检测方法已难以满足豆类品质快速检测的需求。现有的无损检测设备存在稳定性及准确性不高等问题，为提高豆类品质含量检测装置的性能，基于近红外光谱技术研发了豆类品质无损检测装置，体积小、便于携带，能够适用于现场检测。基于所研发的装置，各取30个黄豆、绿豆、红豆、黑豆样本，通过旋转静态采集多次光谱求平均值与采集1次光谱的方式，对同一样品重复测量20次，得出随着采集次数的增加，光谱反射率变异系数平均值逐渐减小直至平缓，选取最佳豆类采集次数分别为16、8、14、16,对应的光谱变异系数平均值为2.9%、2.435%、2.763%、3.019%。以黄豆为例，选取80个样品，使用不同的预处理方法，分别建立黄豆蛋白质、粗脂肪和淀粉含量的偏最小二乘预测模型，结果表明，蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数预测的最优模型预处理方式分别为SG-MSC、SNV、SNV,其预测集相关系数Rp分别为0.974 6、0.950 5、0.960 7,均方根误差分别为0.249%、0.572%、0.623%。取40个黄豆样本对装置模型进行试验验证，蛋白质、粗脂肪、淀粉质量分数的独立验证相关系数Ri分别为0.941 1、0.943 9、0.933 4,独立验证均方根误差分别为0.465%、0.604%、0.673%,重复测量20次的平均偏差分别为0.409%、0.623%、0.637%,各参数重复测量20次变异系数分别为1.257%、0.896%、0.964%。结果表明，该装置具有良好的预测精度。以Visual Studio 2015为软件开发平台开发了豆类品质含量实时检测软件，实现多粒豆类品质情况“一键式操作”检测。选用阿里云服务器和MySQL数据库，基于TCP/IP网络通信协议，实现检测数据自动上传至数据库。基于若依开发框架设计了便于豆类品质监测的前端网络监控系统，实时显示数据库信息。

• 单位
  中国农业大学; 国家农产品加工技术装备研发分中心