No abstract

No abstract

В практике пищевой промышленности востребованы высокоточные и экспрессные методики определения технологических качеств пшеницы и прогнозировании будущих потребительских свойств продуктов ее переработки. Перспективным является использование для этих целей комплексного показателя твердозерности, однако на сегодняшний день его определение сопряжено с низкой точностью, высокими трудозатратами, использованием дорогостоящего инструментария. Целесообразны разработки автоматизированных систем анализа размолотого зерна в помольных линиях на мукомольных предприятиях. Такие системы могут использоваться для определения целевого назначения производимой муки. В статье описана автоматизированная система оценки технологических свойств продуктов переработки зерна в процессе помола. В основе системы лежат методики формирования данных о форме и размерах частиц в потоках размола зерна. Для этого производимые цифровой камерой Sony IMX219 микроснимки частиц размола зерна подвергались обработке микрокомпьютером Raspberry Pi 3 разработанным программным обеспечением на основе библиотеки алгоритмов компьютерного зрения OpenCV. Для реализации работы такой системы в помольных линиях производства была сконструирована лабораторная установка. Поскольку для успешного анализа частиц компьютерным зрением необходимо устранение эффекта слипания частиц, пользовались для этой цели совместным влиянием электростатических полей и вибрации. Оптимальные технические параметры подобраны опытным путем - электрическое напряжение около 24 кВ и частота вибраций анализируемых образцов размола зерна муки около 45 Гц. Для получения высокого напряжения использовался генератор коротких импульсов на основе высокочастотных тиристоров ТЧ63. Меняя напряжение питания генератора можно плавно менять напряжение на выходе от 1 до 35 кВ. Один вывод высоковольтного источника питания заземлен, второй вывод подключен к датчику-регистратору частиц размола. Разработан алгоритм оценки твердозерности пшеницы на основе данных о форме и размерах частиц в потоках размола зерна – построено соответствующее регрессионное уравнение. Для оценки точности алгоритма сравнивали результаты оценки твердозерности образцов зерна с референтным методом – по показателю микротвердости - способности зерна сопротивляться деформации (вдавливанию). Микротвердость зерна оценивали на микротвердомере ПМТ-3 с квадратной пирамидкой. Установленные эмпирические зависимости позволяют производить оценку твердозерности зерна - с точностью не менее 3 %. Благодаря экспрессности такой оценки технологических свойств продуктов переработки зерна, имеется возможность вмешаться в процесс помола и скорректировать его для повышения эффективности.

No abstract