Перспективы внедрения оптико-компьютерного метода для определения технологического качества зерна пшеницы по показателям стекловидности

 

Т.С. Рутковская, Е.Г. Парфёнова, Р.Ю. Антонов, М.В. Архипов, Г.П. Петров

Определение товарных качеств зерна и зернопродуктов требует проведения большого числа лабораторных исследований, привлечения высококвалифицированных специалистов и занимает довольно много времени. Отечественные специалисты достаточно хорошо справляются с этой задачей [1,2,3]. Об этом свидетельствуют и те значимые успехи, которых добилось наше сельское хозяйство в области производства зерна в последние годы [4].

Отслеживать качество необходимо с самых первых этапов создания сорта – на этапах селекции и семеноводства [5, 6]. Наряду с посевными свойствами необходимо оценивать и технологические качества, характеризующие свойства зерновки и определяющие целевое назначение зерна.

Современные методы и приборы могут существенно помочь работникам сельскохозяйственных лабораторий упростить и автоматизировать процессы анализов по многим показателями и сократить время их проведения [7, 8, 9].

Разработка и внедрение объективных методов и средств оценки качества зерна, основанных на исследованиях оптических свойств зернопродуктов, имеют большое практическое значение. В ряде работ [10,11] приведены результаты исследований в этой области применительно к муке по показателям: белизна, зольность, цвет и т. п.

Большой интерес представляет применимость разработанного специалистами ООО «ЭКАН» оптико-компьютерного метода и для оценки технологических качеств исходного продукта – зерна пшеницы. Оптико-компьютерный метод – метод оценки показателей качества продукции на основе компьютерного анализа ее изображений в оптическом диапазоне длин волн.

Целью исследования является определение возможностей оптико-компьютерного метода для автоматической оценки стекловидности пшеницы. Для реализации цели работы были поставлены следующие задачи:

1. Обосновать применение оптико-компьютерного метода для анализа зерна по оптическим характеристикам.

2. Разработать методику определения стекловидности оптико-компьютерным методом с использованием электронного диафаноскопа.

3. Произвести сравнительный анализ определения стекловидности стандартным и оптико-компьютерным методом. Сравнить среднее время определения стекловидности стандартным методом и оптико-компьютерным методом.

Условия и методы исследований. Для исследования были использованы образцы мягкой и твердой пшеницы. Образцы пшеницы с приписанными значениями по показателю стекловидность были подготовлены ФГБУ «Россельхозцентр». Диапазон стекловидности образцов зерна мягкой пшеницы составил 12-79%, твердой – 73-97 %.

В ходе исследования задействованные в эксперименте образцы оценивались стандартным методом на диафаноскопе ДЗС-2 согласно ГОСТ 10987-76 «Зерно. Методы определения стекловидности» и по разработанной программной методике с использованием электронного диафаноскопа ЯНТАРЬ» [12].

Измерение стекловидности образцов пшеницы производилось двумя методами:

  • стандартным методом пятью различными специалистами на одном приборе ДЗС-2 для 100 зёрен каждого образца;
  • по разработанной методике пятью различными специалистами на одном электронном диафаноскопе ЯНТАРЬ для 400 зёрен каждого образца.

Сравнение результатов произведённых измерений производилось по показателям: время, затраченное на испытание и повторяемость результатов.

Результаты исследования и обсуждения. В основу методики определения показателя стекловидности была положена математическая модель зерна пшеницы как оптической среды.

В наших исследованиях основной интерес представляют оптические свойства эндосперма. В эндосперме зерна пшеницы крахмал находится в виде гранул размерами от 3 до 50 мкм, которые соединены между собой белковыми веществами. Есть данные, что структура эндосперма связана с типом белка [13]. В стекловидном эндосперме преобладает прикрепленный белок (хафтпротеин), который прочно связан с крахмальными гранулами и соединяет их в монолитную массу. В мучнистом эндосперме преобладает промежуточный белок (цвикельпротеин), который слабо связан с зернами крахмала в виде отдельных перемычек с наличием воздушных включений.

В свою очередь, воздушные включения во многом определяют оптические свойства зерна. Их оценка положена в основу разработанного метода определения стекловидности. Суть способа в следующем: стекловидный эндосперм представляет оптически однородную среду с постоянным показателем преломления. Мучнистый эндосперм неоднороден (имеет пустоты), поэтому свет в нем многократно рассеивается и преломляется. Именно эффект рассеяния взят за основу при разработке оптико-компьютерного метода определения стекловидности, так как он напрямую связан с количеством воздушных включений в эндосперме.

Известны способы [14,15] оценки показателя стекловидности на основе оптических величин, но они основываются по большей части на измерении коэффициента ослабления проходящего света.


где Ф – поток излучения,
z – длина пути луча.

В свою очередь, коэффициент ослабления является суммой показателей поглощения и рассеяния.

 
где page4image2000156848 показатель поглощения, page4image2000159696 показатель рассеяния.

Анализируя приведенные выражения, можно заключить, что стекловидность, определенная таким способом, будет зависеть от показателя поглощения, то есть по сути от цвета зерна.

Исходя из этого, для оценки стекловидности была построена математическая модель, которая позволяет оценить показатель рассеяния отдельно [16]. Схема распространения света в зерне изображена на рис.1.


Рисунок 1. Принятая модель распространения излучения: 1 – оболочки зерна, 2 – эндосперм

 

Экспериментальная проверка алгоритма работы диафаноскопа ЯНТАРЬ была осуществлена в лабораториях филиалов ФГБУ «Россельхозцентр» при проведении лабораторных испытаний по определению качества зерна пшеницы в период заготовки урожая. В ходе контрольной проверки по шести образцам пшеницы с приписанными значениями среднее стандартное отклонение измерения стекловидности оптико-компьютерным методом составило 1,3%, стандартным методом – 5,5%. Среднее время измерения стандартным методом составило 359,6 с, оптико-компьютерным методом – 25,8 с. Метрологические таблицы приведены в работе [16].

Рисунки 2, 3 иллюстрируют разбросы при оценке стекловидности шести образцов пшеницы. Образцы сгруппированы по приписанному значению стекловидности.

Время измерения оптико-компьютерным методом было снижено более чем на порядок по сравнению со стандартным методом [16].

Результаты проведённых исследований обосновали необходимость стандартизации нового оптико-компьютерного метода оценки стекловидности как более точного и объективного [16,17].

По инициативе разработчиков электронного диафаноскопа ЯНТАРЬ совместно с учеными ВНИИЗ – филиал ФНЦ пищевых систем им. В.М. Горбатова и УНИИМ – филиал ФГУП «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева» осуществлена разработка национального стандарта ГОСТ Р «Пшеница. Определение стекловидности оптико-компьютерным методом».


Рисунок 2. Результаты определения стекловидности на диафаноскопе Янтарь

 


Рисунок 3. Результаты определения стекловидности на диафаноскоп ДСЗ-2

 

Выводы и предложения:

1. Установлено, что стекловидность зерна как показатель, характеризующий структуру эндосперма, наиболее точно описывает эффект рассеяния света при регистрации сигнала в проходящем свете. Оценка показателя рассеивания положена в основу разработанного способа определения стекловидности.

2. Полученные экспериментальные результаты доказывают правильность разработанной методики определения стекловидности оптико-компьютерным методом.

3. Разработанная методика положена в основу нового национального стандарта для определения стекловидности зерна пшеницы.

4. Разработанный национальный стандарт способствует более быстрому внедрению оптико-компьютерного метода в повседневную практику оценки качества зерна.

 

Список источников

1. Исследование прочностных и посевных качеств семян озимой пшеницы при фракционной технологии послеуборочной обработки зерна / В.И. Оробинский, А.М. Гиевский, А.П. Тарасенко, А.В. Чернышов // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2019. Т. 12. No 3 (62). С. 13-18. doi: 10.17238/issn2071- 2243.2019.3.13.

2. Экспресс-оценка качества семян пшеницы после очистительной линии / Н.Н. Барышева, С.П. Пронин, В.И. Беляев, Д.Д. Барышев // Вестник Алтайского государственного аграрного университета. 2019. No 10 (180). С. 128-134.

3. Оценка урожайности и посевных качеств у сортов озимой мягкой пшеницы селекции ФГБНУ «АНЦ Донской» в первичном семеноводстве / Ю.Г. Скворцова, Г.А. Филен- ко, Т.И. Фирсова [и др.] // Зерновое хозяйство России. 2021. No 5 (77). С. 24-28. doi: 10.31367/2079-8725-2021-77-5-24-28.

4. Кумратова А.М., Алещенко В.В. Продуктивность зернового производства в России: тенденции и перспективы // Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021. Т. 16. No 3 (63). С. 142-146. doi: 10.12737/2073-0462-2021-142-146.

5. Мелешкина Е.П. Актуальные вопросы качества // Хлебопродукты. 2018. No 10. С. 42-44.

6. Гурьева К.Б., Белецкий С.Л., Хаба Н.А. Методологические подходы к комплексной оценке качества и хлебопекарных характеристик пшеницы при хранении // Пищевая промышленность. 2021. No 5. С. 24-27. doi: 10.52653/PPI.2021.5.5.005.

7. Sineglazov V.M., Halatenko O.S. Express system of grain quality parameters determination // Електронiка та системи управлiння. 2014. Vol. 3. No 41. Pp. 70-75.

8. Gorozhanin P.P. Quality assessment of wheat grain should be based on its protein content // Евразийское Научное Объединение. 2020. No 9-2 (67). Pp. 90-92.

9. Лебедев Д.В., Рожков Е.А., Абрамцов Д.С. Применение многофункциональных технологий оптико-электронного зрения для калибровки и анализа семян // Вестник Курганской ГСХА. 2020. No 2 (34). С. 67-74.

10. Штейнберг Т.С., Семикина Л.И. Разработка систем оценки качества зернопродуктов по оптическим характеристикам // Контроль качества продукции. 2017. No 2. С. 32-37.

11. Медведев П.В., Федотов В.А., Соло- вых С.Ю. Информационные системы оцен- ки технологических достоинств пшеницы // Хранение и переработка сельхозсырья. 2019. No 4. С. 58-69. doi: 10.36107/spfp.2019. 190.

12. Пат. 2744342 Российская Федерация, МПК А 01 С 1/00. Способ определения стекловидности зерна и система для его реализации / Р.Ю. Антонов, Г.П. Петров, Т.С. Рутковская, И.М. Калинин; заявитель и патентообладатель ООО «ЭКАН». 2020128537; заявл. 27.08.2020; опубл. 05.03.2021. Бюл. No7.

13. Суслянок Г. М., Гунькин В. А., Козьмина Н. П. Теоретические основы прогрессивных технологий (Биотехнология) : Зерноведение (с основами биохимии растений). Москва : Издательство «Колос», 2006. 464 с.

14. Emna Chichti, Myriam Carrиre, Matthieu George, Jean-Yves Delenne, Valerie Lullien- Pellerin. A wheat grain quantitative evaluation of vitreousness by light transmission analysis // Journal of Cereal Science. 2018. 83. Pp. 58-62.

15. Количественная оценка стекловидности пшеницы методом технического зрения / Д.Е. Трошкин, Е.В. Горбунова, А.А. Алё- хин, А.А. Горбачёв, А.Н. Чертов, И.Г. Лоску- тов, Е.В. Зуев // Хлебопродукты. 2019. No 6.

16. Антонов Р.Ю. Возможности автоматической оценки стекловидности пшеницы методом анализа цифрового изображения // Научное приборостроение. 2020. Т. 30. No 3. С. 63-74.

17. Герасина А.Ю., Казаджан М.Д., Антонов Р.Ю. Стандартизация нового метода определения стекловидности зерна пшеницы и анализ существующих методов // Пищевые системы. 2021. Т. 4. No 3S. C. 42-45.

Читать статью в PDF

Опубликовано: 23 октября 2023
Читайте нас в Telegram

Узнавайте первыми все актуальные новости компании, читайте наши статьи