Технология определения характеристик зерна методом математического анализа его цифрового изображения

В любом стандарте, регламентирующем требования к качеству зерна различных культур (ГОСТ Р 52554-2006 «Пшеница. Технические условия», ГОСТ Р 53049-2008 «Рожь. Технические условия», ГОСТ 28672-90 «Ячмень. Требования при заготовках и поставках» и др.) введен показатель «цвет» зерна. Цвет учитывают при классификации зерна на типы, подтипы. Деление зерна на типы, подтипы имеет большое технологическое значение – это и формирование помольных партий, и выбор режимов измельчения, и качество готовой продукции.

Цвет зерна пшеницы – это признак свежести зерна, его доброкачественности, соблюдения режимов послеуборочной обработки и хранения. Неблагоприятные условия созревания зерна, его уборки, хранения вызывают потемнение оболочек, их обесцвеченность, различные заболевания. Чем больше изменился цвет пшеницы, тем в большей степени ухудшились его технологические, пищевые, посевные свойства.

Цвет зерна определяют визуально, по методике, регламентируемой ГОСТ 10967. Причина? Зерно пшеницы в нативном состоянии – чрезвычайно сложный объект для измерения цветовых (колориметрических) и спектрофотометрических характеристик. Форма зерновки, ее строение, малые размеры, отсутствие насыщенных тонов – вот неполный перечень мешающих факторов. Для исключения субъективного подхода к оценке цвета зерна предлагаются новые методы, основанные на использовании современного оборудования [1].

Современный уровень развития математического аппарата, компьютерной техники и приборов для формирования цифровых изображений объектов позволил создать инструментальный, экспрессный метод и средства измерения для объективной оценки цвета зерна, взамен визуальной оценки [2, 3].

Исследования проведены на пробах зерна озимой и яровой пшеницы I, II, III и IV типов основных почвенно-климатических зон произрастания, пяти лет урожая и на пробах сортовой пшеницы (Мироновская 880, Саратовская-29, Безостая 1 и др.). Для исследования использованы также 42 пробы различных сортов I и IV типов, полученных с опытных полей Научно-исследовательского института сельского хозяйства Центральных районов Нечерноземной зоны – ФГБНУ Московский НИИСХ «Немчиновка», а также Центрального Ботанического Сада России (Памяти Федина, Инна, Галина, Московская 39, Московская низкостебельная, Немчиновская 24, Заря, Люба, Гармония и др.). Также изучены цветовые характеристики зерна пшеницы, поврежденного типичными заболеваниями, неблагоприятными погодными условиями.

На основе фундаментальных исследований цветовых и геометрических характеристик зерна пшеницы без разрушения его структуры [2, 3] разработана новая уникальная технологии контроля зерна методом математического анализа цифрового изображения зерна (без искажения цветопередачи и размеров зерна) с использованием разработанных – сканирующего анализатора зерна и математического аппарата для расчета показателей и формирования «цифрового эталона зерна». Одним из узлов сканирующего анализатора зерна является специально разработанный сканер, обеспечивающий одновременное двустороннее сканирование зерновки.

В основе разработанного метода анализа «цифрового изображения зерна» лежит сопоставление исследуемого зерна с «компьютерным эталоном зерна (КЭЗ)». «Эталон зерна» – совокупность ряда расчетных показателей, полученных путем экспериментального исследования цветовых и геометрических характеристик (16 характеристик цвета, 5 геометрических характеристик и 5 зон цветности) проб зерна того или иного вида. Специальное программное обеспечение (СПО) осуществляет формирование отчета по всем 26 характеристикам и вывод их на печать. Сравнение исследуемого зерна с «эталоном» позволяет надежно фиксировать различия в характеристиках проб зерна и исключить субъективность визуальной оценки.

Аналогов применения технологии определения цветовых характеристик зерна методом математического анализа его цифрового изображения в зерноперерабатывающей промышленности нет. Опрос специалистов зернового комплекса России показал, что мнение специалистов о целесообразности применения инструментального метода взамен органолептической оценки однозначно и, что средство инструментального контроля (сканирующий анализатор зерна) качества зерна эффективно при контроле его при хранении на элеваторах, складах.

Разработанный метод анализа «цифрового изображения зерна» опробован на 200-х пробах товарных партий зерна пшеницы 3-х лет урожая.

Отнесение пшеницы к тому или иному типу, сорту, степени обесцвеченности, стекловидности по сравнению с созданными «эталонами зерна» происходит с вероятностью 80-85%.Низкая степень соответствия эталону зерна (53-58%) у сорта Московская 35 и Лада объясняется тем, что конкретно эти сорта не участвовали в формировании «эталона зерна» - I типа (рис.1).

Достигнутый процент достоверности определения – уже достаточен для использования инструментального метода контроля качества зерна в практических целях. Специальный фотограмметрический оптический сканер с двухсторонним режимом сканирования, создаваемый в результате ОКР, может дать более высокий результат.

Разработаны исходные требования на аппаратно-программный комплекс (сканирующий анализатор зерна) и специальное программное обеспечение (СПО) для определения показателей качества зерна, в основе которых лежат цвет и размеры зерна.
На базе разработанного инструментального метода неразрушающего контроля качества зерна по цвету (технология математического анализа цифрового изображения зерна) подготовлен проект инновационной технологии контроля качества зерна, заложенного на длительное хранение (элеваторы, хлебоприемные и зерноперерабатывающие предприятия) (рис.2).
 

 
Рис.2. Схема контроля качества и состояния зерна при хранении с применением сканирующего анализатора зерна
 
По экспертным оценкам, ежегодные потери зерна в индустриально развитых странах составляют около 10%. В России 10 - 12%. Половина всех потерь зерна приходится на послеуборочную обработку и на хранение.Эти потери можно сократить, если внедрить разработанный инструментальный метод и средства надежного неразрушающего контроля зерна. Благодаря ежемесячной проверке состояния зерна путем сравнения с компьютерным «эталоном зерна», полученным на сканирующем анализаторе зерна при закладке зерна на хранение, можно своевременно обнаружить начавшиеся изменения (цвет зерна – признак здоровья зерна) и принять соответствующие меры по подработке зерна, тем самым обеспечить снижение потерь при хранении.

Внедрение сканирующего анализатора зерна (аппаратно-программного комплекса – АПК) для контроля качества зерна на этапе хранения снимет субъективность органолептической оценки, повысит экспрессность анализа, снизит трудоемкость анализа, исключит риски смешивания зерна разного качества при закладке его на хранение, обеспечит сохранность зерна при хранении, способствует выработке продукции, безопасной для здоровья человека.

Резюме.
Сканирующий анализатор зерна (аппаратно-программный комплекс) предназначен для определения типа зерна, наличия аномального по цвету зерна (обесцвеченность, фузариоз), наличия поврежденного, мелкого зерна, и может быть использован на всех этапах системы хлебооборота - при селекции, производстве, хранении и переработке зерна.

Широкий спектр работ мы видим для дальнейших исследований по применению разработанного метода и средств:
· Развитие метода для других зерновых культур.
· Использование АПК в селекционной работе, создание базы данных компьютерных эталонов сортов пшеницы и других зерновых культур.
· Использование АПК при экспорте зерна.

Использованная литература
1. Лузев, В.С. Видеокомпьютерный анализ зерновых продуктов [Текст] / В.С. Лузев, Л.В. Устинова, А.Б. Голик, Л.Е. Мелешкина // Второй Всероссийский конгресс зернопереработчиков «Нивы России»: сборник материалов конгресса, Барнаул, 27-29 октября 2003 г. – Барнаул, 2003. – С.75-79.
2. Штейнберг, Т.С. Исследование оптических характеристик зерна пшеницы для разработки экспресс-методов оценки его качества / Т.С. Штейнберг, А.Л. Аматуни // Хлебопродукты – 2010. – №9. – С.50-53.
3. Штейнберг, Т.С. Исследование оптических характеристик зерна и его анатомических частей для разработки экспрессных методов оценки качества муки зерна / Т.С. Штейнберг // Материалы Х Международной научно-практической конференции «Хлебопродукты–2010». – Одесса, 2010. – Вып. 38. – Т. 1. – С83-8
 
Штейнберг Т.С. канд. техн. наук, Семикина Л.И. ст. науч. сотр.,
Шведова О.Г. ст. науч. сотр. ФГБНУ «ВНИИЗ»;
Аматуни А.Л., ООО НИЦ «Интеллектуальные сканирующие системы»
 
Статья опубликована в сборнике:
 
Безопасность и качество сельскохозяйственного сырья и продовольствия. Создание национальной системы управления качеством пищевой продукции: Сборник научных трудов Международной научно - практической конференции / РГАУ - МСХА им К.А. Тимирязева (23 ноября 2016 г.). − Москва, 2016. – С.455-458.
 

---