Уникальная технология контроля зерна, направленная на сокращение потерь при хранении

Введение
Для снижения потерь зерна при хранении в зернохранилищах предлагается использо­вать разработанную новую технологию контроля зерна методом математического анализа его цифрового изображения с ис­пользованием сканирующего анализатора зерна. По экспертным оценкам, ежегод­ные потери зерна в России составляют -10-15% [1]. Большая часть всех потерь зерна приходится на послеуборочную об­работку и на хранение. Эти потери можно уменьшить, если применять более эффек­тивные и современные способы контроля качества зерна [2, 3].

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. Количе­ственная оценка изменения цветовых харак­теристик зерна пшеницы, его размеров позволяет объективно оценить степень ухудшения его технологических, пищевых, посевных свойств. На основе анализа ре­зультатов исследования цветовых и фото­метрических характеристик зерна пшеницы в нативном состоянии, полученных на обще­промышленных отечественных и зарубеж­ных фотометрах, было доказано, что клас­сические традиционные методы для опреде­ления цвета с использованием различных методик экспонирования зерна не дали до­стоверных результатов определения цвета с учетом метрологических характеристик определения [3, 4].

Цель — поиск принципиально иного подхода к измерению цвета зерна в нативном состоянии. Были опробо­ваны более чувствительные к изменению цвета инструментальные методы и средства. Для обоснования выбора аппаратных средств был уточнен ряд положений:

1. визуальная оценка цвета — это каче­ственная оценка отражающих свойств объ­екта в видимом участке спектра;
2. излучение, которое следует приме­нять для освещения зерна, должно иметь рассеянный диффузный характер и не со­здавать бликов и резких теней для обес­печения совместимости с условиями осве­щения зерна при визуальной оценке;
3. одновременная оценка цветовых и геометрических характеристик объекта возможна при наличии сформированного цифрового изображения объекта без ис­кажений цветопередачи и размеров.

Объект исследования
Исследования, по разработке метода «цифрового изображения зерна», на базе которого подготовлен проект инновацион­ной технологии контроля качества зерна, заложенного на длительное хранение, про­ведены на пробах зерна озимой и яровой пшеницы I, II, III и IV типов основных почвенно-климатических зон произрастания, пяти лет урожая. 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 (НИИСХ ЦРНЗ) - Немчиновка, а также Центрального ботани­ческого сада России.

Методика исследования
Изучение фотометрических и цветовых характеристик зерна пшеницы проводили методами спектрофотометрирования и фо­тоэлектрического компарирования с ис­пользованием общепромышленных, специ­ализированных приборов, а также специ­ально разработанных в составе работы ме­тодик экспонирования зерна и сканеров с соответствующим разработанным про­граммным обеспечением (СПО).

Результаты и обсуждение
Результаты фундаментальных исследова­ний цветовых и геометрических характери­стик зерна пшеницы без разрушения его структуры, проведенные с применением специально созданных сканеров, явились базой разработанной новой технология контроля зерна методом «анализа цифро­вого изображения». В основе 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 проб зерна с использованием сканирующего анализатора зерна для определения характеристик. Специальное программное обеспечение, предназначенное для математической об­работки цифрового изображения зерна, позволяет оценивать каждую зерновку и обобщенно всю исследуемую пробу по 26 характеристикам зерна (совокупности 16 характеристик цвета, 5 зон цветности и 5 геометрических характеристик).

Сравне­ние исследуемого зерна с «эталоном» поз­воляет надежно фиксировать различия в характеристиках проб зерна и исключить субъективность визуальной оценки его цве­та [3-5]. Сформированы компьютерные «цифровые эталоны зерна» пшеницы I и IV типов, различных сортов, различной степени обесцвеченности, поврежденного по­годными условиями (проросшего, потем­невшего), поврежденного различными за­болеваниями (фузариозное, оливковая пле­сень), клопом-черепашкой.

В качестве иллюстрации приведены циф­ровые изображения проб пшеницы разного качества, полученные с использованием разработанных средств, методик и специ­ального программного обеспечения (рис. 1). Наглядно видны различия в цвете зон цветности зерновок, которые участву­ют в формировании цветовых характери­стик.


Измерение товарных партий зерна трех лет урожая (200 проб зерна) на экспери­ментальном образце сканирующего анали­затора зерна подтвердило принципиальную возможность оценки отдельных показате­лей качества зерна с использованием раз­работанного метода математического ана­лиза цифрового изображения зерна.

Установлено, что отнесение пшеницы к тому или иному типу, сорту, степени обес­цвеченности по сравнению с созданными «компьютерными эталонами» происходит с вероятностью 80-85%. Достигнутый про­цент достоверности определения уже до­статочен для использования разработанного метода неразрушающего контроля каче­ства зерна по цвету в практических целях. Специальный фотограмметрический опти­ческий сканер с двухсторонним режимом сканирования, создаваемый в результате ОКР, может дать более высокий результат. Разработанный метод «анализа цифрового изображения» зерна с использованием сканирующего анализатора зерна 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.


Проведен опрос специалистов зернового комплекса России по выявлению заинтере­сованности предприятий и организаций в новых средствах инструментального кон­троля качества зерна пшеницы и других зерновых культур с использованием мето­да математического анализа «цифрового изображения зерна» (разосланы специаль­но разработанные анкеты и резюме по ме­тоду). Анализ анкет от предприятий, зани­мающихся хранением и переработкой зер­на, показал, что мнение специалистов о целесообразности применения инструмен­тального метода для оценки цвета зерна без разрушения его структуры взамен органолептической оценки однозначно. Боль­шинство респондентов отметили, что сред­ство инструментального контроля (скани­рующий анализатор зерна) качества зерна может быть эффективно при контроле его при хранении на элеваторах, складах для снижения потерь. Разработка и продвиже­ние в экономику новых технологий кон­троля качества зерна актуально, перспек­тивно с гарантированным положительным эффектом.

На базе разработанного инструменталь­ного метода неразрушающего контроля качества зерна по цвету подготовлен про­ект инновационной технологии контроля ка­чества зерна, заложенного на длительное хранение (рис. 2) [5-7]. Перед закладкой на хранение проводят контроль качества поступающего зерна по показателям, ре­гламентируемым Правилами организации ведения технологического процесса на эле­ваторах и хлебоприемных предприятиях по хранению зерна [8]. Одновременно на ска­нирующем анализаторе зерна формируют­ся компьютерные «эталоны зерна» по совокупности цветовых и геометрических ха­рактеристик (по 26 характеристикам). Пра­вилами по хранению зерна предусмотрена раз в месяц проверка состояния зерна, за­ложенного на хранение [8]. Благодаря ежемесячной проверке состояния зерна путем сравнения с компьютерным «этало­ном зерна», полученным 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 инноваци­онной технологии для контроля качества зерна с использованием сканирующего анализатора зерна по цвету 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.


рис. 2 Схема контроля качества зерна на этапе хранения

Экономический эффект от снижения по­терь зерна пшеницы по РФ хотя бы на 1% в год за счет внедрения разработанной технология математического анализа циф­рового изображения зерна для контроля качества зерна, заложенного на длительное хранение, можно оценить как ввод в ком­мерческий оборот дополнительных 460 тыс. т зерна.

Заключение
Современный уровень развития матема­тического аппарата, компьютерной техники позволил разработать метод математиче­ского «анализа цифрового изображения» зерна пшеницы для объективной оценки цвета зерна пшеницы и его геометрических характеристик, явившийся базой для созда­ния инновационной технологии контроля ка­чества зерна, заложенного на длительное хранение.

Библиографический список
1. Дринча В., Цыдендоржиев Б. Резервы снижения потерь зерна при хранении // Комбикорма. - 2010. - № 7. - С. 59.
2. Лузев B.C., Устинова Л.В., Го­лик А.Б., Мелешкина Л.Е. Видеокомпью­терный анализ зерновых продуктов // Второй Всероссийский конгресс зернопе-реработчиков «Нивы России»: сб. матер, конгресса (г. Барнаул, 27-29 октября 2003 г.). - Барнаул, 2003. - С. 75-79.
3. Штейнберг Т.С., Аматуни А.Л., Боло­тов В.И. О перспективах создания аппарат­но-программных  средств для контроля качества зерна. Экспериментальные исследо­вания // Зерно и зернопродукты (КазНИИ). - 2004. - № 3 (4). - С. 46-51.
4. Штейнберг Т.С., Аматуни А.Л. Ис­следование оптических характеристик зерна пшеницы для разработки экспресс-методов оценки его качества // Хлебопродукты. -2010. - № 9. - С. 50-53.
5. Штейнберг Т.С. Исследование оптиче­ских характеристик зерна и его анатомиче­ских частей для разработки экспрессных методов оценки качества муки, зерна // Хлебопродукты - 2010: матер. X Междунар. науч.-практ. конф. - Одесса, 2010. -Вып. 38. - Т. 1. - С. 83-89.
6. Штейнберг Т.С, Морозова О.В., Семикина Л.И., Аматуни А.Л. Метод анализа цифрового изображения зерна для оценки его качества // Хранение и переработка сельхозсырья. - 2014. - № 10. - С. 47-51.
7. Мелешкина Е.П. Инновационные ме­тоды управления качеством сельскохозяй­ственной продукции // Аграрный вестник Юго-востока: Всерос. науч.-практ. журнал. - 2015. - № 1-2. - С. 12-13.
8. Правила организации ведения техно­логического процесса на элеваторах и хле­боприемных предприятиях. — М.: ЦНИИТЭИ Минзага СССР, 1984. - 124 с.

Т.С. Штейнберг, Е.П. Мелешкина, Л.И. Семикина, О.Г. Шведова,
ВНИИ зерна и продуктов его переработки;
А.Л. Аматуни, ООО НИЦ «Интеллектуальные сканирующие си­стемы»

Статья опубликована в журнале:
Вестник Алтайского государственного аграрного университета. – 2017. - №11(157). – С.146-150.
 

---