Повышение класса зерна пшеницы методом фотосепарирования

Особенностью ряда мукомольно-крупяных культур (пшеница, полба, тритикале, рожь, ячмень, кукуруза, рис) является присутствие в зерновой массе стекловидных и мучнистых зерен. Стекловидность обусловлена строением зерновки - спецификой упаковки крахмальных гранул и белка. При этом, в пределах одной партии при сравнении стекловидных и мучнистых зерен тритикале и пшеницы по содержанию белка имеет место их существенное различие [1].

На товарном рынке стекловидное зерно ценится выше мучнистого. Мука из него обладает лучшими хлебопекарными свойствами, макаронная мука дает более качественные продукты.

Стекловидность и содержание белка входят в комплекс показателей качества пшеницы и нормируются в соответствии с ГОСТ Р 52554-2006 (Пшеница. Технические условия) в зависимости от класса зерна. На рис.1 приведена соответствующая диаграмма.


Очевидно, что подсортировка зерна по стекловидности с соответствующим повышением содержания белка позволяет перевести часть партии в более высокий класс и ценовую нишу. Правда при этом другая часть попадает в более низкий класс с потерей в цене, тем не менее, во многих случаях операция может оказаться рентабельной.

Однако для реализации такого подхода необходим высокопроизводительный (в реальном масштабе времени) метод классификации отдельных зерновок по какому-либо диагностическому признаку.

Оценка стекловидности зерновки в лабораторных условиях проводится в соответствии с ГОСТ 10987-76 (Методы определения стекловидности.), используя, в частности, диафаноскоп и визуальную оценку. Метод трудоемкий и субъективный. Применяется и спектрофотометрический метод, однако тарировка прибора проводится все тем же визуальным способом.

В последние годы для очистки зерна от примесей широко и успешно применяются фотосепараторы, работающие на принципах анализа спектров отражения или пропускания от дельных зерен [2, 3].

В связи с этим, для оценки возможности идентификации зерновок (стекловидные-мучнистые) пшеницы и формирования диагностических признаков был проведен сравнительный анализ их показателей в системах цветовых моделей RGB, XYZ и Lab.
Для определения цветовых характеристик зерна использовали спектрофотометр CM-2300d (Konica Minolta, Япония). Спектральный диапазон измерений составлял 360-740 нм. Все измерения проводили однократно, заданный источник освещения - D65 (стандартный дневной свет), угол наблюдения - 2°. Спектральные характеристики функций сложения для цветовых моделей RGB, XYZ представлены на рис. 2

Анализировались два образца пшеницы. Наибольшее различие в показателях наблюдалось для значений R и X. По лученные экспериментальные данные представлены соответственно на рис. 3.



Как можно видеть, несмотря на не очень представительные выборки и довольно большой разброс данных, при соответствующем уровне отсечки сигнала удается отделить существенную часть мучнистых зерен без потери стекловидных. При этом, использование показателя Х представляется более предпочтительным. Однако следует иметь ввиду, что при технической реализации данного метода фотосепарации будут применяться светодиоды со своей конкретной частотной характеристикой в красной области спектра. Кроме того, на основе сбора достаточного количества статистических данных при последующей работе возможно формирование диагностических признаков, позволяющих объективно оценивать и проводить сортировку зерна на основе всех трёх показателей цвета.

Основываясь на рассмотренном подходе, сотрудниками ООО «Си Сорт» на фотосепараторе модели «Зоркий», была проведена подсортировка навесок зерна тритикале и пшеницы. Для распознавания использовался светодиод с пиковой часто той 630 нм. Полученные результаты представлены в таблице 1.


Производительность аппарата была оценена в 1.5 т/час на одной секции. Всего в приборе можно установить до 3 секций, т.е. обеспечить производительность до 4.5 т/час при стоимости фотосепаратора около 3.7 млн руб.

Таким образом, предлагаемая технология классификации зерен пшеницы на стекловидные и мучнистые, не смотря на простоту диагностического признака (разность уровней сигнала в красной области спектра отражения), позволяет в условиях реального производства на отечественном оборудовании достаточно эффективно и с высокой производительностью подсортировывать зерно, повышая его ценность. Дальнейшее исследование спектральных характеристик зерна позволит выявить более информативные отличительные признаки стекловидных и мучнистых зерновок и усовершенствовать методику сепарации.

Список литературы
1. Зверев С.В., Зайцев В.Б., Галкин Е.В., Капустин Д.А. Повысить класс. Агробизнес, №4, 2017 - с.34-36.
2. Зверев С.В., Политуха О.В., Панкратьева И.А., Галкин Е.В., Капустин Д.А. Фотосепарирование зерна тритикале по признаку стекловидности. Хранение и переработка зерна, №3, 2017. - С.24-26.
3. Чиркова Л.И., Белецкий С.Л. «Научные основы хранения и переработки зерна в современных условиях» монография к 80-летию ГНУ ВНИИЗ Россельхозакадемии Москва Под редак цией Мачихиной Л.И. 2008. - С.155-158.
 

---