吳建永，劉成梅，劉　偉，羅達(dá)文，李中強(qiáng)（食品科學(xué)與技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，南昌大學(xué)，江西南昌330047）

大米加工精度檢測方法研究進(jìn)展

吳建永，劉成梅*，劉偉，羅達(dá)文，李中強(qiáng)
（食品科學(xué)與技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗室，南昌大學(xué)，江西南昌330047）

加工精度顯著影響大米產(chǎn)率和營養(yǎng)，但是加工精度的檢測方法眾多且尚未統(tǒng)一。本文整理了科學(xué)研究和市場貿(mào)易中常用的檢測方法，通過分析這些方法的原理將它們系統(tǒng)歸為重量表征法、外觀表征法和糠層成分表征法三大類，并比較了各類方法的優(yōu)缺點(diǎn)，為大米加工精度的測定方法研究提供理論依據(jù)。開展用儀器識別米粒外觀的研究將促進(jìn)大米加工精度檢測方法的發(fā)展。

大米，加工精度，檢測方法

Global Harvest發(fā)布了2014年全球農(nóng)業(yè)產(chǎn)出報告［1］，報告指出世界糧食產(chǎn)量增速不夠，在2050年將出現(xiàn)大范圍供需失衡。同時，F(xiàn)AO也發(fā)布了2014年糧食展望［2］，統(tǒng)計表明中國已成為世界最大大米進(jìn)口國。我國大米主要以精白米形式銷售，過精過白的加工方式導(dǎo)致大量糧食浪費(fèi)和營養(yǎng)流失。由于糧食不足的問題日益嚴(yán)重，我國農(nóng)業(yè)部于2014年7月10日發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)糧食加工減損工作的通知》，并在同年7月25日發(fā)布了《進(jìn)一步推進(jìn)糧食過度加工減損工作》的通知。由此可知，降低大米加工精度將成為我國大米加工行業(yè)的一個長期趨勢，而科學(xué)的大米加工精度檢測方法也隨之顯得格外重要。

國際大米研究機(jī)構(gòu)（International Rice Research Institute，IRRI）已收錄來自世界各地124000個品種的大米［3］。大米栽培品種極多且形態(tài)和功能性質(zhì)各異，進(jìn)而衍生出眾多大米加工精度的檢測方法。然而到目前為止，尚未出現(xiàn)一種統(tǒng)一的檢測方法，能夠同時具備客觀、定量、準(zhǔn)確和快速四個特點(diǎn)。在科學(xué)研究和市場貿(mào)易中常因需、因地采用不同的檢測方法，阻礙了科學(xué)研究和市場貿(mào)易的發(fā)展。

本文按照加工精度的定義和測定原理系統(tǒng)地將大米加工精度檢測方法歸納為三大類，并整理和對比了科學(xué)研究以及官方機(jī)構(gòu)和市場貿(mào)易中常用的檢測方法。本文對這些方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評述，并指出未來大米加工精度檢測方法的研究方向。

1　大米結(jié)構(gòu)

稻谷由稻殼和穎果組成［4］（圖1a～b）。稻殼由芒、外稃、內(nèi)稃、護(hù)穎和小穗軸組成［5］（圖1e）。外稃覆蓋穎果的三分之二，與內(nèi)稃外緣緊緊嵌合并包裹穎果［6］。稻殼與穎果之間有空隙，壟谷時較易剝落。稻谷除去稻殼后得到的穎果也稱為糙米，為稻谷可食用部位（圖1c）。糙米表面一般都有背脊和背溝，使米粒表面呈波浪形［4］（圖1c）。糙米由胚乳和糠層組成，而糠層又由胚和多層細(xì)胞組織層構(gòu)成（圖1e），該多層細(xì)胞組織由外而內(nèi)分別為果皮、種皮、珠心和糊粉層［4-5］。胚則由子葉、胚芽、胚根和外胚層組成，并被糊粉層覆蓋［5］。胚作為日后繁育成大米植株的基本組織，其營養(yǎng)非常豐富，但是胚單獨(dú)存在于米粒端部，加工時容易脫落。糊粉層之下為亞糊粉層和淀粉層，兩者統(tǒng)稱為胚乳［5］。日常食用的精白米即為大米胚乳（圖1d）。

圖1　稻谷結(jié)構(gòu)［5］Fig.1　Paddy structure［5］

2　大米加工精度

2.1加工精度的定義

壟谷、碾磨和拋光是稻谷加工工業(yè)中的三個基本單元操作。稻谷經(jīng)壟谷去殼得到大米的可食用部位，即糙米。糙米再經(jīng)碾磨和拋光完全除去糠層才得到精白米。糙米在碾磨和拋光過程中其糠層的去除或保留程度定義為加工精度［7］。

2.2加工精度的表征方法

按照加工精度的定義，表征大米加工精度實(shí)際上就是表征大米糠層去除或保留程度。如上所述，大米品種極多，而品種之間的表面形態(tài)、物理結(jié)構(gòu)和化學(xué)組成等差異均會影響大米加工性質(zhì)，因此衍生出眾多加工精度的表征方法。從測定原理上來說，大米加工精度的檢測方法可歸為三大類：第一類以碾磨前后米粒重量變化表征；第二類以碾磨前后米粒外觀變化表征；第三類以碾磨前后米?？穼映煞肿兓碚鳌Ｏ旅婢瓦@三類表征方法進(jìn)行評述。

2.2.1重量表征法糙米在碾磨過程中重量不斷減少。因此，加工精度可用糙米在碾磨過程損失的重量百分比表示，也可用糙米碾磨后占碾磨前的重量百分比表示［4］。前者使用范圍較廣，而后者在日本學(xué)者的研究中使用較多［4］。也就是說加工精度為10%的大米［8-9］，日本學(xué)者可能將其表示為90%［4，10］。在研究中，常粗略地認(rèn)為糙米表層的10%（以重量計）為糠層。Juliano等［11］的研究表明，果皮占糙米重量的1%～2%，糊粉層、珠心和種皮共占4%～6%，胚1%，子葉2%，胚乳90%～91%。Roberts［12］也表示，糙米經(jīng)碾磨除去8%的外糠層，再經(jīng)過拋光除去2%的內(nèi)糠層即得到精白米。而實(shí)際上，糠層占糙米的重量百分比與栽培條件和品種相關(guān)，也就是說兩種大米碾去的重量相同，其糠層去除程度不一定完全相同。此外，在碾磨過程中米粒背溝中的糠層比米粒腹部的糠層更難除去［13］。因此，碾去相同的重量后，背溝深的米粒品種將比背溝淺的米粒品種保留更多糠層，即加工精度更低。這使重量表征法并不能十分準(zhǔn)確的表示糠層去除程度，但由于該測定方法具有客觀、定量和快速的優(yōu)點(diǎn)，使其在科學(xué)研究中被廣泛采用。

2.2.2外觀表征法糙米的皮層、糊粉層、淀粉層和胚是截然不同的組織結(jié)構(gòu)，碾磨會使其外觀不斷變化，因此可以用米粒在碾磨過程中的外觀變化來表征加工精度。外觀表征法按檢測手段的不同又可分為裸眼觀察、染色觀察和儀器檢測三種。

2.2.2.1裸眼觀察法該方法是將加工后的米粒與標(biāo)準(zhǔn)米樣直接對比，通過肉眼觀察來分辨加工精度。這種方法已經(jīng)被聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織（FAO）、國際食品法典委員會（CAC）、國際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）、非洲標(biāo)準(zhǔn)化組織（ARS），以及中國國家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會（SAC）、泰國商業(yè)部（MOC）、菲律賓國家食品局（NFA）和美國農(nóng)業(yè)部（USDA）等主要官方機(jī)構(gòu)采用（表1）。例如我國SAC推薦標(biāo)準(zhǔn)GB/T 5502-2008［14］中規(guī)定：“利用米類與相應(yīng)的加工等級的標(biāo)準(zhǔn)樣品對照比較，通過觀測判定加工等級”。我國SAC國標(biāo)GB 1354-2009［15］中指出，在制定加工精度標(biāo)準(zhǔn)樣品時，參照下述文字規(guī)定，一級：背溝無皮，或有皮不成線，米胚和粒面皮層去盡的占90%以上；二級：背溝有皮，米胚和粒面皮層去盡的占85%以上；三級：背溝有皮，粒面皮層殘留不超過1/5的占85%以上。四級：背溝有皮，粒面皮層殘留不超過1/3的占75%以上。其他標(biāo)準(zhǔn)，如Recommended Model Grading System for Rice in International Trade（FAO）［16］、CODEX STAN 198-1995（CAC）［17］、7301∶2011 Rice-Specification（ISO）［18］、859∶2012 Brown rice-Specification（ARS）［19］、Rice Standards B.E.2540（MOC）［20］、TRED·SQAD No.2 1980（NFC）［21］、United States Standards for Rice（USDA）［22］和SN/T 0800.13-1999（SAC行標(biāo)）［23］中關(guān)于大米加工精度等級鑒定的描述與我國SAC國標(biāo)類似，均按糠層去除程度分為3～4個等級，其中CAC標(biāo)準(zhǔn)和ISO標(biāo)準(zhǔn)描述一致，它們之間的詳細(xì)比較見表1。各大官方標(biāo)準(zhǔn)均采用裸眼觀察糠層去除程度的方式來描述加工等級，該方式與加工精度的定義契合且簡單易行，因此成為商業(yè)流通中最常用的方法。裸眼觀察法的缺點(diǎn)是主觀性太強(qiáng)，無法定量，以及作為對照的標(biāo)準(zhǔn)樣品不易保存［24］。由于該法無法客觀定量，因此在科研中很少被采用。

2.2.2.2染色觀察法盡管皮層（果皮和種皮）顏色較胚乳深，但是區(qū)別并不十分明顯，直接裸眼或借助放大鏡觀察容易造成較大主觀誤差。為了有效區(qū)分糠層和胚乳，可先對米粒進(jìn)行組織染色然后再觀察。目前常用的單染色劑有亞甲基藍(lán)（皮層呈深藍(lán)，胚乳呈淡藍(lán)）［25］、剛果紅（胚乳呈粉紅）［25］、堿性醇（皮層呈黃色）［25-26］、品紅（皮層呈紫紅，胚乳呈淺紅）［27］、蘇丹-Ⅲ（皮層和胚芽呈紅色，胚乳不著色）［28］和碘液（皮層呈黃色，胚乳呈藍(lán)色）［29］。復(fù)合染色劑有次甲基藍(lán)-甲基紅/日本May-Grünwald（果皮呈藍(lán)綠色，種皮呈藍(lán)色，胚乳呈紫紅色）［30］、次甲基藍(lán)-曙紅/日本新May-Grünwald染色劑（果皮呈綠色，種皮和胚呈藍(lán)色，胚乳呈桃紅色）［27］和甲基紅-桃紅乙醇雙染（皮層呈紫紅色，胚乳呈桃紅）［27］。染色法是裸眼觀察法的改進(jìn)，操作較易，也被許多官方機(jī)構(gòu)采用。例如我國進(jìn)出口行標(biāo)SN/T 0800.13-1999［23］采用的是亞甲基藍(lán)和品紅兩種單染色劑，我國推薦國標(biāo)GB/T 5502-2008［14］采用的是品紅和蘇丹-Ⅲ兩種單染色劑，而我國推薦國標(biāo)GB/T 18105-2000［31］采用的是IDS染色劑，經(jīng)該染色劑染色后米粒所呈顏色與日本新May-Grünwald染色劑相同。通過染色可以降低主觀誤差，但仍屬于主觀判定法，無法定量。

表1　世界主要大米加工精度等級標(biāo)準(zhǔn)對比（裸眼觀察法）Table 1　Comparison of major standard grade of milling degree of rice in the world（Naked eye observation method）

2.2.2.3儀器識別法為了消除裸眼觀察法和染色觀察法所帶來的主觀性，有研究人員試圖采用儀器識別米粒外觀的方法代替裸眼觀察。這些方法一般利用圖像處理技術(shù)以及光的透射和反射性。由于糠層顏色較胚乳深，張浩等［32］直接用圖像處理技術(shù)分辨糠層和胚乳，并用測面積的方法表征糠層保留程度，從而表征加工精度。Barber等［33］和許俐等［34］則先將米粒染色以強(qiáng)化糠層和胚乳間的顏色差異，再用圖像處理和測面積的方法表征加工精度。Chen等［35］開發(fā)了可定量分析米粒白度的白度計，利用大米白度隨糠層去除程度升高而增加的特點(diǎn)表征大米加工精度，目前該設(shè)備在生產(chǎn)中應(yīng)用較成功，在研究中也有報道［36］。儀器觀察法的原理契合大米加工精度的定義，且具有客觀、定量和快速的優(yōu)點(diǎn)。不足之處是米粒自身顏色存在品種間差異，且米粒顏色受儲藏期影響，這些因素會影響測定結(jié)果。此外，由于大米品種眾多，對所有品種建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫非常困難，該缺點(diǎn)降低了儀器識別法的普適性。

2.2.3糠層成分表征法大米成分分布非常不均勻，大部分非淀粉類物質(zhì)富集在糠層。因此可利用糠層成分隨著糠層去除程度升高而變化的特點(diǎn)來表征加工精度。按成分分析手段的不同，糠層成分表征法又可分為化學(xué)分析法和儀器分析法。

2.2.3.1化學(xué)分析法包括用表面脂肪［37-39］、粗纖維［40］、硫胺素［41］、總灰分［40］、磷［41］、硅［40］和色素［42］等物質(zhì)的含量來表征加工精度。由于脂肪在糠層中的富集程度比其他成分高，因此用表面脂肪表征糠層去除程度的研究較多。但是表面脂肪及上述成分的測定均非常耗時，且受提取和測定方法的影響較大。因此，這類方法在生產(chǎn)和研究中的應(yīng)用均很少。

2.2.3.2儀器分析法這類方法主要是用來快速測定大米的表面脂肪。目前有核磁共振［43］、數(shù)字圖像分析［44］、傅里葉紅外變換光譜［45］和氣相色譜［46］。采用儀器分析方法盡管可以節(jié)省測定時間，但是大米成分含量和分布因品種而異，因此需對各品種大米建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫。

糠層成分表征法成立的條件是該成分含量與糠層去除程度有較好的線性關(guān)系，而表面脂肪似乎不符合該基本條件。Bhattacharya等［4］的結(jié)果顯示，表面脂肪在碾磨過程中呈先增后減的鐘罩型趨勢，也就是說同一表面脂肪含量可能同時對應(yīng)兩個加工精度。蘇丹IV的染色結(jié)果顯示，脂類富集在大米糊粉細(xì)胞、珠心角質(zhì)層和胚中［47-48］。尼羅藍(lán)A的染色結(jié)果進(jìn)一步顯示，脂肪富集在大米種皮和糊粉層中，而在果皮中含量很少［13］。據(jù)此可以推斷，碾磨最外層果皮時，米粒脂肪應(yīng)該呈上升趨勢，而隨后碾磨糊粉層和胚時米粒脂肪呈下降趨勢。據(jù)此，用糠層成分表征大米加工精度的方法仍存在一定質(zhì)疑。

3　國內(nèi)外加工精度現(xiàn)狀

Patricia等［49］的調(diào)查表明，大多數(shù)國家食用精白米（加工精度10%以上），糙米僅有少量銷售［12］。Pedersen等［50］指出，以大米為主食的國家均以精白米為主。我國農(nóng)業(yè)部在《進(jìn)一步推進(jìn)糧食過度加工減損工作》中指出，我國糧食過度加工主要是為了追求產(chǎn)品的“精細(xì)白”和好品相、好口感。稻谷出米率70%，但有的加工企業(yè)為提高白度和亮度，通過“多機(jī)出白”和“拋光”等工藝進(jìn)行精碾，出米率僅為60%，最低只有50%。如今越來越多的學(xué)者認(rèn)識到，降低加工精度有利于人體健康和糧食合理利用。Rahaman［51］指出，為了最大產(chǎn)出率，大米加工精度在發(fā)展中國家應(yīng)該限制在7%～8%。在印度甚至有法律規(guī)定大米的加工精度不能超過4%［4］。Sudha等［52］調(diào)查了糙米及加工精度為2.3%和4.4%的輕碾米在消費(fèi)人群中的接受度，發(fā)現(xiàn)接受度隨著加工精度升高而升高，但是如果告知大米糠層的營養(yǎng)和健康價值，93%的人愿意食用糙米或2.3%的輕碾米。Shobana等［53］的結(jié)果也表示，對全谷物膳食營養(yǎng)有所了解的感官評定專家均愿意接受糙米。

4　結(jié)論和展望

綜上所述，部分消費(fèi)群體將逐漸接受低加工精度大米甚至糙米，但是目前尚無測定方法能同時做到客觀、定量、準(zhǔn)確和快速的表征大米加工精度。在科學(xué)研究中需要客觀定量表達(dá)，常采用的方法為重量表征法。在生產(chǎn)流通中首先考慮的是簡易快速，常采用的方法是裸眼觀察法和染色觀察法?？穼映煞直碚鞣ㄈ毕葺^多，應(yīng)用較少。用儀器識別米粒外觀，并建立米粒外觀與糠層去除程度之間的關(guān)系及相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫，是形成客觀、定量、準(zhǔn)確和快速的加工精度檢測方法的可行途徑。

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Research progress in methods for detecting milling degree of rice

WU Jian-yong，LIU Cheng-mei*，LIU Wei，LUO Da-wen，LI Zhong-qiang
（State Key Laboratory of Food Science and Technology，Nanchang University，Nanchang 330047，China）

Milling degree significantly affects the yield and nutrition of rice.Many detection methods of milling degree have been reported but no unified method had been established.This review summarized the detection methods that commonly used in research and market and classified them into three groups according to their measuring principle，namely weight characterization，appearance characterization and bran component characterization.In order to provide a theoretical basis for the future study of detection method of rice milling degree，the advantages and disadvantages of each detection method were also evaluated.Research using instrument to identify grain appearance will promote the development of the detection method for detecting milling degree of rice.

rice；milling degree；detection method

TS212.7

A

1002-0306（2015）18-0395-05

10.13386/j.issn1002-0306.2015.18.072

2015－01－20

吳建永（1986-），男，博士研究生，研究方向：谷物加工和儲藏，E-mail：jianyongwu@aliyun.com。

劉成梅（1963-），男，博士，教授，研究方向：食品科學(xué)，E-mail：liuchengmei@aliyun.com。

江西省贛鄱英才555工程領(lǐng)軍人才（18000007）。