李心悅，黃文雄，周 娜，楊會(huì)賓，王 彪，牛家鐸，鄧華平，羅小虎

(1.國糧武漢科學(xué)研究設(shè)計(jì)院有限公司，湖北 武漢 430079；2.衢州市庫米賽諾糧食機(jī)械制造有限公司，浙江 衢州 324000；3.江南大學(xué)，江蘇 無錫 214122)

聯(lián)合國糧農(nóng)組織發(fā)布的《2019年糧食及農(nóng)業(yè)狀況》報(bào)告[1]中指出，全球在收獲后到零售前的供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)損失的糧食約占總產(chǎn)量的14%。據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織估計(jì)，中國每年在收割、運(yùn)輸、儲(chǔ)備、加工過程中糧食損失浪費(fèi)超過6%。我國為保障糧食安全，在增加糧食產(chǎn)量的同時(shí)，一直提倡節(jié)糧減損。中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳于2021-10-31，印發(fā)了《糧食節(jié)約行動(dòng)方案》，明確通過完善適度加工標(biāo)準(zhǔn)，合理確定加工精度等指標(biāo)，提高糧油加工轉(zhuǎn)化率，從而推進(jìn)糧食加工環(huán)節(jié)節(jié)糧減損。針對(duì)在大米加工過程中普遍存在過度加工的問題，2019-05-01實(shí)施的最新版《大米》國家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 1354—2018)，對(duì)大米的加工精度設(shè)置了上限，以引導(dǎo)大米適度加工，推動(dòng)節(jié)糧減損。因此亟需開發(fā)科學(xué)、快速、準(zhǔn)確的大米加工精度檢測(cè)方法，應(yīng)用于大米加工環(huán)節(jié)的在線檢測(cè)，從而有效控制碾米程度，防止過碾，降低能耗，降低碎米率，提高出米率，助力于節(jié)糧減損。

本研究將介紹目前報(bào)道過的可應(yīng)用于大米加工精度在線檢測(cè)的方法，綜述大米加工精度在線檢測(cè)技術(shù)的研究進(jìn)展，為大米加工精度的測(cè)定方法研究提供參考。

1 加工精度的定義

大米加工精度是指糙米皮層被碾去的程度，即碾磨后的大米表面留皮度。《大米》國家標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 1354—2018)中，加工后米胚殘留以及米粒表面和背溝殘留皮層的程度，分為精碾和適碾兩個(gè)等級(jí)。具體要求為“精碾：背溝基本無皮、或有皮不成線，米胚和粒面皮層去凈的占80%～90%；或留皮度在2.0%以下。適碾：背溝有皮，粒面皮層殘留不超過l/5的占75%～85%，其中粳米、優(yōu)質(zhì)粳米中有胚的米粒在20%以下，或留皮度為2.0%～7.0%”。大米的加工精度決定了大米外觀質(zhì)量和食味品質(zhì)，加工精度越高，米粒表面殘留糠皮量越少，胚乳表面越光潔，外觀品質(zhì)、適口性也就越好。

2 大米加工精度的檢測(cè)方法

根據(jù)大米加工精度的定義，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。在大米加工生產(chǎn)過程中，大米加工精度通常是通過技術(shù)人員憑主觀經(jīng)驗(yàn)判斷，或通過國標(biāo)法染色后與標(biāo)準(zhǔn)米樣品進(jìn)行對(duì)比判定，操作復(fù)雜，結(jié)果精準(zhǔn)性差，受檢測(cè)人員影響偏差較大。要實(shí)現(xiàn)大米加工精度的在線檢測(cè)，需要應(yīng)用到儀器分析技術(shù)，如近紅外光譜、紫外可見光譜以及圖像分析技術(shù)等。

大米加工精度的檢測(cè)方法可按原理歸為三類，分別是質(zhì)量表征法、糠層成分表征法和外觀表征法[2]。質(zhì)量表征法即通過糙米碾磨后糠層被去除的質(zhì)量比，也就是“糙出白率”來表征加工精度?？穼映煞直碚鞣赐ㄟ^測(cè)定大米表面糠層成分，間接判定大米的加工精度。外觀表征法即直接或染色后觀察大米表面顏色差異，對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)米樣品判定加工精度。

2.1 質(zhì)量表征法

糙米的質(zhì)量隨著碾米加工不斷減少，因此，可以用糙米在碾磨過程中損失的質(zhì)量百分比，或糙米碾磨后的質(zhì)量占碾磨前的質(zhì)量百分比來衡量加工精度[3]，也稱糙出白率。糙米中皮層占總質(zhì)量的6%～8%，胚占2%～3%，胚乳占89%～94%[4]。糙米經(jīng)碾磨去除6%的外糠層，再經(jīng)過拋光去除2%的內(nèi)糠層即得到精白米[5]。

大米糠層占糙米的質(zhì)量百分比與大米品種和栽培條件有關(guān)。當(dāng)兩種不同大米被碾去相同質(zhì)量，其糠層去除的程度不一定相同，即加工精度不一定相同。米粒背溝中的糠層較難去除，當(dāng)碾去相同質(zhì)量后，背溝較深的米粒比背溝淺的米粒將保留更多的糠層成分，加工精度更低。質(zhì)量表征法無法準(zhǔn)確地表示大米的加工精度，但該方法通過稱量即能實(shí)現(xiàn)客觀、快速地定量測(cè)定，在加工同一種大米時(shí)具有可參考性，能夠用于生產(chǎn)過程中加工精度的粗略估計(jì)。

2.2 紫外-可見光譜法

不同物質(zhì)對(duì)于可見光和不可見光會(huì)選擇一定波長的光線進(jìn)行吸收，每種物質(zhì)都有其特有固定的吸收光譜曲線。選擇哪些波長的光線吸收，由物質(zhì)分子、原子和不同的分子空間結(jié)構(gòu)決定，這也表現(xiàn)出不同物質(zhì)會(huì)顯示出其特征的顏色。根據(jù)物質(zhì)的顏色特性可對(duì)它進(jìn)行有效的分析和判別，根據(jù)吸收光譜上某些特征波長處吸光度的大小，判別或測(cè)定該物質(zhì)的含量。

稻米中不同部位的維生素含量不同，絕大部分在米粒的胚和糊粉層中。在碾米過程中，當(dāng)越深入胚乳組織內(nèi)部，維生素含量就越少，加工精度越高,損失越大。熊善柏等[6]研究了碾白精度對(duì)大米維生素含量的影響，發(fā)現(xiàn)在大米碾磨過程中，維生素的損失相當(dāng)嚴(yán)重，隨著加工精度提高，VB1、VB2和VB5的損失以冪形式增加。周玉東和姚妙愛[7]發(fā)現(xiàn)加工等級(jí)對(duì)大米中VB1和VB5含量的影響較VB2大。利用紫外分光光度法測(cè)定維生素含量已十分成熟。利用大米加工精度與其維生素含量數(shù)據(jù)建立有效的數(shù)學(xué)模型，就能通過測(cè)定大米維生素含量來預(yù)測(cè)出大米的加工精度。

夏建春[8]認(rèn)為只要知道大米表面營養(yǎng)成分的含量，就可以推斷出大米的加工精度。光譜分析技術(shù)在對(duì)稻米營養(yǎng)成分含量作定量檢測(cè)方面已經(jīng)比較成熟，應(yīng)用也非常方便，因此采用紫外-可見分光光度計(jì)對(duì)大米表面營養(yǎng)成分的含量進(jìn)行測(cè)定，進(jìn)而對(duì)大米加工程度做出判定，發(fā)現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)與碾米程度相關(guān)性非常高，認(rèn)為光譜檢測(cè)技術(shù)可以應(yīng)用于稻米加工中大米加工精度的在線檢測(cè)。

2.3 近紅外光譜法

大米中的脂類物質(zhì)主要分布在米粒的糠層和胚部，胚乳中的脂類物質(zhì)含量極少，從某種程度上講，如果米粒表面留皮及留胚越多，其脂類物質(zhì)也將越多。因此大米中脂肪含量的高低可被用作大米營養(yǎng)品質(zhì)的分析指標(biāo)，同時(shí)也能夠直接用來反映大米的加工精度，應(yīng)用于等級(jí)判定。Chen和Bergman[9]測(cè)定了4種大米在不同碾削時(shí)間下的脂肪含量，認(rèn)為如果已知大米表面脂肪含量，那么大米的加工精度也能確定。

近紅外光譜技術(shù)能夠快速地對(duì)大米表面脂肪含量進(jìn)行定量分析，可將其應(yīng)用于大米表面脂肪含量的測(cè)定。根據(jù)脂肪含量，進(jìn)行大米加工精度等級(jí)的判定，實(shí)現(xiàn)大米加工精度的在線檢測(cè)。多項(xiàng)研究探討了利用近紅外光譜測(cè)定大米表面脂肪含量進(jìn)而判斷大米加工精度的可能性。

陳國銘[10]研究了采用近紅外光譜對(duì)大米的加工精度等級(jí)進(jìn)行判定。首先利用近紅外光譜漫反射技術(shù)測(cè)定大米表面脂肪含量，建立大米脂肪含量與加工精度的數(shù)學(xué)模型，對(duì)于未知大米樣品，利用近紅外光譜測(cè)量其表面脂肪含量就能通過數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)出大米的加工精度。

陳坤杰等[11]研究利用近紅外光譜對(duì)稻米糙出白率進(jìn)行測(cè)定。使用近紅外光譜分析技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法建立稻米糙出白率的定標(biāo)模型，并探究了糙出白率與大米加工精度等級(jí)之間的關(guān)系，采用馬氏距離判別法建立基于糙出白率的大米加工精度的判別模型，預(yù)測(cè)精度可達(dá)98.33%，能實(shí)現(xiàn)對(duì)大米加工精度等級(jí)的快速測(cè)定。

由于近紅外光在光纖中具有良好的傳輸特性，通過光纖即可迅速將數(shù)據(jù)傳遞給遠(yuǎn)離采樣現(xiàn)場的儀器，很適合于生產(chǎn)過程中的樣品分析，實(shí)現(xiàn)在線分析和遠(yuǎn)程監(jiān)控。利用近紅外分析技術(shù)對(duì)大米中脂肪含量進(jìn)行快速準(zhǔn)確的測(cè)定，對(duì)于大米加工精度的在線檢測(cè)有十分重要的指導(dǎo)意義[12]。同時(shí)近紅外光譜分析操作簡單，效率高，測(cè)定過程中不損傷樣品，也不使用任何化學(xué)試劑，不會(huì)對(duì)環(huán)境造成污染，屬于“綠色分析”技術(shù)。但由于大米成分含量和分布因品種而異，因此檢測(cè)前需要耗費(fèi)時(shí)間對(duì)各品種大米建立相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫。

2.4 圖像分析技術(shù)

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺被引入大米加工精度的檢測(cè)，無論是經(jīng)過染色預(yù)處理的大米還是未處理的大米，通過圖像分析均能實(shí)現(xiàn)大米表面留皮度的檢測(cè)。檢測(cè)的步驟主要為，首先用攝像頭獲取大米籽粒圖像；對(duì)大米圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除圖像中存在的無關(guān)或者會(huì)影響最終識(shí)別效果的信息；然后提取圖像中的特征值，如顏色特征和紋理特征，再根據(jù)特征值判別大米的加工精度。

現(xiàn)行的國標(biāo)《糧油檢驗(yàn)大米加工精度檢驗(yàn)》(GB/T 5502—2018)中包括圖像處理技術(shù)的儀器輔助檢測(cè)法和儀器檢測(cè)法。使用伊紅Y-亞甲基藍(lán)染色劑將米樣染色，米粒皮層、胚與胚乳分別呈現(xiàn)藍(lán)綠色和紫紅色，通過對(duì)比觀察法、儀器輔助檢測(cè)法、儀器檢測(cè)法對(duì)照標(biāo)準(zhǔn)米樣品判斷大米加工精度。其中用到的檢測(cè)設(shè)備是由北京東孚久恒儀器公司研發(fā)的基于圖像分析技術(shù)的大米加工精度檢測(cè)儀[13]。通過該儀器的測(cè)定能得出米粒樣品具體的留皮度，且具有良好的重復(fù)性、再現(xiàn)性。

與人工感官評(píng)定法相比，將米樣染色后圖像識(shí)別檢測(cè)留皮度更加客觀、精確，但染色方法對(duì)圖像分析過程中像素顏色判別的準(zhǔn)確性有較大影響，染色操作過程中容易導(dǎo)致誤差產(chǎn)生。因此，對(duì)未處理的大米直接進(jìn)行圖像識(shí)別判別大米加工精度的研究不斷深入。

Liu等[14]早在1998年就報(bào)道了采用數(shù)字圖像分析法快速測(cè)定大米加工精度，通過圖像分析法測(cè)定大米表面脂肪面積百分比，模擬函數(shù)曲線預(yù)測(cè)表面脂肪含量。但大米中成分含量因品種而異，需要針對(duì)不同的大米重新建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫。

大米表面的留皮度隨碾磨程度變化，進(jìn)而表現(xiàn)出表面顏色的變化。萬鵬等[15]提出了基于顏色特征和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別大米加工精度的方法，圖像處理技術(shù)對(duì)大米籽粒表面的顏色進(jìn)行分析提取顏色特征值。圖像分析的主要步驟為：獲取米粒的RGB圖像→圖像迭代分割→二值圖像小區(qū)域消除→圖像背景分割→提取米粒顏色特征值→顏色特征值空間轉(zhuǎn)換→顏色特征值分析計(jì)算→大米加工精度判定。在提取特征值時(shí)將提取區(qū)域按面積用不同半徑的同心圓平均分成5份，提取各子區(qū)域的R、G、B顏色值，為方便進(jìn)一步分析，根據(jù)R、G、B顏色值計(jì)算出一個(gè)H值作為大米籽粒的顏色特征值；輸入大米籽粒顏色特征值H值，構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判定大米加工精度。結(jié)果顯示，對(duì)4種不同加工精度大米樣品檢測(cè)的平均準(zhǔn)確率為92.17%。

張浩等[16]利用圖像分析技術(shù)測(cè)定大米留皮率，并開發(fā)了一套檢測(cè)系統(tǒng)。用CCD照相機(jī)獲取大米圖像后，在RGB色彩模式下進(jìn)行圖像分析，發(fā)現(xiàn)取圖像像素的R-B值為特征值能較好地區(qū)分胚乳和糠皮區(qū)域，而不是直接用R、G、B作為分割圖像的判別標(biāo)準(zhǔn)。圖像中當(dāng)由大米皮層邊緣的像素過渡到胚乳部分的像素時(shí)，R-B特征值出現(xiàn)突變，將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像后，皮層邊緣的位置能獲取明顯的邊緣信息，以便進(jìn)行圖像分割。團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步研究了圖像采集的最佳條件，對(duì)大米圖像質(zhì)量影響最大的是圖像采集過程中的光源、背景、分辨率、圖像增強(qiáng)以及儲(chǔ)存格式等因素[17]。

在實(shí)際應(yīng)用中，已有色選機(jī)可以作為大米留皮度的檢測(cè)設(shè)備，根據(jù)設(shè)定程序自動(dòng)判定大米的加工精度，同時(shí)能控制大米流向，使加工精度高的大米進(jìn)入下一工段，加工精度低的大米繼續(xù)下一道碾米工序[18]。

圖像識(shí)別外觀表征法具有客觀、精確、快速等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)于大米加工精度在線檢測(cè)上的運(yùn)用前景更廣，是未來在線檢測(cè)技術(shù)發(fā)展的重點(diǎn)方向。

3 展望

國家正引導(dǎo)大米加工企業(yè)推進(jìn)適度加工，以推動(dòng)人民健康飲食結(jié)構(gòu)的調(diào)整，以及節(jié)糧減損工作的開展。適用于生產(chǎn)流通中大米加工精度在線檢測(cè)的方法亟待開發(fā)。使用質(zhì)量表征法測(cè)定糙出白率來衡量大米加工精度客觀、便捷，但不同種類大米間的差異較大。近紅外、紫外可見光譜法等通過測(cè)定大米表面糠層成分間接判定大米加工精度的方法，準(zhǔn)確性不夠，使用前建立數(shù)據(jù)庫模型較復(fù)雜。發(fā)展計(jì)算機(jī)圖像分析技術(shù)應(yīng)用于米粒外觀識(shí)別分析，是形成快速、準(zhǔn)確、客觀的大米加工精度在線檢測(cè)方法的可行途徑。