Современные методы определения качества зерна Текст научной статьи по специальности «Прочие технологии»

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №11-3/2016 ISSN 2410-700Х

работающей на газе, в первую очередь планируется обеспечить ей линейные службы.

Резкий рост в перспективе количества автомобилей (к 2017 г. — более 90 млн.) делает особенно актуальным использование альтернативных видов топлива в более широких масштабах.

Хочется верить, что грядущее поколение людей вернут Земле её первозданную красоту и чистоту. Улицы городов окажутся всецело во власти пешеходов, исчезнут клубы отработавших газов автомобилей. Коренным образом удастся усовершенствовать все виды транспорта, которые в полной мере сумеют удовлетворить постоянно возрастающие потребности в перевозках грузов и пассажиров, не угрожая при этом окружающей среде.

© Трофимова Г. И., Трофимов Н. И., Бакушкина И.А., Черемисина В. Г., 2016

УДК 633.11:620.21:502/504(470.56)

Федотов Виталий Анатольевич,

канд. техн. наук, ст. преподаватель ОГУ, E-mail: vital_asm@mail. ru Бахитов Тарген Амандыкович, канд. техн. наук, доцент ОГУ, г. Оренбург, РФ E-mail :tehpp@mail .osu.ru

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КАЧЕСТВА ЗЕРНА

Аннотация

В статье описываются способы применения современных информационных технологий в зерноперерабатывающей отрасли промышленности с целью оценки качества производимой продукции на основе зернового анализа

Ключевые слова

Зерно, качество зерна, зернопродукты

Проблема оценки качества зернопродуктов возникает на всех этапах хранения, переработки и производства зерна. Представляет интерес разработка методов определения качества зернопродуктов - муки, крупы, хлебобулочных и макаронных изделий - с помощью современных информационных технологий: оптическая микроскопия, техническое (компьютерное) зрение и т.д.

Изучение размола зерна (муки) с помощью методов оптического микроскопирования показывает, что она состоит из агломератов - клеток крахмалистого ядра и алейронового слоя эндосперма, свободных гранул крахмала, фрагментов промежуточного белка, семенных плодовых оболочек и зародыша. При этом форма частичек муки, получаемая при размоле определяется структурно-механическими свойствами зерна и сказывается на технологических качествах муки и производимой из нее продукции [1].

Неоднородность микроскопического строения и химического состава отдельных анатомических частей зерновки обусловливает различия их физико-механических свойств, что необходимо учитывать при подготовке пшеницы к помолу и переработке.

Образцы размола зерна подвергались оптическому микроскопированию (USB микроскоп) с помощью библиотеки Open Source Computer Vision Library (OpenCV) [2]. Разработаны программные средства с использованием алгоритмов технического (компьютерного) зрения: «Программное обеспечение для прогнозирования потребительских свойств макаронных изделий на основе данных гранулометрического анализа» (свидетельство о регистрации ПО № 2016660501), «Программный комплекс оценки качества

_МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «СИМВОЛ НАУКИ» №11-3/2016 ISSN 2410-700Х_

продукции зерноперерабатывающей отрасли с использованием результатов зернового анализа» (свидетельство о регистрации ПО № 2016660583).

Размол зерна также анализировали с использованием спроектированной искусственной нейронной сети, разработанной для распознавания частиц по их формам. Каждой частице присваивался определенный класс, в зависимости от степени ее схожести с геометрическими фигурами (рисунок). Построенные графики разделения частиц по фракциям (в зависимости от формы) выявили различия образцов зерна по показателям структурно-механических свойств, в частности, по твердозерности зерна.

Это имеет очень важное значение, т.к. из-за различий в технологических свойствах твердозерные и мягкозерные пшеницы используются по различным целевым назначениям. Твердозерные пшеницы характеризуются хорошими мукомольными качествами, их используют для производства высококачественных дрожжевых хлебобулочных изделий. Мягкозерные пшеницы используют для производства плоского хлеба, а также для производства мучных кондитерских изделий, вафлей, крекеров и сухих завтраков [3].

Анализ большого количества частиц размола позволяет оценить качество зерна и определить его целевое назначение - отрасль использования - макаронная, хлебопекарная, кондитерская. Информационные технологии позволили снизить трудоемкость процесса определения и повысить его точность (предельная погрешность при измерении количества и качества клейковины менее 10 %).

вхолных скрытых выхолных

нейронов нейронов нейронов

Рисунок - Алгоритм анализа размола зерна с помощью компьютерного зрения и нейронной сети

Список использованной литературы:

1. Медведев, П. В. Комплексная оценка потребительских свойств зерна и продуктов его переработки / П. В. Медведев, В. А. Федотов, И. А. Бочкарева // Международный научно-исследовательский журнал. - 2015. - № 7-1 (38). - С. 77-80.

2. Федотов, В. А. Улучшение потребительского качества макарон за счет совершенствования технологии производства / В. А. Федотов // Успехи современной науки и образования. - 2016. - № 7. - С. 124 - 127.

3. Казеннова, Н. К. Формирование качества макаронных изделий / Н. К. Казеннова, Д. В. Шнейдер, Т. Б. Цыганова. - М. : ДеЛи принт, 2009. - 100 с.

© Федотов В.А., Бахитов Т.А., 2016