El detector de precisión de procesamiento de arroz es un dispositivo utilizado para evaluar el grado de eliminación de la corteza durante el procesamiento de arroz, y sus deficiencias generalmente están relacionadas con factores como el principio de detección, las limitaciones técnicas, la adaptabilidad ambiental y el funcionamiento y mantenimiento. El siguiente es un análisis de las principales deficiencias:
I. limitaciones del principio de detección
Juicio basado en características visuales o físicas
La mayoría de los detectores utilizan el reconocimiento de imágenes (como la cámara que toma la superficie de los granos de arroz) o el análisis espectral (como el infrarrojo cercano) para juzgar los residuos de la corteza, pero solo pueden identificar la corteza visible en la superficie y no pueden detectar la uniformidad del procesamiento dentro de los granos de arroz (como los residuos de la parte blanca del corazón).
Puede haber errores de juicio en el fenómeno del "pulido excesivo de la superficie y la corteza residual interna" debido al proceso de procesamiento (como el pulido desigual).
Altos requisitos de representatividad de las muestras
Si la muestra se mezcla con granos de arroz con diferentes precisiones de procesamiento (como arroz roto y arroz entero con diferentes grados de procesamiento), el detector puede desviar los resultados debido a la aleatoriedad del muestreo, que requiere múltiples muestreos para mejorar la precisión y lleva mucho tiempo.
2. el medio ambiente y los factores de muestra afectan la precisión
Interferencia entre la luz ambiente y la temperatura y la humedad
Los instrumentos de reconocimiento de imágenes requieren altos requisitos para la estabilidad de la luz ambiental, y las fluctuaciones de la luz natural o la fuente de luz pueden causar diferencias en la reflexión de la superficie de los granos de arroz, lo que afecta el juicio del valor de escala de grises (por ejemplo, juzgar erróneamente los granos de arroz con fuerte reflexión Como alta precisión de procesamiento).
Cuando la humedad de la muestra es alta (como el arroz húmedo), el contraste de color entre la corteza y el endosperma disminuye, lo que puede conducir a resultados bajos de la prueba (juzgados erróneamente como un procesamiento más completo).
Impurezas y efectos morfológicos de las muestras
Cuando la muestra se mezcla con salvado, arroz triturado o cuerpo extraño, puede cubrir la superficie de las partículas de arroz, lo que resulta en un error de juicio del instrumento de los residuos de la corteza; Para diferentes variedades de arroz (como el arroz indica y el arroz japonés, que tienen grandes diferencias en la apariencia), los parámetros preestablecidos del detector pueden no adaptarse y deben ajustarse manualmente para aumentar la complejidad de la operación.
3. rendimiento del equipo y puntos dolorosos de mantenimiento
La pérdida de hardware conduce a una disminución de la precisión
La resolución insuficiente de la Cámara o la contaminación de la lente (como polvo y vapor de agua) del módulo de detección de imágenes reducirán la claridad de la imagen y pueden producirse errores de detección después de su uso a largo plazo; El envejecimiento de la fuente de luz del espectrómetro también afectará la estabilidad de la longitud de onda.
Si los componentes de transmisión mecánica (como los dispositivos de transporte de muestras) acumulan polvo o se desgastan, pueden causar un movimiento inestable de la muestra y afectar la consistencia de la posición de detección.
Costos de mantenimiento y umbrales operativos
Los detectores de alta gama (como el tipo de análisis espectral) deben calibrarse regularmente (utilizando muestras estándar), y el proceso de calibración es complejo y costoso; Algunos instrumentos necesitan ser operados por profesionales, y las empresas de procesamiento de base pueden usarlos incorrectamente debido a la capacitación insuficiente.
Resumen
Las deficiencias del detector de precisión de procesamiento de arroz se centran principalmente en las limitaciones del principio de detección, la adaptabilidad ambiental, el costo de mantenimiento del equipo y la unidad funcional. Para compensar estas deficiencias, la aplicación práctica debe combinar métodos de detección múltiple (como la combinación de muestreo manual y detección instrumental), mantener regularmente el equipo y ajustar los parámetros de acuerdo con la variedad de arroz y el proceso de procesamiento para mejorar la precisión de la detección. En el futuro, con el desarrollo del reconocimiento de imágenes de Ia y la tecnología multiespectral, se espera que estas deficiencias mejoren gradualmente.