La precisión del detector de precisión de procesamiento de arroz (el núcleo es la precisión y repetibilidad de los resultados de la medición de "proporción de piel / área embrionaria de arroz") no está determinada por un solo factor, sino que se ve afectada por cinco dimensiones principales: preparación de muestras, rendimiento de hardware del instrumento, algoritmos de software, métodos de operación y condiciones ambientales. Su esencia es lograr la detección a través del proceso de "teñido para distinguir la piel / embrión del endosperma → captura óptica de imágenes → análisis cuantitativo por software", y la desviación de cualquier enlace conducirá a una disminución de la precisión final. los factores y mecanismos de influencia específicos son los siguientes:
Preparación de muestras: la "premisa básica" de la precisión
La muestra es el objeto directo de la prueba. si la muestra no cumple con los requisitos de "uniformidad, representatividad y teñido consistente", el análisis instrumental posterior no puede obtener resultados confiables con precisión. los principales factores que influyen incluyen:
Hay una "diferencia dentro del lote" entre la representatividad de la muestra y la precisión del procesamiento de arroz uniforme (al igual que en un lote de arroz, el procesamiento de algunas partículas es fino y algunas gruesas), si la muestra no es representativa, conducirá directamente a que los resultados de la prueba se desvíen del valor real:
El volumen de muestreo es insuficiente: las pruebas estándar requieren un volumen de muestreo de ≥ 100 granos (por ejemplo, el "arroz de alta calidad" GB / t17891 - 2021 estipula 100 granos de arroz completo), si solo se toman 20 - 30 granos, es fácil causar errores debido a la "selección accidental de granos finos / gruesos" (por ejemplo, la tasa real de retención de la piel es del 5%, que puede medirse en el 3% o 7% después del muestreo);
La selección de muestras no está estandarizada: no se excluye el arroz roto (longitud inferior a 2 / 3 del arroz completo), el arroz erosionado por insectos, el arroz mohoso - el cálculo del área de retención de la piel del arroz roto no tiene importancia de referencia, y el área dañada del arroz erosionado por insectos se juzgará erróneamente como "retención de la piel", lo que dará lugar a una alta estimación de la tasa de retención de la piel.
El núcleo de la detección de precisión de procesamiento de arroz consistente en el tratamiento de teñido es "distinguir entre la piel reservada (que contiene pigmentos) y el endosperma (sin pigmentos)" a través del teñido (el tinte común es la mezcla rojo - y - azul de metileno, la piel / embrión reservada es azul - verde y el endosperma es morado), y el teñido desigual perturbará directamente el reconocimiento del software:
Diferencia de tiempo / temperatura de teñido: el tiempo de teñido demasiado corto (como el estándar tarda 5 minutos, en realidad solo 2 minutos) puede causar un teñido insuficiente de la piel, y el software puede determinar erróneamente parte de la piel como endosperma, lo que subestima la tasa de retención de la piel; Una temperatura demasiado baja (por debajo de 15 ° c) ralentizará la reacción de teñido, lo que también conducirá a un teñido desigual;
Desviación de la concentración de tinte: la concentración excesiva de tinte (como el exceso de azul de metileno) puede hacer que el endosperma se coloree ligeramente, y el software es difícil de distinguir entre "fondo del endosperma" y "color de la piel", lo que resulta en una alta tasa de retención de la piel; Si la concentración es demasiado baja, la piel queda teñida poco y es fácil ser juzgada erróneamente como endosperma;
Lavado / escurrimiento incompleto: no enjuagar con agua limpia después del teñido (el tinte residual se adhiere a la superficie del endosperma) o no controlar el agua seca al escurrir (la reflexión de las gotas de agua interfiere con la imagen) puede causar un error en el juicio del "umbral de color" al reconocer el software.
Al detectar el Estado de colocación de la muestra, es necesario extender el arroz teñido sobre la Mesa de carga, si no se coloca adecuadamente, interferirá con la adquisición de imágenes:
Superposición de partículas: se apilan múltiples granos de arroz, se bloquea el área de retención de la piel de las partículas inferiores y el software no puede identificarla completamente, lo que resulta en un cálculo relativamente pequeño del área de retención de la piel de las partículas;
Inclinación / borde de las partículas: el arroz no se coloca horizontalmente (por ejemplo, el ángulo de inclinación es superior a 10 °) o el borde excede el "área de recolección efectiva" de la Plataforma de carga, lo que puede causar deformación o imperfección de las partículas en la imagen y aumentar el error de medición del área de la piel.