CN113396969B - 一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备及方法，包括物料输送模块、自动监测模块、智能匹配模块和静电喷涂模块；物料输送模块包括机架、输送带和变频电机；自动监测模块包括监测暗箱、光电传感器、漫反射光罩、光纤探头、光纤光谱仪和功率可调光纤点光源；智能匹配模块包括工业计算机、微处理器和直流功率控制器；静电喷涂模块包括喷涂室、静电发生器和静电喷枪。本发明能够实时监测被涂膜批次水果的电特性，并依据监测信息及预设程序智能调控最适合水果的静电喷涂参数包括静电喷涂电压和静电喷涂电流，以获得较佳的涂膜效果。

Description

一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备及方法
技术领域
本发明属于果蔬保鲜技术领域，尤其涉及一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备及方法。
背景技术
静电喷涂是一种利用电晕放电原理使雾化涂料在高压直流电场作用下荷负电，并吸附于荷正电基底表面放电的涂装方法。由于它相对于传统的浸涂、喷涂、刷涂法而言能够形成更加均匀稳固的涂层且能够节约大量的涂膜材料，因此静电喷涂逐渐被用于果蔬的涂膜保鲜领域。
在静电喷涂的过程中，涂膜材质和喷涂参数对于涂层的保鲜性能和成膜效果十分重要。目前，行业内通常聚焦于优化涂膜材质提升涂层对果蔬的保鲜能力，而忽略了喷涂参数对于涂层成膜效果的影响。然而，喷涂参数的通用化造成了涂膜过程的笼统性、无差别性，导致不同品质的水果个体间成膜效果参差不齐。
被涂物自身的导电特性与静电喷涂参数的不匹配是影响成膜效果的重要原因。目前，水果的电特性常采用切片法、突刺法、接触法和非接触法进行测定，这种方法检测步骤繁琐，检测时间较长，在实际生产中无法实现在线快速检测以及与静电喷涂参数的实时交互和智能匹配。因此，有必要去开发一种水果电特性的快速检测方法以及基于水果电特性特征的柔性静电涂膜方法和装备。
发明内容
为了克服以上不足，本发明提供了一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备及方法，本发明能够实时监测被涂膜批次水果的电特性，并依据监测信息及预设程序智能调控最适合水果的静电喷涂参数包括静电喷涂电压和静电喷涂电流，以获得最佳的涂膜效果。
本发明的技术方案是：一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备，包括物料输送模块、自动监测模块、智能匹配模块和静电喷涂模块；所述物料输送模块包括机架、输送带和变频电机，输送带位于机架上方，输送带和变频电机连接；所述自动监测模块包括监测暗箱、光电传感器、漫反射光罩、光纤探头、光纤光谱仪和功率可调光纤点光源；所述监测暗箱安装于物料输送模块上方，光电传感器位于监测暗箱入口处，漫反射光罩位于监测暗箱内，光纤探头位于漫反射光罩尾端，光纤光谱仪位于监测暗箱上方且与光纤探头相连，功率可调光纤点光源用于给监测暗箱提供光源；所述智能匹配模块包括工业计算机、微处理器和直流功率控制器；所述工业计算机安装在机架上，工业计算机与微处理器的输入端连接，微处理器的输出端与直流功率控制器连接；所述静电喷涂模块包括喷涂室、静电发生器和静电喷枪；喷涂室位于输送带上方，喷涂室内设有静电喷枪，所述静电发生器的输入端与直流功率控制器相连，静电发生器的输出端与静电喷枪连接；所述直流功率控制器用于调控静电发生器的输出电压和输出电流。
上述方案中，所述光电传感器用于检测水果进入监测暗箱的信号并传递给光纤光谱仪，光纤光谱仪用于采集输送带上水果的近红外光谱数据，并传输给工业计算机，工业计算机用于将水果的近红外光谱数据代入近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，然后计算所有已检测样品的平均电特性值，并传输给微处理器，微处理器依据工业计算机的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，将指令发送给直流功率控制器，直流功率控制器依据指令调节静电发生器的工作电压和工作电流，静电喷枪根据静电发生器的工作电压和工作电流对水果进行喷涂。
上述方案中，所述物料输送模块在静电喷涂模块之前分为主链段和支链段，所述自动监测模块安装在支链段上。
上述方案中，所述静电喷涂模块还包括鼓风装置，所述鼓风装置用于给喷涂室提供风场。上述方案中，所述支链段上设有若干挡板，挡板之间的输送带上分别设有凹槽，所述凹槽用于放置水果。
一种根据所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的方法，包括以下步骤：
步骤S1：水果在物料输送模块的上料口完成上料，其中一部分水果进入自动监测模块，剩余其他水果进入静电喷涂模块；
步骤S2：所述光电传感器检测到水果进入监测暗箱作为光纤光谱仪启动的信号，光纤光谱仪依次采集输送带上水果的近红外光谱数据，并传输给工业计算机；
步骤S3：所述工业计算机将水果的近红外光谱数据代入预先建立的近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，然后计算所有已检测样品的平均电特性值，并将该平均值传输给微处理器；
步骤S4：所述微处理器依据工业计算机的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，并将指令发送给直流功率控制器；
步骤S5：所述直流功率控制器依据指令调节静电发生器的工作电压和工作电流，静电喷枪根据静电发生器的工作电压和工作电流对水果进行喷涂；
步骤S6：水果被自动监测模块检测完后输送至静电喷涂模块进行喷涂。
上述方案中，所述步骤S1：其中一部分水果通过支链段进入自动监测模块，剩余其他水果通过主链段进入静电喷涂模块。
上述方案中，所述步骤S3中近红外光谱模型的建立包括以下步骤：采集足量有代表性的水果样本，采集水果样品的近红外光谱数据，采用切片法测定水果的电特性参数，将水果的近红外光谱数据和电特性参数相关联，建立校正集，对校正集光谱数据进行异常样本的剔除、光谱的去噪以及基线校正等预处理操作，选择化学计量方法建立校正模型，对校正模型进行训练和改进，以得到稳定可靠的近红外光谱模型，利用所述近红外光谱模型对样品的电特性进行预测。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明通过水果电特性与近红外光谱之间的理论关系建立基于水果特性的近红外光谱模型，采用无损的方法实现了水果电特性参数的快速检测；根据水果电特性的实时监测结果，将静电喷涂电压和电流智能调控到最适合该批次水果喷涂的阈值内，进而达到较佳的喷涂效果。本发明通过监测水果的电特性，实时调控静电喷枪的工作参数，保证了在喷涂过程中静电喷涂参数尽可能与水果自身的电特性相匹配，进而保证静电喷涂的效果，在一定程度上实现了涂膜过程的特异性和定向性。另外，本装备自动化程度高，节省了生产过程中大量的人力、物力、财力，且操作简单，易于推广。
附图说明
图1为本发明一种基于水果电特性的柔性静电喷涂方法及装备的俯视图；
图2为本发明一种基于水果电特性的柔性静电喷涂方法及装备自动监测模块的细节图；
图3为本发明一种基于水果电特性的柔性静电喷涂方法及装备的工作流程图。
图中：1.主链段；2.支链段；3.监测暗箱；4.光电传感器；5.漫反射光罩；6.光纤探头；7.光纤光谱仪；8.功率可调光纤点光源；9.工业计算机；10.微处理器；11.直流功率控制器；12.喷涂室；13.静电发生器；14.静电喷枪；15.挡板；16.凹槽。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1和2所示，为本发明所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的一种较佳实施方式，所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备包括物料输送模块、自动监测模块、智能匹配模块和静电喷涂模块。
所述物料输送模块包括机架、输送带和变频电机，输送带位于机架上方，变频电机位于机架下方，输送带和变频电机连接。
所述自动监测模块包括监测暗箱3、光电传感器4、漫反射光罩5、光纤探头6、光纤光谱仪7和功率可调光纤点光源8；所述监测暗箱3安装于物料输送模块上方，光电传感器4位于监测暗箱3入口处，漫反射光罩5位于监测暗箱3内，光纤探头6位于漫反射光罩5尾端，光纤光谱仪7位于监测暗箱3上方且通过数据线与光纤探头6相连，功率可调光纤点光源8用于给监测暗箱3提供光源。
所述智能匹配模块包括工业计算机9、微处理器10和直流功率控制器11；所述工业计算机9安装在机架上，工业计算机9通过数据线与微处理器10的输入端连接，微处理器10的输出端与直流功率控制器11连接。
所述静电喷涂模块包括喷涂室12、静电发生器13和静电喷枪14；喷涂室12位于输送带上方，喷涂室12内设有静电喷枪14，所述静电发生器13的输入端与直流功率控制器11相连，静电发生器13的输出端与静电喷枪14连接；所述直流功率控制器11用于调控静电发生器13的输出电压和输出电流。
根据本实施例，优选的，所述光电传感器4用于检测水果进入监测暗箱3的信号并传递给光纤光谱仪7，光纤光谱仪7用于采集输送带上水果的近红外光谱数据，并通过数据线以电信号的形式传输给工业计算机9，工业计算机9用于将水果的近红外光谱数据代入近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，然后计算所有已检测样品的平均电特性值，并传输给微处理器10，微处理器10依据工业计算机9的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，将指令发送给直流功率控制器11，直流功率控制器11依据指令调节静电发生器13的工作电压和工作电流，静电喷枪14根据静电发生器13的工作电压和工作电流对水果进行喷涂。
根据本实施例，优选的，所述物料输送模块在静电喷涂模块之前分为主链段1和支链段2，所述自动监测模块安装在支链段2上，用于监测水果的电特性。
根据本实施例，优选的，所述支链段2上设有若干挡板15，挡板15之间的输送带上分别设有凹槽16，所述凹槽16用于放置水果，所述支链段2宽度和挡板15间隔仅保留单个水果的间距，以上设计旨在便于自动监测模块的光谱采集工作。
所述自动监测模块采用漫反射的方式收集被涂水果的近红外光谱数据，所述漫反射光罩5内涂白色硫酸钡，旨在提高光的信息强度和信噪比，保证水果内部信息的准确性。
所述光纤光谱仪7能根据输送带的输送速度定时启动，采集所经水果的近红外光谱信息。
所述微处理器10内置电特性-静电喷涂电压和电特性-静电喷涂电流的匹配程序，能够智能匹配任意电特性所对应的静电喷涂电压和电流，并将处理指令下达给下游的直流功率控制器。其中，不同水果的电特性-静电喷涂电压和电特性-静电喷涂电流的对应关系可以通过实验得出。
所述直流功率控制器11用于调控静电发生器13的输出电压和输出电流，进而控制静电喷枪14的工作电压和工作电流。
所述静电喷涂模块还包括鼓风装置，所述鼓风装置用于给喷涂室12提供风场。
如图3所示，一种根据所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的方法，包括以下步骤：
步骤S1：水果在物料输送模块的上料口完成上料，其中一部分水果通过支链段2进入自动监测模块，剩余其他水果通过主链段1进入静电喷涂模块；
步骤S2：所述光电传感器4检测到水果进入监测暗箱3作为光纤光谱仪7启动的信号，光纤光谱仪7依次采集输送带上水果的近红外光谱数据，并通过数据线以电信号的形式传输给工业计算机9；
步骤S3：所述工业计算机9将水果的近红外光谱数据代入预先建立的近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，并将其保存下来，记为X1,X2,……Xn-1,Xn,然后计算所有已检测样品的平均电特性值，记为Y1,Y2,……Yn-1,Yn，并将该平均值传输给微处理器10；
步骤S4：所述微处理器10依据工业计算机9的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，并将指令发送给直流功率控制器11；
步骤S5：所述直流功率控制器11依据指令调节静电发生器13的工作电压和工作电流，静电喷枪14根据静电发生器13的工作电压和工作电流对水果进行喷涂；
步骤S6：所述支链段2的水果被自动监测模块检测完后汇入主链段1，然后输送至静电喷涂模块进行喷涂。
由于水果的电特性与其自身品质密切相关，因此能够利用近红外光谱技术结合化学计量学建基于水果电特性的近红外光谱检测模型，以实现对水果电特性的无损、快速检测。模型建立的基本步骤如下：(1)采集足量有代表性的水果样本；(2)采取漫反射的方法采集水果样品的近红外光谱数据；(3)采用标准的切片法测定水果的电特性参数；(4)将水果的光谱数据和电特性参数相关联，建立校正集；(5)对校正集光谱数据进行合理的预处理，选择化学计量方法建立校正模型；(6)对校正模型进行训练和改进，以得到稳定可靠的模型；(7)模型建立完毕，利用模型对样品的电特性进行预测。
将所述基于水果电特性的近红外光谱检测模型内置于工业计算机9中。
优选的，随着监测样品的扩大，其监测样品的平均电特性参数无限逼近该批次水果的最佳普适喷涂参数。
本发明所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备启动时，物料输送模块、自动监测模块、智能匹配模块、静电喷涂模块进入工作状态，此时静电喷涂参数设置为初始值，其中，优选的，静电电压为50kV，静电电流为10μA，流速压力为0.5Mpa，雾化压力为0.3Mpa；水果从物料输送模块的上料口开始上料，其中一小部分率先进入支链段2进行电特性的检测，大部分水果通过主链段1输送至静电喷涂模块进行喷涂；水果进入支链段2后被输送至监测暗箱3，位于监测暗箱3入口的光电传感器4检测到有水果进入后将信号通过无线的方式传输给光纤光谱仪7，光纤光谱仪7接收到信号后开始采集输送带上水果的近红外光谱数据，并将采集的数据通过数据线传输给工业计算机9；工业计算机9将所采集的数据后代入预先建立好的基于电特性的近红外光谱检测模型中，计算出该水果的电特性参数，并将该参数带入历史参数中计算所有检测水果的平均电特性参数，最终将此平均值传输给微处理器10；微处理器10收到水果的实时平均电特性参数后，根据预设的程序匹配最适静电电压V_最适和静电电流I_最适，并将相应指令下达给直流功率控制器11；直流功率控制器11收到指令后对静电发生器13的输出电压和输出电流进行调节。所述历史参数指的是之前已经检测过的水果的电特性，是指随着不断增大水果电特性的检测体量并将其电特性平均值后，会无限接近该批次水果的真实平均电特性参数。
根据实际生产要求，优选的，预先在微处理器10上设置允许静电电压偏差ΔV＝2kV，静电电流偏差ΔI＝1μA，具体的微处理器10调控过程如下，若喷枪工作静电电压与实时最适静电电压在允许偏差之内时，即|V_工作-V_最适|≤ΔV时，不下达静电电压调节指令，反之，下达指令；若静电喷枪14工作静电电流与实时最适静电电流在允许偏差之内时|I_工作-I_最适|≤ΔI时，不下达静电电流调节指令，反之，下达指令。
应当理解，虽然本说明书是按照各个实施例描述的，但并非每个实施例仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
上文所列出的一系列的详细说明仅仅是针对本发明的可行性实施例的具体说明，它们并非用以限制本发明的保护范围，凡未脱离本发明技艺精神所作的等效实施例或变更均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于水果电特性的柔性静电喷涂装备，其特征在于，包括物料输送模块、自动监测模块、智能匹配模块和静电喷涂模块；
所述物料输送模块包括机架、输送带和变频电机，输送带位于机架上方，输送带和变频电机连接；
所述自动监测模块包括监测暗箱(3)、光电传感器(4)、漫反射光罩(5)、光纤探头(6)、光纤光谱仪(7)和功率可调光纤点光源(8)；所述监测暗箱(3)安装于物料输送模块上方，光电传感器(4)位于监测暗箱(3)入口处，漫反射光罩(5)位于监测暗箱(3)内，光纤探头(6)位于漫反射光罩(5)尾端，光纤光谱仪(7)位于监测暗箱(3)上方且与光纤探头(6)相连，功率可调光纤点光源(8)用于给监测暗箱(3)提供光源；
所述物料输送模块在静电喷涂模块之前分为主链段(1)和支链段(2)，所述自动监测模块安装在支链段(2)上；
所述智能匹配模块包括工业计算机(9)、微处理器(10)和直流功率控制器(11)；所述工业计算机(9)安装在机架上，工业计算机(9)与微处理器(10)的输入端连接，微处理器(10)的输出端与直流功率控制器(11)连接；
所述静电喷涂模块包括喷涂室(12)、静电发生器(13)和静电喷枪(14)；喷涂室(12)位于输送带上方，喷涂室(12)内设有静电喷枪(14)，所述静电发生器(13)的输入端与直流功率控制器(11)相连，静电发生器(13)的输出端与静电喷枪(14)连接；所述直流功率控制器(11)用于调控静电发生器(13)的输出电压和输出电流；
所述光电传感器(4)用于检测水果进入监测暗箱(3)的信号并传递给光纤光谱仪(7)，光纤光谱仪(7)用于采集输送带上水果的近红外光谱数据，并传输给工业计算机(9)，工业计算机(9)用于将水果的近红外光谱数据代入近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，然后计算所有已检测样品的平均电特性值，并传输给微处理器(10)，微处理器(10)依据工业计算机(9)的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，将指令发送给直流功率控制器(11)，直流功率控制器(11)依据指令调节静电发生器(13)的工作电压和工作电流，静电喷枪(14)根据静电发生器(13)的工作电压和工作电流对水果进行喷涂。
2.根据权利要求1所述的基于水果电特性的柔性静电喷涂装备，其特征在于，所述静电喷涂模块还包括鼓风装置，所述鼓风装置用于给喷涂室(12)提供风场。
3.根据权利要求1所述的基于水果电特性的柔性静电喷涂装备，其特征在于，所述支链段(2)上设有若干挡板(15)，挡板(15)之间的输送带上分别设有凹槽(16)，所述凹槽(16)用于放置水果。
4.一种根据权利要求1-3任意一项所述基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的喷涂方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：水果在物料输送模块的上料口完成上料，其中一部分水果进入自动监测模块，剩余其他水果进入静电喷涂模块；
步骤S2：所述光电传感器(4)检测到水果进入监测暗箱(3)作为光纤光谱仪(7)启动的信号，光纤光谱仪(7)依次采集输送带上水果的近红外光谱数据，并传输给工业计算机(9)；
步骤S3：所述工业计算机(9)将水果的近红外光谱数据代入预先建立的近红外光谱模型中计算出水果对应的电特性参数，然后计算所有已检测样品的平均电特性值，并将该平均值传输给微处理器(10)；
步骤S4：所述微处理器(10)依据工业计算机(9)的计算结果匹配相应的喷涂参数，并根据预设程序调用调控指令，并将指令发送给直流功率控制器(11)；
步骤S5：所述直流功率控制器(11)依据指令调节静电发生器(13)的工作电压和工作电流，静电喷枪(14)根据静电发生器(13)的工作电压和工作电流对水果进行喷涂；
步骤S6：水果被自动监测模块检测完后输送至静电喷涂模块进行喷涂。
5.根据权利要求4所述的基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的喷涂方法，其特征在于，所述步骤S1：其中一部分水果通过支链段(2)进入自动监测模块，剩余其他水果通过主链段(1)进入静电喷涂模块。
6.根据权利要求4所述的基于水果电特性的柔性静电喷涂装备的喷涂方法，其特征在于，所述步骤S3中近红外光谱模型的建立包括以下步骤：
采集足量有代表性的水果样本，采集水果样品的近红外光谱数据，采用切片法测定水果的电特性参数，将水果的近红外光谱数据和电特性参数相关联，建立校正集，对校正集光谱数据进行异常样本的剔除、光谱的去噪以及基线校正预处理操作，然后选择化学计量方法建立校正模型，对校正模型进行训练和改进，以得到稳定可靠的近红外光谱模型，利用所述近红外光谱模型对样品的电特性进行预测。
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