CN115069327A - 一种基于白度模型的粳稻加工方法 - Google Patents

一种基于白度模型的粳稻加工方法 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开一种基于白度模型的粳稻加工方法，包括：获取粳稻加工过程中粳稻白度值与糙出白率的关系曲线；基于所述关系曲线和选定的糙出白率，确定该选定的糙出白率对应的粳稻白度值；在加工过程中，通过检测被加工粳稻的白度值控制粳稻的糙出白率进行加工。本申请首次提出粳稻适度加工的明确范围，并将基于白度模型的粳稻适度加工方法应用于稻米自动化生产线，不仅能够实现适度加工粳稻的自动化生产，还能够保证产品的均一稳定、提升大米品质和产品产出率，降低能源消耗和人工成本。

Description

一种基于白度模型的粳稻加工方法
技术领域
本申请涉及大米生产加工技术领域，更具体地，本申请涉及一种基于白度模型的粳稻加工方法。
背景技术
我国三分之二的居民以大米为主食，由于消费者只片面注重外观品质，追求大米越白越好、越精越好，导致大米企业加工的越来越精细，大米过度加工已成为行业的日益突出问题，出米率仅达约60％(以稻谷重量计)，而日本的出米率平均约为70％。在资源紧缺和优质粮食需求不断增加的情况下，稻米加工必须采取综合措施，提高稻谷资源利用率，降低加工能源消耗，其核心问题在于：明确适度加工的加工精度范围；应用配套大米加工精度检测技术于大米自动化生产线，实现适度加工大米的自动化生产。
适度加工能够减少粮食浪费和能源消耗，有研究表明适度加工可以节约电耗近30％，按照我国年产稻谷2亿吨计算，相较于过度加工，适度加工年间可多产白米1000万吨，相当于2350万亩水田的产量。适度加工能让大米好吃的同时保留更多的营养物质，对适度加工、过度加工和超过度加工三种大米采用盲评的方法进行感官评价，结果显示对于煮熟的米饭，其外观评价没有差别，适度加工的米饭硬度适中、甜味最浓；大米中以VB1为代表的维生素以及以Mg、Fe等为代表的部分矿物质元素主要是分布在糊粉层等糠层中，适度加工能保留籽粒的部分糊粉层，而过度加工大米几乎没有糊粉层。但是目前对于大米适度加工只是停留在概念的阶段，还没有明确的定义范围，不利于行业的规范和推广。
目前大米加工精度检测方法是用于成品米，例如：GB/T 5502-2018《粮油检验大米加工精度检验》是通过染色法来检测留皮度，将大米加工精度分为精碾、适碾和等外；碾减率检测法通过碾磨前后的称重来反应加工精度，碾减率(％)＝﹝1-(精米重量/糙米重量)﹞×100，但留皮度检测操作复杂，碾减率检测结果又不够精确，这些方法很难应用于稻米生产线的自动检测。计算机图像判别法虽然能用于稻米生产线的自动检测，是“大米加工过程中实时监测反馈调控加工生产”的检测方法，但目前主要是通过获取大米表面留皮或留胚信息来确定加工精度，存在随机性较强、检测灵敏度不高等问题，并且检测装置工艺复杂，成本较高。
因此如何在大米加工过程中实时监测反馈调控加工生产，实现大米适度加工，降低成本是本申请要解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于白度模型的粳稻加工方法，可实现对粳稻的适度加工和自动化生产，同时还能够保证产品的均一稳定、提升大米品质和产品产出率，降低能源消耗和人工成本。
为了达到上述目的中至少一个，本申请采用下述技术方案：
本申请提供一种基于白度模型的粳稻加工方法，包括：
获取粳稻加工过程中粳稻白度值与糙出白率的关系曲线；
基于所述关系曲线和选定的糙出白率，确定该选定的糙出白率对应的粳稻白度值；
在加工过程中，通过检测被加工粳稻的白度值控制粳稻的糙出白率进行加工。
在一个具体实施例中，所述方法进一步包括：
基于所述粳稻白度值计算不同粳稻加工过程中的白度增加值；
根据对粳稻样品的加工实验，确定加工粳稻的糙出白率范围；
将所述不同粳稻加工过程中的白度增加值与所述糙出白率范围进行线性拟合，建立白度增加值与糙出白率的对应关系；
根据所述糙出白率范围及所述对应关系，确定加工粳稻的白度增加值范围；
在待加工粳稻进行加工的过程中，监测所述待加工粳稻的白度增加值，以根据所述待加工粳稻的白度增加值及所述白度增加值范围控制加工。
在一个具体实施例中，所述方法进一步包括：
对于不同类型的粳稻，分别根据每一类型的不同品种得到该类型对应的糙出白率范围和白度增加值与糙出白率的对应关系；
确定每一类型的白度增加值范围，在加工过程中，根据监测的待加工粳稻的白度增加值和对应待加工粳稻的白度增加值范围控制加工。
在一个具体实施例中，所述加工实验包括：
选取不同类型粳稻样品；
分别对每种类型的粳稻样品进行水分测定；
对粳稻样品进行砻谷和碾米加工，得到糙出白率平均分布在预定范围内的不同加工精度的粳米样品；
测定每种类型的不同品种的粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量；
绘制所述粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量基于每组最大值占比-糙出白率同轴曲线图；
在食味值趋势线的峰值区域内结合维生素B1含量、铁含量和碎米含量的组合，确定每种类型的每个品种的加工粳稻的最适糙出白率元素；
将每个类型的所有品种粳稻样品得到的最适糙出白率元素集合作为该类型的最适糙出白率范围。
在一个具体实施例中，采用多因素统计分析方法在食味值趋势线的峰值区域内将维生素B1含量、铁含量和碎米含量进行组合。
在一个具体实施例中，不同类型的粳稻类型分别为长粒粳稻-白色、圆粒粳稻-白色和圆粒粳稻-黄色。
在一个具体实施例中，采用精白度计测定加工过程中的粳稻的白度值，计算白度增加值。
在一个具体实施例中，根据所述加工粳稻的糙出白率范围，及加工过程中的所述白度增加值与糙出白率的对应关系建立白度模型。
在一个具体实施例中，将所述白度模型应用于大米自动化生产控制系统，控制器根据所述白度模型对粳稻的加工参数进行调节，对粳稻进行自动化加工。
在一个具体实施例中，在加工到所述待加工粳稻的白度增加值处于所述白度增加值范围时停止加工。
本申请的有益效果如下：
针对目前现有技术中存在的问题，本申请提供一种基于白度模型的粳稻加工方法，首次提出粳稻适度加工的明确范围，并将基于白度模型的粳稻适度加工方法应用于稻米自动化生产线，不仅能够实现适度加工粳稻的自动化生产，还能够保证产品的均一稳定、提升大米品质和产品产出率，降低能源消耗和人工成本。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的说明。
图1示出本申请的一个实施例中的一种基于白度模型的粳稻加工方法流程图。
图2示出本申请的另一个实施例中的一种基于白度模型的粳稻加工方法流程图。
图3示出本申请的一个实施例中的不同类型粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量基于每组最大值占比-糙出白率同轴曲线图。
图4示出本申请的一个实施例中的白度模型图。
图5示出本申请的一种实施例中的适度加工粳稻以及过度加工粳稻的碎米产生量对比图。
具体实施方式
在下述的描述中，出于说明的目的，为了提供对一个或者多个实施方式的全面理解，阐述了许多具体细节。然而，很明显，也可以在没有这些具体细节的情况下实现这些实施方式。
在本申请的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”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申请中的具体含义。
还需要说明的是，在本申请的描述中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
为解决现有技术中存在的问题，本申请的一个实施例提供一种基于白度模型的粳稻加工方法，如图1所示，包括：
S110、获取粳稻加工过程中粳稻白度值与糙出白率的关系曲线；
S120、基于所述关系曲线和选定的糙出白率，确定该选定的糙出白率对应的粳稻白度值；
S130、在加工过程中，通过检测被加工粳稻的白度值控制粳稻的糙出白率进行加工。
进一步地，在一个具体实施例中，所述方法还可以通过粳稻加工过程中的白度值计算白度增加值得到所述白度增加值与糙出白率的对应关系，进而根据选定的糙出白率范围，得到白度增加值范围，从而控制加工；
所以，在一个具体实施例中，如图2所示，所述方法进一步包括：
S210、基于所述粳稻白度值计算不同粳稻加工过程中的白度增加值；
在一个具体实施例中，采用精白度计检测加工过程中粳稻样品的白度值，计算不同类型粳稻的白度增加值；
S220、根据对粳稻样品的加工实验，确定加工粳稻的糙出白率范围；
S230、将所述不同粳稻加工过程中的白度增加值与所述糙出白率范围进行线性拟合，建立白度增加值与糙出白率的对应关系；
在一个具体实施例中，对于不同类型的粳稻，分别根据每一类型的不同品种得到该类型对应的糙出白率范围和白度增加值与糙出白率的对应关系；
在一个具体实施例中，所述加工实验包括：
选取不同类型粳稻样品；
由于我国稻米种植资源丰富，稻米粒型、颜色、香气等均存在较大差异，其中，稻米粒型、颜色是对白度增加值与糙出白率影响最为重要的因素，因此，在一个具体实施例中，本申请根据原料稻米粒型和颜色特性将粳稻样品分为长粒粳稻-白色、圆粒粳稻-白色和圆粒粳稻-黄色3种不同类型；
选取每种类型的代表品种进行试验，在一个具体实施例中，长粒粳稻-白色选择绥粳18、五优稻4号和龙稻18为典型代表，圆粒粳稻-白色选取盐丰 47、玉粳香和龙粳31为典型代表，圆粒粳稻-黄色选取南粳46和南粳9108 为典型代表；
分别对每种类型的粳稻样品进行水分测定；
优选地，保证每种粳稻样品的水分在13％-15％的范围；
对粳稻样品进行砻谷和碾米加工，得到糙出白率平均分布在预定范围内的不同加工精度的粳米样品；
在一个具体实施例中，采用日本佐竹公司的FSE28型号的实验室砻谷机和日本佐竹公司的CBS2200A型号的碾米机对粳稻样品进行砻谷和碾米小试试验，得到糙出白率平均分布在85％-100％的10个不同加工精度的粳米样品；
在其他具体实施例中，可以根据需求选取糙出白率平均分布范围和粳米样品数量；
其中，糙出白率为出机白米占进米机(头道)糙米的重量百分率：
糙出白率％＝(精米重量/糙米重量)×100％；
测定每种类型的不同品种的粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量；
优选地，采用北京东孚久恒仪器技术有限公司的JMWT型号的大米外观品质检测仪测定不同糙出白率粳米样品的碎米含量，按照GB/T 15682-2008 《粮油检验稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法》对不同加工精度粳米样品的食味值进行测定，按照GB 5009.84-2016《食品安全国家标准食品中维生素B1的测定》对不同加工精度粳米样品的维生素B1含量进行测定，按照GB 5009.268-2016《食品安全国家标准食品中多元素的测定》对不同加工精度粳米样品中以铁为代表的矿物质含量进行测定；
在其他具体实施例中，还可以根据需求采用其他仪器或方法测定粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量；
绘制所述粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量基于每组最大值占比-糙出白率同轴曲线图；
在一个具体实施例中，绘制出来的粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1(VB1)含量和铁(Fe)含量基于每组最大值占比-糙出白率同轴曲线图如图3所示；
在食味值趋势线的峰值区域内结合维生素B1含量、铁含量和碎米含量的组合，确定每种类型的每个品种的加工粳稻的最适糙出白率元素；
在一个具体实施例中，采用多因素统计分析方法在食味值趋势线的峰值区域内将维生素B1含量、铁含量和碎米含量进行组合。
在一个具体实施例中，根据如图3所示的同轴曲线图，由于碎米含量随着糙出白率的下降而不断上升，VB1含量、Fe含量均不断下降，食味值呈现出先上升后逐渐下降的趋势，食味值趋势线以多项式曲线拟合且R2大于0.98，因此，将食味值趋势线达到峰值区域且VB1含量、Fe含量含量和碎米含量为最佳值对应的横坐标值作为最适糙出白率元素；
将每个类型的所有品种粳米样品得到的最适糙出白率元素集合作为该类型的最适糙出白率范围；
根据所述加工粳稻的最适糙出白率范围，及加工过程中的所述白度增加值与糙出白率的对应关系建立白度模型，所述白度模型如图4所示；
S240、根据所述糙出白率范围及所述对应关系，确定加工粳稻的白度增加值范围；
在一个具体实施例中，确定每一类型的白度增加值范围，在加工过程中，根据监测的待加工粳稻的白度增加值和对应待加工粳稻的白度增加值范围控制加工；
在一个具体实施例中，根据图3所示，糙出白率范围为88％-92％，此时，可以使粳米的食味值达到最高，并且VB1保留率控制在38％-57％，Fe保留率控制在19％-33％，碎米率控制在4.39％-17.68％；
S250、在待加工粳稻进行加工的过程中，监测所述待加工粳稻的白度增加值，以根据所述待加工粳稻的白度增加值及所述白度增加值范围控制加工；
在一个具体实施例中，将所述白度模型应用于大米自动化生产控制系统，控制器根据所述对应的白度增加值对粳稻的加工参数进行调节，对粳稻进行自动化适度加工；
在一个具体实施例中，在加工到所述待加工粳稻的白度增加值处于所述白度增加值范围时停止加工；
进一步，可在逐渐接近范围时逐步减小加工强度，以精确控制到范围的中心值。
在一个具体实施例中，适度加工粳稻以及过度加工粳稻的碎米产生量对比如图5所示；
在一个具体实施例中，适度加工粳稻以及过度加工粳稻的维生素B1及矿物元素对比如表1所示，
Figure BDA0003711745450000091
Figure BDA0003711745450000101
表1
本申请提供一种基于白度模型的粳稻加工方法，首次提出粳稻适度加工的明确范围，并将基于白度模型的粳稻适度加工方法应用于稻米自动化生产线，不仅能够实现适度加工粳稻的自动化生产，还能够保证产品的均一稳定、提升大米品质和产品产出率，降低能源消耗和人工成本。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定，对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。

Claims (10)

1.一种基于白度模型的粳稻加工方法，其特征在于，包括：
获取粳稻加工过程中粳稻白度值与糙出白率的关系曲线；
基于所述关系曲线和选定的糙出白率，确定该选定的糙出白率对应的粳稻白度值；
在加工过程中，通过检测被加工粳稻的白度值控制粳稻的糙出白率进行加工。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
基于所述粳稻白度值计算不同粳稻加工过程中的白度增加值；
根据对粳稻样品的加工实验，确定加工粳稻的糙出白率范围；
将所述不同粳稻加工过程中的白度增加值与所述糙出白率范围进行线性拟合，建立白度增加值与糙出白率的对应关系；
根据所述糙出白率范围及所述对应关系，确定加工粳稻的白度增加值范围；
在待加工粳稻进行加工的过程中，监测所述待加工粳稻的白度增加值，以根据所述待加工粳稻的白度增加值及所述白度增加值范围控制加工。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：
对于不同类型的粳稻，分别根据每一类型的不同品种得到该类型对应的糙出白率范围和白度增加值与糙出白率的对应关系；
确定每一类型的白度增加值范围，在加工过程中，根据监测的待加工粳稻的白度增加值和对应待加工粳稻的白度增加值范围控制加工。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述加工实验包括：
选取不同类型粳稻样品；
分别对每种类型的粳稻样品进行水分测定；
对粳稻样品进行砻谷和碾米加工，得到糙出白率平均分布在预定范围内的不同加工精度的粳米样品；
测定每种类型的不同品种的粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量；
绘制所述粳米样品的碎米含量、食味值、维生素B1含量和铁含量基于每组最大值占比-糙出白率同轴曲线图；
在食味值趋势线的峰值区域内结合维生素B1含量、铁含量和碎米含量的组合，确定每种类型的每个品种的加工粳稻的最适糙出白率元素；
将每个类型的所有品种粳稻样品得到的最适糙出白率元素集合作为该类型的最适糙出白率范围。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，
采用多因素统计分析方法在食味值趋势线的峰值区域内将维生素B1含量、铁含量和碎米含量进行组合。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
不同类型的粳稻类型分别为长粒粳稻-白色、圆粒粳稻-白色和圆粒粳稻-黄色。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
采用精白度计测定加工过程中的粳稻的白度值，计算白度增加值。
8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
根据所述加工粳稻的糙出白率范围，及加工过程中的所述白度增加值与糙出白率的对应关系建立白度模型。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，
将所述白度模型应用于大米自动化生产控制系统，控制器根据所述白度模型对粳稻的加工参数进行调节，对粳稻进行自动化加工。
10.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
在加工到所述待加工粳稻的白度增加值处于所述白度增加值范围时停止加工。
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