TW202039080A - 碾穀設施用的運作支援裝置、以及碾穀設施 - Google Patents
碾穀設施用的運作支援裝置、以及碾穀設施 Download PDFInfo
- Publication number
- TW202039080A TW202039080A TW109102412A TW109102412A TW202039080A TW 202039080 A TW202039080 A TW 202039080A TW 109102412 A TW109102412 A TW 109102412A TW 109102412 A TW109102412 A TW 109102412A TW 202039080 A TW202039080 A TW 202039080A
- Authority
- TW
- Taiwan
- Prior art keywords
- grain
- information
- aforementioned
- mill
- rice
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02B—PREPARING GRAIN FOR MILLING; REFINING GRANULAR FRUIT TO COMMERCIAL PRODUCTS BY WORKING THE SURFACE
- B02B3/00—Hulling; Husking; Decorticating; Polishing; Removing the awns; Degerming
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02B—PREPARING GRAIN FOR MILLING; REFINING GRANULAR FRUIT TO COMMERCIAL PRODUCTS BY WORKING THE SURFACE
- B02B5/00—Grain treatment not otherwise provided for
- B02B5/02—Combined processes
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02B—PREPARING GRAIN FOR MILLING; REFINING GRANULAR FRUIT TO COMMERCIAL PRODUCTS BY WORKING THE SURFACE
- B02B7/00—Auxiliary devices
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B02—CRUSHING, PULVERISING, OR DISINTEGRATING; PREPARATORY TREATMENT OF GRAIN FOR MILLING
- B02B—PREPARING GRAIN FOR MILLING; REFINING GRANULAR FRUIT TO COMMERCIAL PRODUCTS BY WORKING THE SURFACE
- B02B7/00—Auxiliary devices
- B02B7/02—Feeding or discharging devices
Landscapes
- Adjustment And Processing Of Grains (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
Abstract
[課題]因應處理對象之穀物的特徵來適當地設定碾穀機的運轉參數。
[解決手段]具備碾穀機與顏色篩選機的碾穀設施用的運作支援裝置,具備:第1取得部,取得關於應在碾穀設施處理之穀物之特徵的第1資訊;第2取得部,取得第2資訊,該第2資訊,是關於將第1穀物以碾穀機碾穀之後,藉由顏色篩選機之篩選所得到之篩選結果之評價的第2資訊,且與第1穀物的第1資訊配對;以及設定部,基於應在碾穀設施新處理的第2穀物的第1資訊、與第1穀物的第1資訊配對過的第2資訊,來決定以碾穀機處理第2穀物用的運轉參數。
Description
本發明,關於碾穀設施用的運作支援技術。
以往,已知有具備碾米機與顏色篩選機的碾米工廠(例如下述的專利文獻1、2)。這種碾米工廠,是藉由碾米機來使糙米被碾米,而得到白米。然後,將如此得到的白米藉由顏色篩選機來篩選。在顏色篩選機,因應白米的顏色而將未熟粒等作為不良品來去除。
[先前技術文獻]
[專利文獻]
[專利文獻1] 日本特開昭59-166252號
[專利文獻2] 日本特開2005-296716號
[發明所欲解決之問題]
在該碾米工廠中,從取得的原料糙米到加工成產品化之白米的過程,為了確保所要求之產品白米的品質,會進行碾米機與顏色篩選機的運轉調整。為了確保所要求之產品白米的品質,在碾米機,進行更白地碾穀,在顏色篩選機,去除未熟粒等。此時,若顏色篩選機之未熟粒的去除,是比基準值(例如,在良品側混入未熟粒到良品重量的8%為止亦可的基準)還多餘地作為不良品來去除(例如,未熟粒對良品側的混入未達良品重量的8%)的話,會導致碾米加工、產品加工的產量降低,收益減少的可能性較高。於是,掌握原料之糙米的組成、外觀,來確保所要求之產品品質的加工運轉調整,得依賴作業員的直覺或熟練度。特別是,在複數作業員的運用時,產品品質會有偏差,會產生產量降低的情況。此外,碾米工廠中,會處理多種類的原料糙米,故依照原料來掌握原料的組成與外觀較困難,不易進行適當的加工運轉調整。因此,期望能因應處理對象之米的特徵來適當地設定碾米機的運轉參數。且,這種運轉參數的設定,是期望能夠不依賴作業員的直覺或熟練度來進行。該問題,不限於碾米工廠,在具備將各種穀物予以碾穀的碾穀機、將碾穀後之穀物予以篩選的顏色篩選機之任意的碾穀設施都共通。
[解決問題之技術手段]
本發明,是為了解決上述課題之至少一部分而完成者,例如,可作為以下的形態來實現。
根據本發明的第1形態,提供具備碾穀機與顏色篩選機的碾穀設施用的運作支援裝置。該運作支援裝置,具備:第1取得部,取得關於應在碾穀設施處理之穀物之特徵的第1資訊;第2取得部,取得第2資訊,該第2資訊,是關於將第1穀物以碾穀機碾穀之後,藉由顏色篩選機之篩選所得到之篩選結果之評價的第2資訊,且與第1穀物的第1資訊配對;以及設定部,基於應在碾穀設施新處理的第2穀物的第1資訊、與第1穀物的第1資訊配對過的第2資訊,來決定以碾穀機處理第2穀物用的運轉參數。
根據該運作支援裝置,可基於過去處理過之第1穀物的特徵以及篩選結果的評價,來因應第2穀物的特徵適當地決定應在碾穀機新處理的第2穀物之處理用的運轉參數。且,不用依賴作業員的直覺或熟練度便可進行運轉參數的設定。
根據本發明的第2形態,是在第1形態中,設定部,藉由機械學習來決定運轉參數。根據該形態,可容易自動決定運轉參數。
根據本發明的第3形態,提供碾穀設施。該碾穀設施,具備第1或第2形態的運作支援裝置、碾穀機、顏色篩選機。根據該碾穀設施,發揮出與第1或第2形態相同的效果。
圖1,是表示作為本發明之碾穀設施之一實施形態的碾米工廠10之概略構造的圖。碾米工廠10,具備:糙米槽20、碾米機30、顏色篩選機40、檢査器50、控制部60、記憶體70。控制部60,控制碾米工廠10之各設備的所有動作。且,控制部60,實行既定的程式,藉此亦作為碾米工廠10用的運作支援裝置來發揮功能。更具體來說,控制部60,亦作為第1取得部61、第2取得部62以及設定部63來發揮功能。該等功能部的詳細待留後述。
於糙米槽20,供給有應在碾米工廠10處理的糙米。於糙米槽20,連接有分歧管21。在分歧管21之與糙米槽20相反側的端部,連接有檢査器50。分歧管21,連接在糙米槽20的較上游側,且,由於為直徑較小的管,故供給至糙米槽20的糙米之大部分被供給至碾米機30,另一方面,糙米的一部分被供給至檢査器50。
檢査器50,設置成用來取得關於應在碾米工廠10處理之糙米之特徵的第1資訊。檢査器50,例如,亦可具備米粒食味計以及穀粒判別器之中的至少一方。在米粒食味計,作為糙米的特徵,是測量食味值、直鏈澱粉含量、蛋白質含量、脂肪酸含量、水分等亦可。在穀粒判別器,作為糙米的特徵,是測量整粒的比率、粒厚、未熟粒的比率、受損粒的比率、死米的比率、著色粒的比率、胴裂粒的比率等亦可。由檢査器50所得到的第1資訊(亦即,檢査器50的檢査結果),是由第1取得部61所取得,並儲存於記憶體70。
供給至碾米機30的糙米,是在碾米機30被碾米。由碾米機30的碾米所得到的白米,被供給至顏色篩選機40。在顏色篩選機40,是光學地檢測出白米的顏色,基於該檢測結果來將白米篩選成良品與不良品。且,在顏色篩選機40,算出關於顏色篩選機40之篩選結果之評價的第2資訊。第2資訊,例如未熟粒的比率亦可。該情況時,各粒是否為未熟粒的判斷,是基於各粒之圖像資料之各像素的色階調值是否在對應未熟粒的既定之範圍內,或是,對於構成1粒分之圖像資料的全像素,具有該既定範圍內之色階調值的像素比率是否為基準值以上,藉此來進行亦可。
且,以顏色篩選機40之光學檢測資訊的資料為基礎來算出白米的白度亦可。亦即,顏色篩選機40,具備:光源、反射光用或穿透光用的光學檢測手段、演算部。於是,在白米通過顏色篩選機40之光學檢測手段之際,可取得白米的反射光量及穿透光量。而且,顏色篩選機40的演算部,以既有的精白度計來校正反射光量及穿透光量。以對該校正時所設定之反射度及穿透度各100%的比率來算出反射度與穿透度。藉此,可從以顏色篩選機取得的白米之反射光量及穿透光量來算出白度。此外,將顏色篩選機40的篩選結果,當成運轉中的變動要件亦可。
由顏色篩選機40所得到的第2資訊(亦即,篩選結果的評價),是由第2取得部62來取得,並與由第1取得部61來取得的第1資訊配對而儲存於記憶體70。
如上述般,第1取得部61以及第2取得部62,是每在碾米工廠10中處理一批糙米時,將該特徵(第1資訊)與篩選結果的評價(第2資訊)予以配對來累積。
設定部63,在碾米工廠10處理新的糙米之際,針對該應處理之新的糙米基於第1取得部61所取得的第1資訊、儲存於記憶體70之與第1資訊配對的第2資訊(亦即,基於與過去在碾米工廠10處理過之糙米之第1資訊配對的第2資訊),來決定以碾米機30處理應處理之新的糙米用的運轉參數(例如,糙米的流量、阻抗蓋的壓力等)。運轉參數,是因應該應處理之新的糙米的特徵,以得到最佳之篩選結果之評價(例如,最大產率)的方式來決定。
該運轉參數的決定,是利用邏輯性的推理、從過去的經驗來學習的人工智慧(AI)亦可。該情況時,利用廣義的機械學習亦可。例如,實驗計畫法、神經網絡、深度學習、模糊推理、多變量解析(馬哈拉諾比斯距離、多元回歸分析等)、稀疏模型、支援向量機等,使用各種已知的手法以及演算法亦可。
如此決定的運轉參數,是藉由控制部60來自動地設定亦可。或者是,將所決定的運轉參數顯示於螢幕,作業員確認該顯示內容,以手動來進行運轉參數的設定亦可。
根據上述的碾米工廠10,可基於過去處理過之糙米的特徵以及篩選結果的評價,來因應應處理之新的糙米的特徵,適當地決定以碾米機30處理應處理之新的糙米用的運轉參數。且,不用依賴作業員的直覺或熟練度便可進行運轉參數的設定。
以上,雖針對本發明的幾個實施形態進行了說明,但上述之發明的實施形態,是用來容易理解本發明者,並非限定本發明者。本發明,在不超出其主旨的範圍內可進行變更或改良,且於本發明包含其同等物。且,在可解決上述之課題之至少一部分的範圍,或是發揮出效果之至少一部分的範圍中,可進行申請專利範圍以及說明書所記載之各構成要件的組合或是省略。
例如,第1取得部61、第2取得部62以及設定部63,是設在可通訊地連接於控制部60的通訊網路(例如,LAN、網際網路等)上的伺服器亦可。該情況時,第1資訊以及第2資訊儲存於伺服器亦可。且,控制部60,將應處理之新的糙米的第1資訊傳送至伺服器,從伺服器接收運轉參數亦可。或者是,僅將第1資訊以及第2資訊的儲存功能配置在伺服器亦可。
且,第1取得部61以及第2取得部62,並不限於取得一個碾米工廠10的第1資訊以及第2資訊,亦可取得複數個碾米工廠10的第1資訊以及第2資訊。該情況時,可累積複數個碾米工廠10的第1資訊以及第2資訊。設定部63,是基於應在該一個碾米工廠10新處理的糙米之第1資訊、複數個碾米工廠10之累積於記憶體或伺服器的第1資訊以及第2資訊,來決定複數個碾米工廠10之中的任意一個碾米工廠10之碾米機30用的運轉參數亦可。
此外,使第1資訊以及第2資訊,與各碾米工廠10之規格的第3資訊配對來儲存亦可。該情況時,設定部63,是基於應在該一個碾米工廠10新處理的糙米之第1資訊、該一個碾米工廠10的第3資訊、複數個碾米工廠10之累積於記憶體或伺服器的第1至第3資訊,來決定複數個碾米工廠10之中的任意一個碾米工廠10之碾米機30用的運轉參數亦可。
上述的態樣,並不限於碾米工廠,可適用於具備碾穀機與顏色篩選機之任意的碾穀設施。
本案,基於2019年2月8日申請的日本國專利申請案第2019-022013號來主張優先權。2019年2月8日申請的日本國專利申請案第2019-022013號的說明書、申請專利範圍、圖式、以及摘要書所含的全部揭示內容,藉由參照而援用至本案全體。
10:碾米工廠
20:糙米槽
21:分歧管
30:碾米機
40:顏色篩選機
50:檢査器
60:控制部
61:第1取得部
62:第2取得部
63:設定部
70:記憶體
[圖1] 是表示本發明之一實施形態之碾穀設施之概略構造的圖。
10:碾米工廠
20:糙米槽
21:分歧管
30:碾米機
40:顏色篩選機
50:檢査器
60:控制部
61:第1取得部
62:第2取得部
63:設定部
70:記憶體
Claims (6)
- 一種運作支援裝置,是碾穀設施用的運作支援裝置, 前述碾穀設施,具備:將應在該碾穀設施處理的穀物予以碾穀用的碾穀機、將被該碾穀機碾穀過的穀物因應該穀物的顏色來篩選成良品或不良品用的顏色篩選機, 前述運作支援裝置,具備: 第1取得部,取得關於應在前述碾穀設施處理之穀物之特徵的第1資訊; 第2取得部,取得第2資訊,該第2資訊,是關於將第1穀物以前述碾穀機碾穀之後,藉由前述顏色篩選機之篩選所得到之篩選結果之評價的第2資訊,且與前述第1穀物的前述第1資訊配對;以及 設定部,基於應在前述碾穀設施新處理的第2穀物的前述第1資訊、與前述第1穀物的前述第1資訊配對過的前述第2資訊,來決定以前述碾穀機處理前述第2穀物用的運轉參數。
- 如請求項1所述之運作支援裝置,其中, 前述設定部,藉由機械學習來決定前述運轉參數。
- 如請求項1或2所述之運作支援裝置,其中, 前述碾穀設施,進一步具備檢査器, 前述檢査器,具備米粒食味計或穀粒判別器之中的至少一方, 關於應在前述碾穀設施處理之穀物之特徵的前述第1資訊,是藉由前述檢査器來取得。
- 一種運作支援裝置,是具備碾穀機與顏色篩選機的碾穀設施用的運作支援裝置, 具備設定部,該設定部是將應在前述碾穀設施處理的穀物以前述碾穀機碾穀之後,以前述顏色篩選機進行篩選而取得光學檢測資訊,並基於前述光學檢測資訊,來決定以前述碾穀機處理應在前述碾穀設施新處理之第2穀物用的運轉參數。
- 如請求項4所述之運作支援裝置,其中, 前述光學檢測資訊,是以前述顏色篩選機進行篩選而得到的穀物之白度, 前述設定部,是基於前述穀物的白度,來決定以前述碾穀機處理應在前述碾穀設施新處理之第2穀物用的運轉參數。
- 一種碾穀設施,具備: 請求項1至請求項5中任一項所述之運作支援裝置、 前述碾穀機、 前述顏色篩選機。
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019-022013 | 2019-02-08 | ||
JP2019022013A JP7198414B2 (ja) | 2019-02-08 | 2019-02-08 | 搗精施設のための運転支援装置、および、搗精施設 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
TW202039080A true TW202039080A (zh) | 2020-11-01 |
TWI819186B TWI819186B (zh) | 2023-10-21 |
Family
ID=71947829
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
TW109102412A TWI819186B (zh) | 2019-02-08 | 2020-01-22 | 碾穀設施用的運作支援裝置、以及碾穀設施 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20220097074A1 (zh) |
EP (1) | EP3922354A4 (zh) |
JP (1) | JP7198414B2 (zh) |
KR (1) | KR20210123313A (zh) |
CN (1) | CN113365731B (zh) |
BR (1) | BR112021013790A2 (zh) |
TW (1) | TWI819186B (zh) |
WO (1) | WO2020162118A1 (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023286607A1 (ja) * | 2021-07-13 | 2023-01-19 | 株式会社サタケ | 精米機、精米施設、精米機の運転管理システム |
CN114160234B (zh) * | 2021-11-17 | 2022-11-01 | 长沙荣业软件有限公司 | 碾米生产工艺控制方法及米珍生产线 |
CN114721270B (zh) * | 2022-04-11 | 2022-11-01 | 中南林业科技大学 | 一种砻谷碾米协同控制方法、装置及存储介质 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4483244A (en) * | 1982-12-13 | 1984-11-20 | Satake Engineering Co., Ltd. | Rice whitening apparatus |
JPS59166252A (ja) | 1983-03-12 | 1984-09-19 | 株式会社 サタケ | 精米プラントの自動制御システム |
JP3573316B2 (ja) * | 1996-08-29 | 2004-10-06 | 株式会社サタケ | 穀物乾燥機における乾燥制御方法 |
JP4035921B2 (ja) * | 1999-06-04 | 2008-01-23 | 株式会社サタケ | 穀類乾燥調製施設における自主検定装置 |
JP4178200B2 (ja) | 1999-11-30 | 2008-11-12 | 株式会社タイワ精機 | コイン精米機 |
JP4384535B2 (ja) | 2004-04-07 | 2009-12-16 | 株式会社東洋精米機製作所 | 多品種少量生産用の精米システム |
CN201552135U (zh) * | 2009-01-15 | 2010-08-18 | 上海亦晨信息科技发展有限公司 | 谷物分选及包装系统装置 |
CN102806112B (zh) * | 2011-05-31 | 2016-02-03 | 山本电气株式会社 | 碾白度测定装置及测定方法、碾谷机及碾谷方法 |
JP6360347B2 (ja) * | 2014-04-30 | 2018-07-18 | ヤンマー株式会社 | 穀物乾燥システム |
JP6663132B2 (ja) | 2016-01-28 | 2020-03-11 | 井関農機株式会社 | 料金式自動精米設備 |
CN105689043B (zh) * | 2016-03-07 | 2019-03-08 | 广东圣托智能设备有限公司 | 智能碾米机控制系统及其控制方法 |
JP6681048B2 (ja) * | 2016-07-22 | 2020-04-15 | 株式会社サタケ | 穀物処理施設の運転補助システム、および、サテライト施設の自動運転制御方法 |
CN109804405A (zh) * | 2016-07-22 | 2019-05-24 | 株式会社佐竹 | 谷物处理设施的运转辅助系统 |
CN106902910B (zh) * | 2017-04-28 | 2019-07-05 | 国粮武汉科学研究设计院有限公司 | 一种自动化碾米机组的控制方法 |
JP6847000B2 (ja) | 2017-07-13 | 2021-03-24 | 三菱電機株式会社 | 経路探索装置及び経路探索方法 |
CN207343247U (zh) * | 2017-10-16 | 2018-05-11 | 罗田绿叶农业科技发展有限公司 | 一种米糠分离装置 |
CN109046519A (zh) * | 2018-09-06 | 2018-12-21 | 东北农业大学 | 一种基于行为相似准则的碾白室参数设计方法 |
-
2019
- 2019-02-08 JP JP2019022013A patent/JP7198414B2/ja active Active
-
2020
- 2020-01-15 KR KR1020217024316A patent/KR20210123313A/ko not_active Application Discontinuation
- 2020-01-15 WO PCT/JP2020/000996 patent/WO2020162118A1/ja unknown
- 2020-01-15 EP EP20753076.7A patent/EP3922354A4/en active Pending
- 2020-01-15 BR BR112021013790-4A patent/BR112021013790A2/pt unknown
- 2020-01-15 US US17/424,025 patent/US20220097074A1/en active Pending
- 2020-01-15 CN CN202080010930.9A patent/CN113365731B/zh active Active
- 2020-01-22 TW TW109102412A patent/TWI819186B/zh active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020127926A (ja) | 2020-08-27 |
CN113365731B (zh) | 2022-07-22 |
BR112021013790A2 (pt) | 2021-09-21 |
JP7198414B2 (ja) | 2023-01-04 |
CN113365731A (zh) | 2021-09-07 |
KR20210123313A (ko) | 2021-10-13 |
TWI819186B (zh) | 2023-10-21 |
US20220097074A1 (en) | 2022-03-31 |
WO2020162118A1 (ja) | 2020-08-13 |
EP3922354A1 (en) | 2021-12-15 |
EP3922354A4 (en) | 2022-11-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TW202039080A (zh) | 碾穀設施用的運作支援裝置、以及碾穀設施 | |
Zareiforoush et al. | Design, development and performance evaluation of an automatic control system for rice whitening machine based on computer vision and fuzzy logic | |
JP5274288B2 (ja) | 穀粉の判別方法及び装置 | |
US5835206A (en) | Use of color image analyzers for quantifying grain quality traits | |
US6175092B1 (en) | Method and apparatus for classifying batches of wood chips or the like | |
JP2016504574A (ja) | 食品の品質をスコア付け及び制御するための方法及び装置 | |
CN108227664A (zh) | 基于样本数据训练的产品质量控制设备及质量控制方法 | |
CN102099677B (zh) | 在碾磨设备中鉴别碾磨物料特性的系统和方法 | |
CN112697682B (zh) | 一种基于机器视觉进行家具耐光色牢度检测的方法 | |
US6600559B2 (en) | On-line method for detecting particle size during a milling process | |
WO2022049549A1 (en) | Artificial intelligence based tobacco particle measurement system | |
CN109100350B (zh) | 一种面粉麸星检测方法 | |
JPH08117694A (ja) | 青果物選果方法および装置 | |
JP3495185B2 (ja) | 米の食味値測定方法および装置 | |
Puchalski et al. | Image analysis for apple defect detection | |
Xie et al. | Detecting vitreous wheat kernels using reflectance and transmittance image analysis | |
JP6765643B2 (ja) | 穀類の搗精度評価方法及びその装置 | |
Bernardo | Edge detection techniques for rice grain quality analysis using image processing techniques | |
EP4280171A1 (en) | Analysing biomaterials | |
JP2016017832A (ja) | 穀粒外観品位判別装置の白度値表示方法 | |
JP7375963B1 (ja) | トレーサビリティシステム | |
Mollazade et al. | Spatial mapping of moisture content in tomato fruits using hyperspectral imaging and artificial neural networks | |
Singathala et al. | Quality Analysis and Classification of Rice Grains using Image Processing Techniques | |
Pratama et al. | Cassava quality classification for tapioca flour ingredients by using ID3 algorithm | |
Boukar et al. | Food non-destructive quality evaluation using color image analysis system |