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水稻加工在线工艺检测系统

发布时间:2019-4-26

  • 荣业软件研发的“水稻加工在线工艺检测系统”是人工智能在粮食加工领域的典型应用,不仅如此,它还包含了粮食智能检测领域三个方面的世界性突破:

    •   水稻加工的“在线”工艺检测,而非静态的、需要人工取样的工艺检测。

    •   人工神经网络可并行而非串行处理计算机视觉获取的图像信息。

    •   可通过构建标准装置且将机器学习结果进行迁移。

        更重要的是它在实际生产中所解决的问题:通过在线工艺检测系统可以完全“看清”各工序各设备的加工工艺效果;同时,通过数据接口将这些数据提交智能工厂中心平台,为各生产设备的智能控制提供准确、实时的控制依据。

        (1)去石:谷中石与石中谷/糙米。从完成去石的物料中检测稻谷中的含石量,常况下不易取到含石的稻谷样本,所以取样的代表性尤其重要,由此也需要检测去石副产品中的含糙量与含谷量。

        (2)砻谷:脱壳率、碎糙米率、未熟粒率、裂纹粒率。其中,脱壳率是核心控制依据,碎糙米与裂纹粒率则是辅助依据;未熟粒率只作管理依据,不作为控制砻谷机的工艺参数。

        (3)碾米:碾米达标率、过碾率、碾米不足率、碎米率、碾减率、留皮度、碾减率,每道碾米需要确定各自的碾米达标样本。碾米是水稻加工最核心阶段,是否能达到期望精度,各道碾米样本的定标至关重要,且需要针对不同加工品种以及不同加工目标分别定标。

      不同的企业可能有不同的样本定标,定标的依据是:期望的精度与产线工艺设计特点。其中,期望的精度不仅包含我们传统上的留皮/留胚率,新国标中的留皮度,更重要的是差异化产品的目标要求——碾去什么与保留什么。每道碾米的达标率与过碾率是米机控制的核心依据。

        (4)抛光:抛光达标率、过抛率、抛光不足率、碎米率。需要针对不同的抛光段对相应样本定标,每段抛光的定标需依据各自抛光工艺目标与最能代表加工目标的大米颗粒样本。每道抛光的达标率与过抛率是抛光机的核心控制依据。

        (5)色选:病斑率、黄粒米率、重度垩白率、垩白度。确认每项指标的目标率即完成定标。

        (6)成品:留皮度/留皮率/留胚率、碎米率/大碎率/小碎率、垩白度、病斑粒率、黄粒米率、互混率。

       


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