ЭлБиб

ХРАНЕНИЕ И ПЕРЕРАБОТКА СЕЛЬХОЗСЫРЬЯ, № 6, 2013

Äëÿ êîíòðîëÿ ïîòðåáèòåëüñêèõ ñâîéñòâ ïøåíè-

öû ðóêîâîäñòâóþòñÿ â îñíîâíîì ÃÎÑÒîì íà ïîêà-

çàòåëè êà÷åñòâà, îäíàêî äàæå èõ êîìïëåêñíûé ó÷åò

íå ìîæåò îäíîçíà÷íî îõàðàêòåðèçîâàòü ïîòðåáè-

òåëüñêèå äîñòîèíñòâà çåðíà è ïðîäóêòîâ åãî ïåðå-

ðàáîòêè. Ìåòîäèêè èõ îïðåäåëåíèÿ â ïðîìûøëåí-

íîñòè õàðàêòåðèçóþòñÿ áîëüøîé òðóäîåìêîñòüþ,

âûñîêèìè èíñòðóìåíòàëüíûìè ïîãðåøíîñòÿìè, à

ñàìè ïîêàçàòåëè — âûñîêîé ëàáèëüíîñòüþ: ïðè

îäèíàêîâûõ ïîêàçàòåëÿõ êà÷åñòâà ðàçíûå ñîðòà

õàðàêòåðèçóþòñÿ ñóùåñòâåííûìè ðàçëè÷èÿìè òåõ-

íîëîãè÷åñêèõ ñâîéñòâ [1]. Êðîìå òîãî, ìíîãèå ìå-

òîäèêè îïðåäåëåíèÿ ïîêàçàòåëåé ïîòðåáèòåëüñêèõ

ñâîéñòâ çåðíà íîñÿò ÿâíî ñóáúåêòèâíûé õàðàêòåð.

Íàèáîëüøèìè ñóáúåêòèâíûìè ïîãðåøíîñòÿìè õà-

ðàêòåðèçóþòñÿ ñïîñîáû îïðåäåëåíèÿ ñòåêëîâèäíî-

ñòè çåðíà, êîëè÷åñòâà è êà÷åñòâà êëåéêîâèíû, à òàê-

æå ïðîáíàÿ ëàáîðàòîðíàÿ âûïå÷êà.

Â îòëè÷èå îò ðîññèéñêîãî â àìåðèêàíñêîì ñòàí-

äàðòå ïøåíèöû êëàññèôèöèðóþò ïî ïðèçíàêó òâåð-

äîçåðíîñòè, ÷òî ïîçâîëÿåò òî÷íåå îïðåäåëÿòü ðàçëè-

÷èÿ â èõ ïîòðåáèòåëüñêèõ ñâîéñòâàõ è ðàöèîíàëüíåå

èñïîëüçîâàòü ïî öåëåâîìó íàçíà÷åíèþ, ïîñêîëüêó

ïîêàçàòåëü òâåðäîçåðíîñòè îáóñëîâëåí ðàçëè÷èÿìè

ñòðóêòóðíî-ìåõàíè÷åñêèõ ñâîéñòâ çåðíà è òåñíî

ñâÿçàí ñ òåõíîëîãè÷åñêèìè õàðàêòåðèñòèêàìè ïøå-

íèöû. Â ðàìêàõ óíèôèêàöèè ñòàíäàðòîâ âèäèòñÿ

ïåðñïåêòèâíûì øèðîêîå èñïîëüçîâàíèå íà ïðåä-

ïðèÿòèÿõ îòðàñëè îöåíêè çåðíà ïøåíèöû ïî ïîêà-

çàòåëþ òâåðäîçåðíîñòè.

Cïîñîáû îïðåäåëåíèÿ òâåðäîçåðíîñòè, èñïîëü-

çóåìûå íà ñåãîäíÿ â çåðíîïåðåðàáàòûâàþùåé ïðî-

ìûøëåííîñòè, õàðàêòåðèçóþòñÿ íèçêîé òî÷íîñòüþ

ïðè âûñîêîé òðóäîåìêîñòè. Îäíèì èç ïåðñïåêòèâ-

íûõ ìåòîäîâ îöåíêè òâåðäîçåðíîñòè ÿâëÿåòñÿ ãðàíó-

ëîìåòðè÷åñêèé àíàëèç ìóêè èëè ðàçìîëà çåðíà. Îä-

íàêî ïðîâåäåíèå ãðàíóëîìåòðè÷åñêîãî àíàëèçà ñî-

ïðÿæåíî ñ òðóäíîñòÿìè ïðèìåíåíèÿ ïðÿìûõ ìåòî-

äîâ èçìåðåíèÿ, à òàêæå ñ îòñóòñòâèåì êðèòåðèåâ

îöåíêè ôîðìû ÷àñòèö ìóêè.

Øèðîêî ïðèìåíÿåìûé â çåðíîïåðåðàáàòûâàþ-

ùåé ïðîìûøëåííîñòè ñèòîâîé àíàëèç ëèøåí èí-

ôîðìàòèâíîñòè îòíîñèòåëüíî åå ãðàíóëîìåòðè÷åñ-

êîãî ñîñòàâà. Èçâåñòíûå êîñâåííûå ìåòîäû îïðå-

äåëåíèÿ ãðàíóëîìåòðè÷åñêîãî ñîñòàâà ìóêè ñîäåð-

æàò ìíîæåñòâî äîïóùåíèé, ïðèâîäÿùèõ ê áîëüøèì

ïîãðåøíîñòÿì ïðè èçìåðåíèè. Íàèáîëåå òî÷íûì

ïðÿìûì ìåòîäîì îïðåäåëåíèÿ õàðàêòåðèñòèê ÷àñ-

òèö ìóêè ÿâëÿåòñÿ ìèêðîñêîïè÷åñêèé ìåòîä, ïîçâî-

ëÿþùèé ïîëó÷èòü êîëè÷åñòâåííóþ îöåíêó íå òîëü-

êî ðàçìåðîâ ÷àñòèö, íî è èõ ôîðìû. Ìíîãî÷èñëåí-

íûìè èññëåäîâàíèÿìè áûëî ïîêàçàíî, ÷òî ðàçìåð è

ãåîìåòðè÷åñêàÿ ôîðìà ÷àñòèö ìóêè îêàçûâàþò íå-

ïîñðåäñòâåííîå âëèÿíèå íà åå òåõíîëîãè÷åñêèå

ñâîéñòâà è êà÷åñòâî ãîòîâîé ïðîäóêöèè. Ââèäó ýòî-

ãî àêòóàëüíûì âèäèòñÿ ãðàíóëîìåòðè÷åñêèé ìå-

òîä îöåíêè òâåðäîçåðíîñòè ïøåíèöû ñ èñïîëüçî-

âàíèåì îïòè÷åñêîãî ìèêðîñêîïèðîâàíèÿ [2].

Îäíî èç òåõíè÷åñêèõ ðåøåíèé ñîâåðøåíñòâî-

âàíèÿ àëãîðèòìîâ îáðàáîòêè äàííûõ ãðàíóëîìåò-

ðè÷åñêîãî àíàëèçà èçëîæåíî â ïàòåíòå íà èçîáðå-

òåíèå «Ñïîñîá îïðåäåëåíèÿ òâåðäîçåðíîñòè ïøå-

íèöû» [3]. Äëÿ åãî ðåàëèçàöèè èñïîëüçîâàíà îáðà-

áîòêà äàííûõ îïòè÷åñêîãî ìèêðîñêîïèðîâàíèÿ

ëàáîðàòîðíîãî ðàçìîëà çåðíà ïî ñëåäóþùåìó àë-

ãîðèòìó (ðèñ. 1).

Ïðåäëîæåíû äâà âàðèàíòà ïîëó÷åíèÿ èçîáðàæå-

íèÿ — ìèêðîñíèìêîâ ðàçìîëà çåðíà ñ ïîìîùüþ öè-

ôðîâîé êàìåðû è ñêàíåðà. Â êà÷åñòâå ïðîãðàììíîãî

ñðåäñòâà äëÿ ïðîâåäåíèÿ ãðàíóëîìåòðè÷åñêèõ èçìå-

ðåíèé, ðåàëèçóþùåãî èíòåðôåéñ ñ ïîëüçîâàòåëåì,

èñïîëüçîâàíà áèáëèîòåêà àëãîðèòìîâ êîìïüþòåð-

íîãî çðåíèÿ è îáðàáîòêè èçîáðàæåíèé Open Source

Computer Vision Library (OpenCV). Ïîëó÷àåìûå ìèê-

ðîñíèìêè àíàëèçèðóþòñÿ ðàçðàáîòàííûì â ñðåäå

Borland C++Builder ñîîòâåòñòâóþùèì ïðîãðàìì-

íûì îáåñïå÷åíèåì [4], ñ ïîìîùüþ êîòîðîãî íà îñ-

íîâå óðàâíåíèÿ ðåãðåññèè (ñì. ðèñ. 1) ïðîèñõîäèò

ïðîãíîçèðîâàíèå òâåðäîçåðíîñòè.

Îïðåäåëåíèå òâåðäîçåðíîñòè äàííûì ñïîñîáîì

ïîêààçàëî áî

′

ëüøóþ òî÷íîñòü ïî ñðàâíåíèþ ñ øè-

ðîêî èñïîëüçóåìûìè ñïîñîáàìè îöåíêè òâåðäî-

çåðíîñòè ïî èíäåêñó ðàçìåðà ÷àñòèö è óäåëüíîé

ïîâåðõíîñòè ðàçìîëà çåðíà. Ñïîñîá õàðàêòåðèçóåò-

ñÿ ìåíüøèìè çíà÷åíèÿìè ïðåäåëüíîé îòíîñèòåëü-

íîé ïîãðåøíîñòè èçìåðåíèé: 2,6–2,9 % ïî ñðàâíå-

íèþ ñ 5,9–6,8 % è 10,6–15,6 % ñîîòâåòñòâåííî.

Ìèêðîñíèìêè ÷àñòèö ðàçìîëà çåðíà, ïðîøåä-

øèå îáðàáîòêó àëãîðèòìàìè êîìïüþòåðíîãî çðå-

íèÿ, òàêæå ïðîàíàëèçèðîâàíû ñ ïîìîùüþ îðãàíè-

çîâàííîé èñêóññòâåííîé íåéðîííîé ñåòè. Äëÿ ýòî-

ãî ÷àñòèöû ðàçäåëåíû íà ïÿòü êëàññîâ ïî âèçó-

УДК 633.11:004.93:004.89:004.032.26

Использование ис сственных нейронных сетей

для определения твердозерности зерна

Ä-ð òåõí. íàóê Ï.Â.ÌÅÄÂÅÄÅÂ; Â.À ÔÅÄÎÒÎÂ

Îðåíáóðãñêèé ãîñóäàðñòâåííûé óíèâåðñèòåò

ФИЗИЧЕСКИЕ И ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПЕРЕРАБОТКИ СЕЛЬХОЗСЫРЬЯ

Êëþ÷åâûå ñëîâà:

çåðíî, èñêóññòâåííàÿ íåéðîííàÿ

ñåòü, êîìïüþòåðíîå çðåíèå, ïøåíèöà, òâåðäîçåð-

íîñòü.

Keywords:

corn, artificial neural networks, computer vision,

wheat, grain hardness.

Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека