本期介紹發(fā)表在《中國(guó)食品學(xué)報(bào)》第25卷第2期特約專欄（食品裝備）上的文章《糧油加工過(guò)程品質(zhì)控制的近紅外智能檢測(cè)裝備現(xiàn)狀與趨勢(shì)》。
可見(jiàn)/近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)作為典型代表，融合了光學(xué)、化學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和信息科學(xué)等多學(xué)科技術(shù)，憑借其高效性、便捷性、準(zhǔn)確性以及快速、無(wú)損的檢測(cè)特性，實(shí)現(xiàn)對(duì)糧油產(chǎn)品中脂肪、蛋白質(zhì)、淀粉、水分等核心品質(zhì)指標(biāo)的精準(zhǔn)檢測(cè)。值得關(guān)注的是，該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域已從實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)階段跨越至加工過(guò)程現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，并衍生出適配不同場(chǎng)景的智能化裝備與系統(tǒng)。文章聚焦我國(guó)大宗糧油加工過(guò)程品質(zhì)的光譜快檢技術(shù)及智能裝備的現(xiàn)狀，系統(tǒng)梳理可見(jiàn)/近紅外光譜領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新、裝備研發(fā)、數(shù)據(jù)處理與建模方法革新等關(guān)鍵進(jìn)展，深入分析該技術(shù)在糧油加工中的實(shí)際應(yīng)用案例與發(fā)展趨勢(shì)，旨在為推進(jìn)大宗糧油加工過(guò)程品質(zhì)監(jiān)測(cè)技術(shù)及裝備的智能化轉(zhuǎn)型提供理論依據(jù)與實(shí)踐參考。
1 糧油加工智能化檢測(cè)技術(shù)需求分析
在糧油產(chǎn)品體系構(gòu)建中，多元化發(fā)展特征顯著。在消費(fèi)者對(duì)糧油質(zhì)量安全訴求持續(xù)升級(jí)的背景下，快速檢測(cè)技術(shù)正成為保障加工品質(zhì)的核心支撐。市場(chǎng)對(duì)高端快檢裝備的需求呈現(xiàn)顯著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，其高效精準(zhǔn)的檢測(cè)能力與時(shí)效性優(yōu)勢(shì)，正重塑糧油加工業(yè)的質(zhì)量控制范式。
可見(jiàn)光（380~780 nm）與近紅外光譜（NIR，780~2526 nm）的協(xié)同檢測(cè)體系已突破單一光譜局限，其中可見(jiàn)光譜精準(zhǔn)捕捉油脂色澤等表觀特征，近紅外則深度解析分子結(jié)構(gòu)信息，二者融合形成多維品質(zhì)評(píng)價(jià)模型，該技術(shù)組合現(xiàn)已成為糧油加工過(guò)程監(jiān)控的創(chuàng)新范式。
2 近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)與智能裝備
（a）微型近紅外光譜圖；（b）微型近紅外模塊；（c）便攜式光譜儀；（d）谷物品質(zhì)分析光譜儀；（e）手持農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)分析光譜儀
圖1 糧油加工過(guò)程中使用的便攜式品質(zhì)監(jiān)控光譜儀
在數(shù)字化技術(shù)深度賦能的背景下，便攜式近紅外光譜儀于糧油加工檢測(cè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性發(fā)展，其檢測(cè)精度顯著提升并形成獨(dú)特應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。隨著智能手機(jī)生態(tài)的蓬勃發(fā)展，便攜式近紅外光譜儀與移動(dòng)終端的深度融合，正推動(dòng)糧油品質(zhì)檢測(cè)向現(xiàn)場(chǎng)化、即時(shí)化方向加速演進(jìn)。國(guó)內(nèi)產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)已成功研發(fā)多款適配該場(chǎng)景的微型化設(shè)備，逐步構(gòu)建起覆蓋糧油全產(chǎn)業(yè)鏈的快速檢測(cè)技術(shù)體系。
圖2 糧油加工可見(jiàn)/近紅外光譜在線監(jiān)控系統(tǒng)
當(dāng)前，近紅外光譜技術(shù)已實(shí)現(xiàn)從實(shí)驗(yàn)室研發(fā)向工業(yè)化應(yīng)用的跨越。本土企業(yè)研發(fā)的近紅外在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)集成PLC控制、通信協(xié)議及中控平臺(tái)，構(gòu)建了涵蓋色澤、酸價(jià)、水分等指標(biāo)的實(shí)時(shí)監(jiān)控體系，該系統(tǒng)可同步獲取油脂過(guò)氧化值、谷物面筋含量等多元參數(shù)，有效支撐加工過(guò)程精準(zhǔn)調(diào)控。
3 光譜大數(shù)據(jù)處理與智能分析平臺(tái)
當(dāng)前研究焦點(diǎn)集中于構(gòu)建高效數(shù)據(jù)處理范式，即：通過(guò)優(yōu)化光譜預(yù)處理（降噪、基線校正）、特征波長(zhǎng)優(yōu)選（遺傳算法、連續(xù)投影法）、模式識(shí)別（PLS、SVM）及定量建模（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中目標(biāo)特征的精準(zhǔn)提取與魯棒模型構(gòu)建。與此同時(shí)，隨著當(dāng)代互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算技術(shù)的深度融合，云平臺(tái)系統(tǒng)設(shè)計(jì)正經(jīng)歷革命性變革，基于OPC-UA、MQTT等工業(yè)協(xié)議的糧油光譜數(shù)據(jù)流架構(gòu)已實(shí)現(xiàn)云-邊-端協(xié)同，推動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)向智能化、分布式方向演進(jìn)。
