Le détecteur de précision du traitement du riz est un appareil utilisé pour évaluer le degré d'élimination du cortex pendant le traitement du riz, dont les inconvénients sont généralement liés à des facteurs tels que le principe de détection, les limitations techniques, l'adaptabilité environnementale et l'entretien opérationnel. Voici une analyse des principaux inconvénients:
I. limites du principe de détection
Jugement dépendant de caractéristiques visuelles ou physiques
La plupart des détecteurs utilisent la reconnaissance d'image (par exemple, une caméra filme la surface d'un grain de riz) ou l'analyse spectrale (par exemple, dans le proche infrarouge) pour déterminer les résidus corticaux, mais ne peuvent identifier que le cortex visible à la surface et ne peuvent pas détecter l'uniformité du traitement à l'intérieur du grain de riz (par exemple, les résidus de la partie blanche du cœur).
Pour le phénomène de « polissage excessif de la surface, Cortex résiduel interne » résultant du processus de traitement (par exemple, polissage inégal), une erreur de calcul peut survenir.
Exigences élevées en matière de représentativité des échantillons
Si l'échantillon est mélangé avec des grains de riz de précision de traitement différente (par exemple, le broyage de riz, le degré de traitement du mètre entier est différent), le détecteur peut entraîner des résultats biaisés en raison de la nature aléatoire de l'échantillonnage, il faut plusieurs échantillons pour améliorer la précision et prendre plus de temps.
II. L'environnement et les facteurs d'échantillon affectent la précision
Lumière ambiante et perturbation de la température et de l'humidité
Les instruments de reconnaissance d'image ont des exigences élevées en matière de stabilité de la lumière ambiante, la lumière naturelle ou les fluctuations de la source lumineuse peuvent entraîner des différences de réflexion de la surface du grain de riz, ce qui affecte le jugement de la valeur des niveaux de gris (par exemple, la détermination erronée du grain de riz fortement réfléchissant comme précision de traitement élevée).
Lorsque l'humidité de l'échantillon est élevée (comme dans le cas du riz humidifié), le contraste de couleur du cortex par rapport à l'endosperme diminue, ce qui peut entraîner des résultats de test faibles (mal évalués pour un traitement plus approfondi).
Impuretés de l'échantillon et effets morphologiques
Lorsqu'il y a mélange de poudre de son, de brisures de riz ou de corps étrangers dans l'échantillon, il peut masquer la surface des grains de riz, ce qui entraîne une erreur d'évaluation instrumentale des résidus corticaux; Pour différentes variétés de riz (par exemple, l'aspect de l'indica, du riz indica varie considérablement), les paramètres prédéfinis du détecteur peuvent ne pas s'adapter, doivent être ajustés manuellement, ce qui augmente la complexité de l'opération.
Iii. Performance de l'équipement et entretien des points douloureux
Perte de matériel entraînant une baisse de précision
La résolution insuffisante de la caméra du module de détection d'image ou la pollution de l'objectif (p. ex., poussière, vapeur d'eau) peut réduire la netteté de l'image et des erreurs de détection peuvent survenir après une utilisation prolongée; Le vieillissement de la source lumineuse du spectromètre affecte également la stabilité en longueur d'onde.
L'accumulation de poussière ou l'usure d'un élément de transmission mécanique, tel qu'un dispositif de transfert d'échantillon, peut entraîner un Mouvement irrégulier de l'échantillon, ce qui peut affecter la cohérence de la position de détection.
Coûts de maintenance et seuils opérationnels
Les détecteurs haut de gamme (par exemple de type spectrométrique) nécessitent un étalonnage régulier (à l'aide d'échantillons standard) et le processus d'étalonnage est complexe et coûteux; Certains instruments doivent être exploités par des professionnels, et les entreprises de traitement de base peuvent être mal utilisées en raison d'une formation insuffisante.
résumé
Les inconvénients du détecteur de précision du traitement du riz se concentrent principalement sur les limitations du principe de détection, l'adaptabilité environnementale, les coûts d'entretien de l'équipement et l'unicité fonctionnelle. Pour remédier à ces lacunes, il est nécessaire d'intégrer des méthodes de détection multiples dans les applications pratiques (par exemple, l'échantillonnage manuel combiné avec la détection instrumentale), d'entretenir régulièrement l'équipement et d'ajuster les paramètres en fonction des variétés de riz et des processus de traitement afin d'améliorer la précision de la détection. À l'avenir, ces inconvénients devraient s'améliorer progressivement avec le développement de la reconnaissance d'image ai et des technologies multispectrales.