糧食收儲(chǔ)品質(zhì)快速分析專用儀的網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用

慎石磊，楊偉偉，肖鑫龍，王蕓蕓，郭中原，周新奇，羅 穎

(1.聚光科技(杭州)股份有限公司，浙江 杭州 310052; 2 遂寧市糧食質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)站，四川 遂寧 629000)

糧食收儲(chǔ)品質(zhì)快速分析專用儀的網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用

慎石磊1，楊偉偉1，肖鑫龍1，王蕓蕓1，郭中原1，周新奇1，羅 穎2

(1.聚光科技(杭州)股份有限公司，浙江 杭州 310052; 2 遂寧市糧食質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)站，四川 遂寧 629000)

簡(jiǎn)述當(dāng)前國(guó)內(nèi)外應(yīng)用于糧食質(zhì)量監(jiān)管的近紅外分析網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)現(xiàn)狀，針對(duì)我國(guó)糧食收儲(chǔ)的應(yīng)用場(chǎng)景及對(duì)近紅外網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的需求，開(kāi)發(fā)了糧食收儲(chǔ)品質(zhì)快速分析專用儀及網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。以小麥為例，首先驗(yàn)證小麥模型的重復(fù)性和準(zhǔn)確度，然后用13臺(tái)同型號(hào)儀器驗(yàn)證該小麥模型的傳遞能力，其測(cè)定結(jié)果表明，該專用儀的模型傳遞效果符合GB/T 24895—2010《糧油檢驗(yàn) 近紅外分析定標(biāo)模型驗(yàn)證和網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)通用規(guī)則》要求，能夠滿足網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用的需求，最后介紹該網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的設(shè)計(jì)架構(gòu)及其在四川省的應(yīng)用案例，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)儀器和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一監(jiān)控及管理，該系統(tǒng)的高效運(yùn)行將有效提升糧食質(zhì)檢效率和信息化水平，為“智慧糧食”提供準(zhǔn)確高效的質(zhì)量數(shù)據(jù)源。

糧食；收儲(chǔ)；近紅外；品質(zhì)分析；網(wǎng)絡(luò)化

現(xiàn)代近紅外光譜分析技術(shù)是一種快速無(wú)損的綠色分析技術(shù)[1-2]，可在1 min以內(nèi)輸出樣品的多種成分含量(如水分、粗蛋白質(zhì)、粗脂肪、粗淀粉等)的分析結(jié)果，準(zhǔn)確度高且重復(fù)性好。該技術(shù)應(yīng)用在20世紀(jì)中葉，始于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于谷物、油料、飼料、動(dòng)植物制品等品質(zhì)檢測(cè)。隨著儀器制造水平的提高、計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展以及化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件算法支持，近紅外光譜分析技術(shù)在糧食行業(yè)的檢測(cè)也逐漸實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)化，現(xiàn)已成為發(fā)達(dá)國(guó)家實(shí)現(xiàn)糧食收購(gòu)按質(zhì)定等分級(jí)、分類存儲(chǔ)和公平交易的主要測(cè)量手段。

近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)在國(guó)外已有較成功的應(yīng)用案例[3]，為保證同一批糧食在不同糧庫(kù)檢測(cè)結(jié)果的一致性，避免質(zhì)量檢驗(yàn)爭(zhēng)議和糾紛，同時(shí)使檢測(cè)省時(shí)、省力、省錢，更好地指導(dǎo)糧食分級(jí)，獲得更大的利潤(rùn)，法國(guó)、德國(guó)、丹麥、瑞典等國(guó)家早在20世紀(jì)90年代就開(kāi)始著手建立近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)，并已經(jīng)建立了多個(gè)糧食近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)。例如法國(guó)政府為加速近紅外網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)進(jìn)度，實(shí)行儀器入網(wǎng)補(bǔ)貼政策，每臺(tái)補(bǔ)貼15%的儀器價(jià)格，此舉促進(jìn)了法國(guó)近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)化快速發(fā)展。目前全國(guó)所有從事小麥?zhǔn)召?gòu)的大、中型收購(gòu)點(diǎn)均配有近紅外光譜儀器(5 000～6 000個(gè))，占全國(guó)谷物收購(gòu)點(diǎn)的24%～30%。未配備近紅外光譜儀的小型收購(gòu)點(diǎn)只檢測(cè)水分和體積質(zhì)量，蛋白質(zhì)測(cè)定則由農(nóng)場(chǎng)主送樣檢測(cè)，其應(yīng)用模式是與種植者簽定合同，所收獲小麥品質(zhì)在滿足最低要求的前提下，根據(jù)粗蛋白質(zhì)含量進(jìn)行分級(jí)定價(jià)。德國(guó)聯(lián)邦谷物研究中心建立的近紅外光譜谷物分析網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)有會(huì)員80個(gè)，包括貿(mào)易商、面粉廠、農(nóng)業(yè)合作社等組織，網(wǎng)絡(luò)管理、技術(shù)依托均設(shè)在德國(guó)聯(lián)邦谷物研究中心，波通公司負(fù)責(zé)儀器維護(hù)，入網(wǎng)儀器約90臺(tái)。目前有7個(gè)谷物近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)，約400多臺(tái)儀器，測(cè)定指標(biāo)有水分、蛋白質(zhì)、含油量、淀粉含量。丹麥的近紅外光譜糧食分析網(wǎng)，由糧食貿(mào)易商、糧食倉(cāng)庫(kù)、制粉企業(yè)、糧食育種部門(mén)、研究機(jī)構(gòu)、檢測(cè)站組成，全國(guó)240個(gè)糧食收購(gòu)站全部加入網(wǎng)路。入網(wǎng)儀器約225臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)的管理及分析中心設(shè)在丹麥植物研究院，主機(jī)設(shè)在福斯公司總部。測(cè)定項(xiàng)目有小麥的蛋白質(zhì)、水分、Zeleny沉降值、淀粉含量、面筋含量等。瑞典近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)有80個(gè)成員，覆蓋了全國(guó)90%的谷物貿(mào)易，瑞典谷物網(wǎng)絡(luò)入網(wǎng)儀器全部為FOSS Infratec分析儀，共有約75臺(tái)儀器投入使用，測(cè)定主要項(xiàng)目為水分、蛋白質(zhì)、淀粉和濕面筋等[4-5]。

我國(guó)的近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)起步較晚，2008年，由國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心牽頭建立了覆蓋我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)的谷物近紅外光譜分析網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)儀器53臺(tái)。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)合GPS定位采樣技術(shù)和GIS技術(shù)，利用近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)對(duì)我國(guó)小麥主產(chǎn)區(qū)的小麥品質(zhì)分布進(jìn)行監(jiān)測(cè)，構(gòu)建了不同區(qū)域的小麥品質(zhì)分布圖，用于指導(dǎo)收購(gòu)[6]。但該網(wǎng)絡(luò)缺乏統(tǒng)一的遠(yuǎn)程網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)，難以實(shí)時(shí)監(jiān)控所有入網(wǎng)儀器信息及其數(shù)據(jù)庫(kù)。

2010年，國(guó)內(nèi)糧油檢驗(yàn)行業(yè)發(fā)布了12項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，包括小麥、小麥粉、大豆、稻谷、玉米樣品的近紅外檢測(cè)方法及網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)。這些標(biāo)準(zhǔn)方法對(duì)規(guī)范近紅外光譜技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)化的應(yīng)用起到重要作用。

綜上所述，糧食近紅外光譜網(wǎng)絡(luò)在國(guó)外多個(gè)國(guó)家應(yīng)用較成熟，這些網(wǎng)絡(luò)經(jīng)國(guó)家相關(guān)管理部門(mén)(網(wǎng)絡(luò)管理中心)牽頭，由研究機(jī)構(gòu)(建模中心)、行業(yè)檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)(標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)實(shí)驗(yàn)室)、儀器廠商和用戶組成。儀器用戶單位涵蓋糧食貿(mào)易商、農(nóng)業(yè)合作組織、糧庫(kù)、面粉廠、麥芽廠、米廠、酒精廠、燃料乙醇廠、制藥廠等，不同近紅外網(wǎng)絡(luò)的測(cè)定項(xiàng)目有所不同，但小麥水分和蛋白質(zhì)、油料的含油量均作為必檢項(xiàng)目。實(shí)踐證明，網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)是將近紅外優(yōu)勢(shì)在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮到最大的一個(gè)重要途徑。法國(guó)、德國(guó)和丹麥等國(guó)家的近紅外網(wǎng)絡(luò)已覆蓋幾乎所有的糧食收購(gòu)點(diǎn)、較好地解決了糧食收購(gòu)現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)的問(wèn)題，真正實(shí)現(xiàn)了谷物的優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)及按質(zhì)儲(chǔ)存。但在我國(guó)，目前還沒(méi)有出現(xiàn)能真正在糧食行業(yè)發(fā)揮作用的專用分析儀及其網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)。

1 糧食收儲(chǔ)專用分析儀及其模型傳遞能力

針對(duì)我國(guó)糧食收儲(chǔ)行業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景及特點(diǎn)，研制開(kāi)發(fā)糧食收儲(chǔ)品質(zhì)快速專用分析儀，它能夠快速裝樣及檢測(cè)。該專用儀集成了近紅外分析儀、容重模塊和工控機(jī)模塊，形成一體機(jī)，方便糧食收儲(chǔ)用戶檢測(cè)同步分析糧食樣品品質(zhì)，具備網(wǎng)絡(luò)連接功能，方便儀器日常維護(hù)和模型升級(jí)服務(wù)。該儀器采用旋轉(zhuǎn)樣品盤(pán)全盤(pán)面積掃描方式，可提高糧食顆粒類不均勻樣品的代表性，提高測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，儀器如圖1所示。

圖1 SupNIR-3000儀器

該專用儀能用于網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用的前提是必須滿足網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用的需求，即儀器檢測(cè)結(jié)果的重復(fù)性、準(zhǔn)確度以及同型號(hào)儀器間檢測(cè)結(jié)果的再現(xiàn)性滿足國(guó)標(biāo)GB/T 24895—2010《糧油檢驗(yàn) 近紅外分析定標(biāo)模型驗(yàn)證和網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)通用規(guī)則》要求。

下面用1臺(tái)專用儀為主機(jī)，其他12臺(tái)儀器為子機(jī)，以小麥樣品為例，考察主機(jī)小麥水分和粗蛋白質(zhì)模型的重復(fù)性和準(zhǔn)確性，然后考察儀器間檢測(cè)結(jié)果的再現(xiàn)性，測(cè)試流程如圖2所示。

測(cè)試用到的小麥水分和粗蛋白質(zhì)模型的情況：建模算法采用偏最小二乘法PLS，預(yù)處理方法為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換(SNV)+去趨勢(shì)校正(DT)+Savitzky-Golay平滑+Savitzky-Golay導(dǎo)數(shù)+均值中心化，建模波段范圍：1 100～1 780 nm，模型參數(shù)如表1所示。

圖2 測(cè)試流程

參數(shù)SECRCSECVRPDC主因子校正樣本個(gè)數(shù)性質(zhì)范圍水分0．190．960．213．288513[9．1，13．9]粗蛋白質(zhì)0．300．980．314．84111903[9．18，17．94]

測(cè)試數(shù)據(jù)處理及分析：

(1)小麥模型(水分及粗蛋白質(zhì))重復(fù)性驗(yàn)證。對(duì)小麥模型的重復(fù)性進(jìn)行測(cè)試，取4份小麥樣品，重復(fù)測(cè)試10次，小麥水分和粗蛋白質(zhì)模型預(yù)測(cè)值如表2所示。其水分和粗蛋白質(zhì)的重復(fù)性要求滿足GB/T 24898—2010《糧油檢驗(yàn) 小麥水分含量測(cè)定 近紅外法》、GB/T 24899—2010《糧油檢驗(yàn) 小麥粗蛋白質(zhì)含量測(cè)定 近紅外法》中的規(guī)定。

表2 4份小麥的重復(fù)性測(cè)試結(jié)果

(2)小麥模型(水分及粗蛋白質(zhì))準(zhǔn)確性驗(yàn)證。挑選10個(gè)水分和粗蛋白質(zhì)含量有梯度的代表性樣品，測(cè)試小麥模型的準(zhǔn)確度。其測(cè)試結(jié)果如表3所示。小麥水分和粗蛋白質(zhì)的SEP分別為0.15和0.26，滿足國(guó)標(biāo)要求的小于0.2和小于0.3。

(3)13臺(tái)儀器的小麥模型傳遞的再現(xiàn)性。挑選水分和粗蛋白質(zhì)含量有梯度的小麥樣品，分別在13臺(tái)同類型儀器上進(jìn)行檢測(cè)，得到水分和粗蛋白質(zhì)預(yù)測(cè)值，因篇幅有限，不再一一羅列具體檢測(cè)值，只將最終的統(tǒng)計(jì)結(jié)果呈現(xiàn)出來(lái)，如表4所示。

表3 小麥水分和粗蛋白質(zhì)含量預(yù)測(cè)偏差情況

表4 13臺(tái)儀器的小麥模型傳遞的再現(xiàn)性

由表4可以看出,除了YS-4樣品外,其他9份樣品均滿足要求。這可能與YS-4小麥樣品蛋白質(zhì)含量偏低，接近小麥粗蛋白質(zhì)模型的最低濃度，模型的預(yù)測(cè)能力有限有關(guān)。

通過(guò)實(shí)際測(cè)試，該專用儀的小麥模型符合國(guó)標(biāo)GB/T 24895—2010《糧油檢驗(yàn) 近紅外分析定標(biāo)模型驗(yàn)證和網(wǎng)絡(luò)管理與維護(hù)通用規(guī)則》要求，該專用儀滿足網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用需求。

2 網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)設(shè)計(jì)架構(gòu)介紹

該網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)是將分布在各地的專用儀器通過(guò)Internet或者Intranet網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)儀器和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和監(jiān)控，簡(jiǎn)稱近紅外網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，該平臺(tái)可以提供近紅外儀器的遠(yuǎn)程配置、管理和監(jiān)控工具，以及開(kāi)放的遠(yuǎn)程信息和儀器網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)，確保網(wǎng)絡(luò)中所有儀器測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性和一致性，保證被測(cè)樣品價(jià)值得到公正和可信的評(píng)價(jià)。

近紅外網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的主要工作由不同的組織來(lái)承擔(dān)，其功能組織架構(gòu)設(shè)計(jì)如圖3所示。

圖3 網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)功能組織結(jié)構(gòu)圖

各組織結(jié)構(gòu)承擔(dān)的任務(wù)如下：

(1)近紅外技術(shù)委員會(huì)主要職責(zé)。

a.協(xié)調(diào)近紅外網(wǎng)絡(luò)管理；

b.評(píng)價(jià)模型的分析性能，決定模型是否需要升級(jí)；

c.通知模型服務(wù)中心完成模型升級(jí)工作；

d.組織標(biāo)準(zhǔn)化樣品和監(jiān)控樣品的收集工作。

(2)模型服務(wù)中心主要職責(zé)。

a.開(kāi)發(fā)、建立及修正模型；

b.在模型需要升級(jí)時(shí)，向近紅外技術(shù)委員會(huì)提供建議；

c.近紅外主機(jī)的日常維護(hù)。

(3)標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)分析實(shí)驗(yàn)室主要職責(zé)。

a.在新收獲季，提供標(biāo)準(zhǔn)化樣品和監(jiān)控樣品收集的計(jì)劃報(bào)告，保證收集到具有代表性的樣品；

b.用常規(guī)實(shí)驗(yàn)室方法分析出樣品的性質(zhì)值，將獲得文件提供給模型服務(wù)中心；

c.參加實(shí)驗(yàn)室比對(duì)測(cè)試，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)室分析數(shù)據(jù)的可靠性。

(4)網(wǎng)絡(luò)管理中心主要職責(zé)。

a.網(wǎng)絡(luò)維護(hù)，包括新增網(wǎng)絡(luò)用戶、新增網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；

b.管理網(wǎng)絡(luò)中儀器間的數(shù)據(jù)傳輸：模型發(fā)布、樣品信息收集、診斷信息收集；

通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)功能組織的有效運(yùn)行，各司其職，可保證網(wǎng)絡(luò)管理平臺(tái)的高效運(yùn)行，真正實(shí)現(xiàn)各地糧食的質(zhì)量監(jiān)控。

3 網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用案例

目前該網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)已在四川省建立一個(gè)糧食品質(zhì)安全快速監(jiān)測(cè)的網(wǎng)絡(luò)化管理平臺(tái)示范基地，覆蓋13個(gè)市級(jí)糧食檢測(cè)中心站，包含廣元、巴中、達(dá)州、南充、廣安、遂寧、成都、眉山、樂(lè)山、瀘州、內(nèi)江、自貢及資陽(yáng)。服務(wù)器設(shè)在四川省糧食檢測(cè)中心站，其平臺(tái)操作軟件，如圖4所示(鑒于數(shù)據(jù)保密，未貼上客戶的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái))。

該專用儀及網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)目前在四川省內(nèi)的糧食會(huì)檢和品質(zhì)調(diào)查測(cè)報(bào)中發(fā)揮重要作用。例如每年6月份在四川省糧油中心監(jiān)測(cè)站舉行的4個(gè)省份(四川、湖北、安徽、江蘇)新收獲小麥集中會(huì)檢工作，實(shí)現(xiàn)在1周內(nèi)完成600多份小麥樣品的品質(zhì)檢測(cè)分析，檢測(cè)指標(biāo)包括小麥水分、粗蛋白質(zhì)(以干基計(jì))、濕面筋、沉降值數(shù)據(jù)。此外，還有在遂寧糧監(jiān)站對(duì)遂寧地區(qū)的春小麥和春油菜籽的品質(zhì)調(diào)查測(cè)報(bào)工作，在宜賓糧監(jiān)站開(kāi)展的四川省區(qū)域小麥和油菜籽的品質(zhì)調(diào)查工作。

圖4 近紅外網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)軟件

4 總結(jié)

針對(duì)糧食收儲(chǔ)行業(yè)網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用需求，開(kāi)發(fā)糧食收儲(chǔ)品質(zhì)快速專用分析儀及其網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)，儀器采用旋轉(zhuǎn)樣品盤(pán)全盤(pán)面積掃描的采樣方式，提高糧食顆粒類不均勻樣品的代表性和測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，并集成容重模塊和工控機(jī)模塊，形成一體機(jī)。以小麥為例，對(duì)同型號(hào)專用儀的小麥水分和粗蛋白質(zhì)模型的準(zhǔn)確度和再現(xiàn)性進(jìn)行實(shí)測(cè)考察，其測(cè)試結(jié)果能夠滿足儀器的網(wǎng)絡(luò)化應(yīng)用需求，該網(wǎng)絡(luò)化平臺(tái)在四川省13個(gè)市級(jí)糧食檢測(cè)中心站進(jìn)行應(yīng)用示范，能夠?qū)崿F(xiàn)儀器和數(shù)據(jù)的統(tǒng)一監(jiān)控及管理，該系統(tǒng)的高效運(yùn)行將有效提升糧食質(zhì)檢效率和信息化水平，為“智慧糧食”提供準(zhǔn)確高效的質(zhì)量數(shù)據(jù)源，發(fā)揮出顯著改善糧食質(zhì)檢人員的工作環(huán)境、減輕勞動(dòng)強(qiáng)度、節(jié)約檢測(cè)資源等作用，進(jìn)一步提升了應(yīng)對(duì)糧食質(zhì)量安全突發(fā)應(yīng)急事件的能力和水平。

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Networkapplicationofspecialinstrumentforquickanalysisofgrainstoragequality

SHEN Shi-lei1，YANG Wei-wei1，XIAO Xin-long1，WANG Yun-yun1，GUO Zhong-yuan1，ZHOU Xin-qi1，LUO Ying2

(1.Focused Photonics (Hangzhou),Inc.,Hangzhou 310052,China; 2.Suining Grain Quality Supervision and Inspection Station,Suining 629000,China)

We briefly described the current domestic and foreign application in the grain quality regulation of the near infrared analysis network system.In view of the application scenario of grain storage and the demand of near-infrared network system, the special instrument for quick analysis of grain storage quality and the network platform was developed.Taking wheat for an example, the reproducibility and accuracy of wheat model were verified first.Then,the transmission capacity of the wheat model was verified by 13 instruments of the same type,the results showed that the model was consistent with the requirements of GB/T 24895—2010InspectionofGrainandOilsGeneralRegulationsforModelAuthenticationofNear-infraredAnalysisandAdministrationandMaintenanceofnetwork，it met the demand of network applications.Finally the design of the network platform architecture and its application in Sichuan province were introduced,which could realize the unification monitoring and management of the instruments and data through the network platform.The efficient operation of the system could effectively improve the efficiency of grain quality control and information technology for the "Intelligent Grain" to provide accurate and efficient quality data source.

grain;purchasing and storage;near infrared; quality analysis;networked

2017-08-09；

2017-11-25

國(guó)家重大科學(xué)儀器開(kāi)發(fā)專項(xiàng)項(xiàng)目(2014YQ470377)。

慎石磊(1983-)，男，碩士，工程師，主要從事紅外、近紅外光譜分析儀器的研制及開(kāi)發(fā)工作。

楊偉偉(1982-)，女，碩士，高級(jí)工程師，主要從事近紅外光譜分析儀器的研發(fā)及其應(yīng)用方法研究。

10.7633/j.issn.1003-6202.2017.12.015

TS210.7;O657.33

A

1003-6202(2017)12-0057-04

俞蘭苓)