基于大數(shù)據的碾米機精準智造策略探討

黃文雄,謝 健,*，周 娜，程 科，郭亞麗，李 磊，羅小虎，王 宏，戴智華，王 彪

1. 國糧武漢科學研究設計院有限公司 (武漢 430079) 2.武漢輕工大學 (武漢 430023) 3.江南大學 (無錫 214122) 4.衢州市庫米賽諾糧食機械制造有限公司 (衢州 324000)

大米是我國最重要的口糧，每年大米的消費量占我國糧食消費總量的60%。但是，大米從生產到擺上餐桌，每一個環(huán)節(jié)都存在浪費。由于消費者誤區(qū)，成品糧食過度追求過亮、白、精和低水平粗放加工，既損失營養(yǎng)元素又明顯降低出品率，副產品綜合利用效率低，加工環(huán)節(jié)每年造成糧損失130億斤以上，其中大米占多半。因此，“節(jié)糧減損”成為國家糧食的大政方針，是大米加工未來發(fā)展的新方向。

稻谷加工成大米需要經過清理、礱谷、碾米和白米整理、包裝等階段，由于同一品種稻米中，與加工質量較好的米相比，碎米經濟效益明顯降低[1]。碾米的增碎率卻占整個加工過程的60%，成為了產生碎米最多的環(huán)節(jié)，極大地降低了經濟效益。在“節(jié)糧減損”政策下，如何降低碾米設備的增碎率是亟待解決的問題。

目前，碾米生產存在兩個主要問題：加工精度不可控，相對于大米的包裝、碼垛等工序的無人化，碾米中流量和碾白壓力等參數(shù)仍然憑借操作人員的經驗進行手動調整，但是由于操作人員的專業(yè)知識和技術有限，碾米機無法根據進口的稻谷特性來實現(xiàn)快速精準地調節(jié)碾米參數(shù)，碾米精度和碎米率等指標無法控制；生產技術指標相差大。由于大米加工關鍵參數(shù)完全靠經驗，導致企業(yè)不同班組間加工相同原材料時，產品也會產生出米率、整米率和單位電耗等指標相差過大。因此，上述問題對碾米機提出了“精準智造”的高要求，即達到碾米過程的精準控制和智能調節(jié)的目標。

為了滿足“精準智造”的要求，目前已經有公司或學者在碾米機的精準化、智能化和物聯(lián)化做了相關的研究。中米集團將自動售貨機和碾米機兩者結合，生產出“智能碾米機”產品，智能碾米機是一個全自動化運行的設備，該設備以智能鮮米終端構建物聯(lián)網智能社區(qū)，主打的宣傳賣點是實現(xiàn)了24 h鮮米的線下“現(xiàn)制現(xiàn)售”。該設備針對的是銷售方面的物聯(lián)化和智能化，對于碾米參數(shù)的精準控制在體積較小的售貨機上還沒有實現(xiàn)。

我國的碾米機目前均存在智能化程度不高，能耗、損耗嚴重的問題，這些都成為制約我國大米加工企業(yè)發(fā)展的關鍵因素。大米加工產業(yè)作為傳統(tǒng)的產業(yè)，解決傳統(tǒng)大米加工過程中三大體系問題，即精準加工體系、智能化控制體系、云平臺刻不容緩，攻克在線智能檢驗技術、智能生產控制技術、云技術及三大技術集成應用的難題，亟待建立基于“數(shù)字工廠”的新型大米智造協(xié)同集成技術。

1 云物聯(lián)智能碾米機協(xié)同制造策略

1.1 結構賦能

傳統(tǒng)碾米機的碾白室主要核心器件是砂輥或鐵輥，在砂輥或鐵輥磨削工作中，磨具自身具有無彈性、鋒利性低、磨削壓力大的特點，導致糙米增碎率高、電機功耗大、溫升情況明顯，造成大米產后損失嚴重以及能源損耗大。目前，基于“表面分層磨削原理”開發(fā)出的“高性能節(jié)能型砂帶碾米機”，米流被均勻、獨立地分為12個碾磨區(qū)域，糙米依靠自重下落，利用米粒與旋轉砂帶之間形成的高速線速差進行均勻碾磨，糙米被加工時處于低壓強狀態(tài)，徹底顛覆了已有百年歷史的傳統(tǒng)碾米工藝，進一步解決稻米加工行業(yè)長期存在的高增碎、高能耗、高米溫“三高”問題。這種顛覆傳統(tǒng)碾米機的砂帶式結構，有逐漸取代全國傳統(tǒng)碾米機的趨勢，符合未來智能碾米的新方向。

1.2 檢測與數(shù)據賦能

在線檢測是大米質量實時跟蹤反饋的最佳方法，對關鍵信息進行在線傳感檢測，取代人工測量，是實現(xiàn)碾米機智能感知的基礎，大量的數(shù)據為后續(xù)控制策略中的“離線學習”和“在線學習”提供依據。

傳統(tǒng)大米的品質檢測以離線方式居多，滿足不了實時調整的要求。碾米機需要檢測的參數(shù)分為輸入和輸出信息。輸入信息包括傳感器直接采集的數(shù)據、經驗豐富的操作工提供的數(shù)據、原料商提供的稻谷數(shù)據(稻谷品種，未熟粒率、性質)等，輸出信息是與出料口大米相關的信息，包括達標率、碾米率、增碎率等。輸出信息的獲取大多采用圖像識別的方式進行大米在線外觀檢測，在線獲取圖像的方式目前有兩種，一種是采用頻閃儀對高速流動的米粒進行圖像處理，該方法不會干擾米粒的流動，但獲取清晰圖像的難度較大，對圖像處理能力提出了較高要求。另外一種是目前已經投入使用的在線分流方式，周期性地抽取米樣后送入固定容器中拍照識別，在控制取樣周期的基礎上，實現(xiàn)大米品質的在線檢測。

1.3 大數(shù)據云平臺智能協(xié)同策略

智能協(xié)同控制策略的核心目的是及時匹配來自不斷變化的原料以保證碾米的指標最優(yōu)問題。這里智能協(xié)同包含兩個方面含義：多級智能協(xié)同和云智能協(xié)同。

1.3.1多級智能協(xié)同

一臺碾米機的碾米效果往往存在碎米率高的問題，為了進一步降低碎米率，可以采取多臺碾米機協(xié)同逐級(一般2-4級)輕碾，上一臺碾米機的輸出作為下一臺碾米機的輸入。取各道碾米機下的工藝檢測數(shù)據，并對這些數(shù)據進行分析、判斷、推理、形成決策和產生控制動作，既有對各道碾米機獨立的分析、決策和控制，也有對整個碾米機群智能控制器的決策和控制，每臺碾米機根據來料原料特點進行任務分配，使得整個碾米工序在保證生產效率條件下充分滿足碾米目標達標率和保持最小的增碎率[2]。

1.3.2云智能協(xié)同

單工廠碾米機群的訓練數(shù)據為機器學習提供的數(shù)據量有限，特別是機群初始工作階段并不能提供足夠的數(shù)據，為了獲得更多訓練數(shù)據，基于大數(shù)據物聯(lián)網的云協(xié)同提供了很好的解決方案。碾米機作為物聯(lián)終端連入工業(yè)云服務器，實時上傳當前傳感器狀態(tài)和輸出大米的品質，建立云數(shù)據庫，經過機器學習的最優(yōu)化后下發(fā)控制參數(shù)，使整個碾米機群的整體碾米效果達到一致且最優(yōu)。

碾米機群具有多輸入和多輸出變量，它們之間是強耦合非線性的關系，在物聯(lián)網云端可以考慮使用迭代學習控制技術，如深度神經網絡、基于模式識別的自適應學習技術等，通過歷史操作數(shù)據測的誤差來修正控制參數(shù)，使得下一次任務的輸出不斷優(yōu)化，如此不斷重復，達到精準碾磨的效果。

2 結論

精準農業(yè)是未來農業(yè)發(fā)展的大方向，對于大米加工而言，碾米機的精準控制是實現(xiàn)不同品質谷物適度加工的重要方法。自動化和智能化是碾米機實現(xiàn)精準控制的核心。本文給出了一種基于大數(shù)據的碾米機精準智造策略，為未來碾米機的智能化和自動化提供一種思路。

通過碾米設備的精準化、智能化、物聯(lián)化的進一步普及和完善，高性能、低能耗的智能碾米機很快進入稻谷加工的行業(yè)。