Ласкаво просимо до IAT Group
service@iatsingapore.com +65 9199 5851
Мова

Аналізатор зерна IAT NIR: експерт із швидкого тестування якості зерна та круп

September 14 Джерело: Інтелектуальний перегляд: 59



Сіян Лю
Генеральний менеджер
Технологія IAT (Сінгапур).
liusiyan@iatsingapore.com



Зернові та зернові культури є основними джерелами енергії для людини і глибоко інтегровані в наше повсякденне життя. Пшениця, наприклад, входить до трійки найпопулярніших зерен у світі та є життєво важливою основою продукту харчування, багата на вуглеводи, білки та необхідні мікроелементи. Перед тим, як пшеничні зерна перемелювати на борошно для таких продуктів, як хліб, печиво та інші харчові продукти, необхідно суворо перевірити їх якість. Цей крок гарантує, що подальша обробка відповідає високим стандартам.

Ядра пшениці перевіряються на вміст вологи, рівень білка, міцність клейковини, амінокислотний склад, вміст крохмалю та будь-які недоліки, які є вирішальними факторами для визначення їх придатності для зберігання та переробки. Характеристики пшениці визначають її найкраще використання — тверда пшениця та сорти з високим вмістом білка, відомі своєю сильною клейковиною, ідеально підходять для хліба та ферментованих продуктів завдяки їхній здатності забезпечувати структуру та стабільність. Тим часом м’яка пшениця та сорти з низьким вмістом білка краще підходять для тортів, печива та локшини. Як для фермерів, так і для покупців оцінка якості пшениці за допомогою цих ключових показників забезпечує справедливу ціну та оптимальне використання. Аналізатор зерна IAT у ближньому інфрачервоному діапазоні є найкращим інструментом для здійснення цих важливих оцінок зі швидкістю та точністю, що дає вам змогу приймати обґрунтовані рішення, які принесуть користь усьому ланцюжку постачання.

Існують різні методи оцінки якості зерен пшениці, але багато хімічних і фізичних підходів вимагають попередньої обробки зразків і використання токсичних реагентів. Наприклад, аналіз білка часто покладається на метод К’єльдаля, який займає 5-6 годин на тест. Через розмір обладнання та велику кількість необхідних хімічних реагентів ці тести можна проводити лише в лабораторних умовах. Це створює значні обмеження як у часі, так і в місці розташування, ускладнюючи потреби в швидкому тестуванні на місці та ціноутворенні під час процесу закупівель.

Подібним чином перевірка якості клейковини, наприклад ручне промивання клейковини, може призвести до суттєвих відхилень у результатах — до 2 процентних пунктів або більше залежно від техніки оператора. Як наслідок, лабораторні методи дослідження вимагають висококваліфікованого персоналу та стабільного обладнання. Однак надійність цих тестів часто скомпрометована людською помилкою, мінливістю обладнання та методологічними відмінностями. Таким чином, існує критична потреба в портативному, швидкому, неруйнівному, точному та високоповторюваному пристрої для тестування для вирішення проблем, з якими стикаються під час процесу закупівлі, коли якість пшениці часто визначається лише на основі сорту, текстури та досвіду.

Спектроскопія ближнього інфрачервоного діапазону (NIR) отримала визнання як провідна технологія для визначення якості пшениці, головним чином завдяки її доступності, швидкості, точності та характеру неруйнівного тестування. Цей інноваційний метод широко використовується в дослідницьких установах і зерновій промисловості для забезпечення оцінки надійності якості. Портативні аналізатори зерна NIR зазвичай використовуються для вимірювання ключових параметрів, таких як вологість, вміст крохмалю та білка в зернах пшениці, пропонуючи цінну інформацію для оптимізації умов зберігання та полегшення швидкої класифікації спеціалізованих сортів пшениці.

Враховуючи різноманітні вимоги до оцінки якості на різних етапах переробки пшениці — від зберігання до помелу та виробництва харчових продуктів — зростає потреба у дослідженні сучасних застосувань технології NIR у тестуванні пшениці. Крім того, розуміння ефективності NIR у виявленні конкретних компонентів у ядрах має вирішальне значення для підвищення його корисності та точності. Оскільки NIR продовжує розвиватися, його роль у підвищенні ефективності та надійності оцінки якості пшениці ставатиме все більш помітною, підтримуючи весь ланцюжок постачання.

Близьке інфрачервоне світло (NIR) було першою відкритою областю невидимого світла з довжинами хвиль, що знаходяться між видимою та середньою інфрачервоною областями, коливаючись від 780 до 2526 нм. У цьому діапазоні довжин хвиль речовини, що містять водневі зв'язки (OH, CH, SH, NH та ін.), проявляють обертонне і комбінаційне поглинання. БІЧ-спектроскопія вимірює характерне поглинання речовини в ближньому інфрачервоному діапазоні, щоб створити спектр, який містить інформацію про зразок. Ця методика в даний час використовується в основному для якісного та кількісного аналізу органічних сполук. Хоча ближні інфрачервоні сигнали легко отримати, як сигнали у видимому спектрі світла, їх слабше поглинання в інфрачервоній області та наявність спектральних смуг, що перекриваються, ускладнюють їх інтерпретацію. Широке впровадження NIR-спектроскопії стало можливим завдяки розробці передових хемометричних методів, які дозволили краще аналізувати та інтерпретувати. Завдяки своїм унікальним характеристикам NIR-спектроскопія стала цінним інструментом для швидкого неруйнівного тестування, а здатність вимірювати численні параметри без попередньої обробки зразка робить її ідеальною для швидкого та надійного тестування зерна та круп, від контролю якості до безпеки харчових продуктів. .

БІЧ-спектрометри – це апаратне забезпечення, яке дозволяє застосовувати БІЧ-спектроскопію для визначення якості пшениці. Різні типи БІЧ-спектрометрів розроблені для конкретних застосувань. Дисперсійні та інтерферометричні прилади є найбільш часто використовуваними приладами БІК на ринку. Інтерферометричні спектрометри, зазвичай моделі з перетворенням Фур’є, є високоякісними дорогими приладами, які найкраще підходять для точного лабораторного аналізу. Інструменти з дисперсійним ближнім інфрачервоним випромінюванням, які зазвичай використовуються у виробничих умовах, включають одноточкові або матричні детектори з фіксованою ґраткою та акустооптичні ближні інфрачервоні спектрометри з регульованим фільтром (AOTF-NIR). Однак основний диспергуючий елемент у приладах AOTF є дорогим, що робить виявлення на основі AOTF дорожчим. Загалом більш широко використовуються одноточкові або матричні спектрометри з фіксованою граткою.

IAT (СІНГАПУР) TECHNOLOGY PTE. LTD. (IAT) – інноваційна технологічна компанія, що спеціалізується на спектрометрах ближнього інфрачервоного випромінювання та пропонує індивідуальні промислові рішення. З моменту заснування IAT став провідним постачальником професійних продуктів і послуг NIR, зосередившись на дослідженнях і розробках, виробництві та продажах. Зі значними інвестиціями в дослідження та розробки та командою, де понад 50% членів мають ступінь магістра або доктора. Щоб задовольнити високий попит на портативне, швидке та економічно ефективне тестування якості при закупівлі зерна та сільськогосподарської продукції, IAT використала технологію MEMS разом із фіксованою решіткою + матрицею мікродзеркал DMD та підходом одноточкового виявлення. Цей підхід призвів до розробки портативного аналізатора зерна IAS-5100 NIR, розробленого для ефективного задоволення потреб сучасного сільськогосподарського контролю якості.

Портативний аналізатор NIR IAS-5100

IAS -5100 оснащений інноваційним змішувальним пристроєм з дифузним відображенням із бічним освітленням, який утричі підвищує точність аналізу гранульованих зразків, забезпечуючи надійні результати, яким можуть довіряти як покупці, так і продавці для чесних угод і прибуткових рішень. Його інтуїтивно зрозумілий сенсорний екран і функція аналізу в один клік дозволяють користувачам легко виконувати тести, не потребуючи професійної підготовки. Компактний, легкий і живиться від батареї IAS-5100 ідеально підходить для використання на ділянках закупівель, у транспортних засобах або в полі. Його обширна база даних виявлення, розроблена на основі багаторічних зразків даних, гарантує точний і точний аналіз. IAS-5100 в основному вимірює вміст вологи, білка, клейковини та золи в пшениці, що робить його добре придатним для класифікації, сортування та ціноутворення під час закупівлі пшениці.


Вміст вологи в зернах пшениці, визначений як відношення маси води до загальної маси зерна, має вирішальне значення для обробки, транспортування та зберігання. Оптимальний рівень вологості досягається шляхом сушіння зерна трохи нижче порогу, коли мікроорганізми можуть процвітати, забезпечуючи безпечніше зберігання та краще збереження свіжості, їстівності, швидкості проростання та якості насіння. Надлишок вологи призводить до втрати потужності та підвищення активності ферментів, спричиняючи розпад поживних речовин, високі температури та проблеми, такі як ріст цвілі та зараження комахами. І навпаки, занадто мало вологи може зробити ядра крихкими, що вплине на якість їжі та життєздатність насіння. Таким чином, точне вимірювання та контроль вмісту вологи є важливими протягом усього процесу зберігання та транспортування зерна.

Враховуючи це, використання ближньої інфрачервоної (NIR) спектроскопії для виявлення під час транспортування та зберігання зерна має велике значення. IAS-5100, розроблений IAT, є портативним і компактним, що робить його добре придатним для виявлення під час транспортування та зберігання. У міру розвитку суспільства зростає попит на автоматизацію та безпілотні операції під час транспортування та зберігання. Щоб задовольнити цю потребу, IAT розробив спектрометр, призначений для зручного онлайн-детектування в реальному часі, використовуючи технологію фіксованої решітки + матриці детектора. Завдяки цьому час виявлення становить лише мілісекунди на вибірку, задовольняючи потреби в онлайн-виявленні в реальному часі. Систему також можна налаштувати відповідно до конкретних умов експлуатації, включаючи вимоги до вибухозахищеності, конструкцію зонда та багатоблокові рішення для виявлення.

Аналіз зерна в першу чергу зосереджується на виявленні поживних компонентів. IAS-5100 призначений для крупнозернових культур, включаючи не тільки пшеницю, а й сою, ріпак, соняшник, рис і рис. Основні показники виявлення включають вологість, білок, жир, крохмаль, зольність і кислотне число, які всі мають вирішальне значення для контролю якості. IAT може похвалитися професійною та досвідченою командою із застосування, яка регулярно оновлює моделі зерна, щоб задовольнити потреби виявлення більшої кількості сортів, ширших регіонів та різних років урожаю. Крім того, доступна індивідуальна розробка моделі для задоволення конкретних вимог замовника.

Розвиток приладів NIR-спектроскопії розвивається, щоб запропонувати більшу стабільність, надійність і швидкість. У промисловому виробництві інтеграція NIR онлайн-детектора з оптичними волокнами та Інтернетом дозволяє контролювати якість продукції в реальному часі, пропонуючи точне рішення для контролю якості. У аналізі зерна застосування технології NIR для оцінки якості значно підвищило ефективність виробництва та якість продукту, сприяючи більш безпечному зберіганню зерна та підвищенню безпеки харчових продуктів.

Оскільки рівень життя та потреби в харчуванні продовжують зростати, спеціалізовані зерна, такі як багаті на поживні речовини кольорові, стають все більш поширеними. Ці зерна містять більш високий рівень антоціанів, каротиноїдів та інших поживних речовин порівняно зі звичайною пшеницею, що робить їх більш поживними та привабливими. Однак присутність цих пігментів може впливати на спектри поглинання NIR, що призводить до значних відхилень у вимірюваннях таких показників якості, як крохмаль, білок і вологість. Тому оптимізація обладнання NIR або прогнозних моделей для покращення оцінки якості таких спеціалізованих видів пшениці має велике значення.

IAT займається безперервним розвитком приладів для спектроскопії ближнього інфрачервоного випромінювання та моделюванням для задоволення потреб ринку. Використовуючи поточні можливості та впроваджуючи інновації, IAT прагне розвивати глобальну індустрію NIR.


Джерело: https://millermagazine.com/blog/ensuring-optimal-grain-quality-the-future-of-wheat-testing-5849


Пов'язані новини

Рішення