一、糧食色選機檢測的核心項目

1. • 檢測內容：金屬碎片、砂石、玻璃、塑料等非糧食類雜質，以及秸稈、殼屑等有機雜質。
   • 技術手段：
     • 高分辨率CCD攝像頭結合多光譜成像技術，識別異物的形狀和顏色差異。
     • X射線或近紅外（NIR）傳感器檢測密度異常的硬質異物（如金屬、石子）。
   • 意義：避免異物污染糧食，保障食品安全，延長加工設備壽命。
2. • 檢測內容：霉變粒（黑色/褐色）、未成熟粒（綠色）、陳化粒（黃變）等顏色異常顆粒。
   • 技術手段：
     • 高速RGB彩色攝像頭采集顆粒表面顏色信息，通過預設閾值或AI算法實時比對標準色庫。
     • 紫外光激發熒光檢測技術，識別霉變產生的黃曲霉毒素等特定物質。
   • 意義：提升糧食外觀一致性，降低毒素污染風險。
3. • 檢測內容：破損粒、蟲蛀粒、畸形粒等不符合規格的顆粒。
   • 技術手段：
     • 3D輪廓掃描技術結合圖像處理算法，分析顆粒的幾何特征（如長寬比、體積）。
     • 光電傳感器陣列監測顆粒通過時的投影形狀。
   • 意義：優化產品品相，滿足分級包裝需求（如特級米與普通米的分選）。
4. • 檢測內容：拋光不足的糙米、表皮裂紋或機械損傷顆粒。
   • 技術手段：
     • 偏振光成像技術增強表面反光差異，識別光澤度不足的顆粒。
     • 高幀率攝像頭捕捉動態運動中的表面細微裂紋。
   • 意義：提高商品糧的賣價，減少因外觀缺陷導致的客戶投訴。
5. • 檢測內容：高水分或受潮顆粒的快速篩查。
   • 技術手段：
     • 近紅外（NIR）光譜分析實時測定水分含量，結合色選結果進行二次分選。
   • 意義：預防儲存過程中的霉變風險，優化烘干工藝參數。

二、檢測系統的技術支撐

1. • 采用高靈敏度CCD/CMOS傳感器，分辨率可達0.1mm，配合LED光源的多角度照明，確保復雜表面特征的清晰捕捉。
   • 示例：大豆分選中可區分蟲蛀孔洞（直徑0.3mm以上）與正常顆粒。
2. • 基于深度學習的圖像識別模型，通過大量樣本訓練提升對不同糧食品種的適應性（如小麥、玉米、雜糧）。
   • 動態調整分選閾值，適應原料批次差異。
3. • 高壓噴氣閥的響應時間需≤1ms，噴嘴定位誤差≤0.5mm，確保高速運行（10噸/小時）下的精準剔除。

三、檢測項目的行業標準與挑戰

1. • 以大米為例，根據GB/T 1354-2018，一級大米中異色粒需≤0.5%，雜質≤0.25%。色選機檢測需滿足這些限值。
2. • 高產量與高精度平衡：部分機型在10噸/小時流量下，分選精度需達99.9%以上。
   • 復雜場景適應性：如黑米中篩選霉變粒時，需解決顏色相近導致的誤判問題。

四、未來發展趨勢

1. • 結合顏色、形狀、光譜、氣味等多維度數據，構建更全面的品質評價體系。
2. • 通過實時數據反饋自動調整分選參數，減少人工干預。
3. • 針對中小型糧企開發低成本檢測模塊，推動技術普惠。

結語