一、核心檢測項目
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- 檢測內容：評估外殼的破損率、裂紋程度及雜質附著情況。
- 方法：目視篩選、圖像分析系統（如AI視覺分選機）。
- 標準：根據產品類型制定破損閾值（如完整外殼占比≥95%）。
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- 檢測內容：剝離外殼后稱量可食用部分的重量占比。
- 公式： 含殼率=外殼重量總重量×100%含殼率=總重量外殼重量?×100%
- 工具：精密天平、機械脫殼機或人工剝離。
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- 檢測內容：水分對外殼剝離難度及凈仁率的影響。
- 方法：烘干法（105℃恒重法）結合含殼率復測。
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- 檢測內容：外殼中混雜的泥沙、植物殘體等非目標物。
- 工具：篩分設備、金屬探測器。
二、分場景檢測要點
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- 重點關注：機械脫殼后的仁體完整度、碎殼殘留量。
- 自動化設備：X射線分選機、氣動脫殼裝置。
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- 檢測核心：稻殼率、谷糙分離效率。
- 行業標準：稻谷加工中含殼率需低于0.1%（GB/T 17891-2017）。
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- 檢測意義：高含殼率可能降低發芽率，需結合千粒重測定。
三、進階檢測技術
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- 近紅外光譜（NIRS）：快速預測含殼率與內部成分。
- CT掃描：3D成像分析外殼與仁的空間分布。
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- 在線檢測系統：在加工流水線中實時反饋含殼率數據，聯動分選設備。
四、質量控制標準參考
| 產品類型 | 合格含殼率范圍 | 參照標準 |
|---|---|---|
| 商品瓜子 | ≤2% | GB 19300-2014 |
| 精米 | ≤0.05% | GB/T 1354-2018 |
| 核桃初加工果仁 | ≤1.5% | NY/T 1042-2017 |
五、優化建議
- 采樣方案：采用四分法抽取500g以上代表性樣本。
- 誤差控制：校準稱量設備至0.01g精度，重復3次平行實驗。
- 自動化升級：引入深度學習分選系統，降低人工誤差至0.3%以下。
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