一、课题来源与背景 小麦是世界上主要食品原料之一，可以用来制作诸多的面制品，保障了人们日常膳食结构的平衡和健康。小麦及其制品的品质一定程度上决定了人民食品安全问题，是一件关系国计民生的大事。现有小麦及面粉品质检测方法存在携带设备较多、检测过程复杂、耗时长，检测品质种类数目少等问题，从而难以现场测量和生产应用。本项目来源于黑龙江大学自拟项目，同时得到多家合作企业的支持。项目致力于解决面粉品质检测方法中存在的检测手段复杂、耗时、检测品质单一等问题，发展了基于近红外光谱的面粉品质检测技术，实现了小麦籽粒、面粉多品质的快速、无损、精确检测。 二、技术原理及性能指标 本项目采用反射近红外光谱扫描小麦籽粒，分别利用SPA、PCA等光谱处理和特征提取技术提取特征波长，建立RBF、PLS、SVM等预测模型，实现小麦籽粒硬度、湿面筋、蛋白质等主要参数的无损快速检测，利用检测参数综合评价小麦籽粒品质和对小麦筋度进行精准分类。利用近红外多光谱扫描面粉，在分别利用SNV、SPXY、MSC等技术处理光谱和样本基础上，搭建多波长RBF、PLS模型，实现面粉中偶氮甲酰胺（增筋剂）、过氧化苯甲酰（漂白剂）和滑石粉等有害添加剂的快速定量检测。基于上述原理，设计多波长反射近红外小麦及制品多参数一体式快速便携无损检测装置，利用AI技术修正小麦籽粒散射所带来的光谱漂移，搭建多参数分级SVM融合模型，实现小麦及制品品质的综合评价。本项目的性能指标如下： （1）小麦籽粒蛋白检测范围：13-16，检测误差：≤0.2； （2）小麦籽粒湿面筋检测范围：19.7-39.4，检测误差：≤1.85； （3）小麦籽粒筋度分类准确率：≥94%； （4）小麦籽粒硬度检测范围：32-74，检测误差：≤3.11； （5）面粉中偶氮甲酰胺检测误差：≤9.7mg/kg; （6）面粉中过氧化苯甲酰检测误差：≤10.51mg/kg; （7）面粉滑中石粉检测误差：≤19.26mg/kg。 三、技术的创造性与先进性 本项目的创新与先进性如下： （1）针对目前实验室物化方法检测小麦籽粒主要特征参数存在费时费料、对技术水平要求较高、对籽粒破坏等问题，课题组经过多年的潜心研究，基于反射近红外光谱扫描小麦籽粒，利用人工智能技术分别处理光谱、提取特征，建立预测模型，实现了小麦籽粒硬度、湿面筋、蛋白质等主要参数的无损快速检测，并利用检测参数综合评价小麦籽粒品质和对小麦筋度进行精准分类。 （2）针对目前设备不能同时快速准确检测面粉中多种添加剂的问题，提出了基于反射近红外光谱扫描面粉，搭建了多波长预测模型，摒弃多添加剂共有官能团串扰，实现了面粉中增筋剂、漂白剂和滑石粉等有害添加剂的同时快速定量检测，取得较好效果。 （3）提出了基于蒙特卡洛交叉验证的异常样本光谱检测方法，搭建了多参数融合检测的多级SVM融合评价模型。相关成果获得了国内外同行专家的广泛认可和高度评价。 （4）设计了多波长反射近红外小麦及面粉多参数一体式快速便携无损检测装置。利用AI技术修正小麦籽粒散射所带来的光谱漂移，实现了小麦籽粒和面粉多个主要品质参数的精确定量检测和品质的综合评价，设备检测数据精确、快速，取得较好实验效果。 四、技术的成熟程度，适用范围和安全性 本项目研究的近红外光谱小麦及面制品检测技术，对各项品质的预测相关系数性能均达0.90以上。基于此技术设计研发的多波长反射近红外小麦及面粉的多参数一体式快速便携无损检测装备，经过在生产企业的调试改进与实地运行，各项参数检测准确，设备运行稳定，取得较好应用效果，可用于小麦收储、粮食加工企业的产品检测，也可用于质监部门的食品安全检查监督，项目科技惠民、惠企效果明显，经济、社会和环境效益显著。 五、应用情况及存在的问题 本项目技术和设备在小麦种子公司成功应用于优质种子的自动化分拣，在餐饮原材料加工企业成功应用于面粉添加剂的采购检测，设备检测数据准确、一致性较好，运行稳定，取得较好检测效果。同时设备替代很多检测人员，在保障检测效果的同时为企业节约大量人力成本。近年来，该技术设备在两家中型企业成功使用，近三年即为企业创造近4500万元的利润，节约成本近200多万元，受到企业一致好评。下一步将通过理论分析与实验探索，进一步提高预测精度。现有的便携无损检测装置虽已实现小麦及面粉的多品质综合检测，但有增加检测品质种类的提升空间，下一步将通过理论分析与实验探索，扩展检测品质种类，并进一步改进优化设备。 六、历年获奖情况 无

黑龙江大学

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。