close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Программно-алгоритмические средства обеспечения информационно-измерительной системы определения потребительских свойств зернопродуктов.

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
ФЕДОТОВ Виталий Анатольевич
ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ
ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ СВОЙСТВ ЗЕРНОПРОДУКТОВ
05.11.16 – Информационно-измерительные и управляющие системы
(промышленность)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Оренбург 2013
Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский
государственный университет».
Научный руководитель -
доктор технических наук, доцент
Медведев Павел Викторович
Официальные оппоненты:
Булатов Виталий Николаевич,
доктор технических наук, профессор,
ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», профессор кафедры
промышленной электроники и информационно-измерительной техники;
Бахарева Надежда Федоровна,
доктор технических наук, доцент,
ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (г. Самара), заведующий
кафедрой информатики и вычислительной
техники
Ведущая организация -
ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет инженерных
технологий»
Защита состоится 1 июля 2013 г. в 13:00 на заседании диссертационного
совета Д 212.181.07, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Оренбургский
государственный университет», по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13,
ауд. 6205.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО
«Оренбургский государственный университет».
Автореферат разослан 26 мая 2013 г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
В.И. Рассоха
2
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. На сегодняшний день для контроля потребительских
свойств пшеницы руководствуются в основном государственным стандартом на
показатели качества, однако даже их комплексный учет не может однозначно
охарактеризовать потребительские достоинства зерна и продуктов переработки.
Методики их определения в промышленности характеризуются большой трудоемкостью, высокими инструментальными и субъективными погрешностями,
а сами показатели – высокой лабильностью: при одинаковых показателях качества разные сорта характеризуются существенными различиями технологических свойств.
В отличие от российского, в американском стандарте пшеницы классифицируют по признаку твердозерности, что позволяет точнее определять различия
в их технологических свойствах и рациональнее использовать по целевому назначению. Однако используемые для оценки твердозерности методы имеют недостаточную точность измерения, что делает их малопригодными для использования. В одной группе методов оценка прочностных свойств зерновой массы
происходит по величине крутящего момента, фиксируемого при разрушении
зерна на электродинамометре, что характеризуется невысокой точностью при
большой трудоемкости. В другой группе методов пользуются различными вариациями микротвердомеров, определяющими твердозерность каждой отдельной зерновки с последующим нахождением среднего значения, что вызывает
необходимость большого числа измерений. Наиболее распространёнными при
исследовании зернопродуктов являются методы, основанные на анализе гранулометрического состава муки с нахождением, например, содержания частиц
определенной фракции крупности – индекса размера частиц. Однако данные
методы оценивают размер частиц только одним параметром – проходимостью
через сито с фиксированным размером отверстий – и характеризуются низкой
точностью определения показателей свойств.
На предприятиях отрасли контроль микробиологической контаминации
зерна, его загрязненности тяжелыми металлами носит эпизодический характер
ввиду сложности проведения измерений. Недостаточный учет показателей
безопасности зерна приводит к недостоверной оценке его потребительских качеств.
На основании изложенного, актуальным является поиск путей организации
работы специализированной информационно-измерительной системы (ИИС)
для решения задачи повышения точности определения потребительских
свойств зерна и продуктов переработки.
Цель работы – повышение точности определения показателей потребительских свойств зерна пшеницы и продуктов переработки за счет использования в качестве комплексного показателя твердозерности и учета показателей
безопасности в информационно-измерительной системе.
Задачи исследования:
1. Анализ существующих методов и алгоритмов определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки, связанных с оценкой показателя
3
твердозерности и показателей безопасности.
2. Разработка программно-алгоритмических средств обеспечения обработки информации в ИИС определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки, использующей данные гранулометрического анализа.
3. Разработка алгоритмов работы ИИС, учитывающих влияние биологических и климатических факторов на формирование показателей технологических
свойств и безопасности зерна пшеницы и продуктов переработки.
4. Выявление основных метрологических характеристик предложенной
ИИС и оценка эффективности ее использования в зерноперерабатывающей
промышленности с помощью ранжирования графа показателей потребительского качества зерна пшеницы и продуктов переработки.
Объект исследования – информационно-измерительная система определения показателей потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Предмет исследования – методическое, алгоритмическое и программное
обеспечение ИИС для повышения точности определения потребительских
свойств зерна и продуктов переработки.
Методы исследования: оптического микроскопирования, структурного
анализа изображений, оценки структурно-механических свойств зерна, реологических свойств теста, технологических свойств зерна пшеницы и продуктов
его переработки, мембранной вакуумной фильтрации микроорганизмов, атомно-абсорбционного анализа, описательной статистики, корреляционнорегрессионного анализа, объектно-ориентированного и линейного программирования, математического моделирования на ЭВМ.
Научной новизной обладают:
- разработанный метод гранулометрического анализа, который, в отличие
от известных, базируется на оптическом микроскопировании размола зерна
пшеницы для нахождения показателя твердозерности;
- модель прогнозирования потребительских свойств зерна пшеницы и продуктов переработки, которая, в отличие от известных, основана на выявленных
корреляционных зависимостях физико-химических показателей качества зерна
и показателей безопасности от климатических и сортовых особенностей выращивания пшеницы;
- разработанные способы определения потребительских свойств пшеницы,
которые, в отличие от известных, снижают погрешность определения за счет
использования предложенной ИИС, основанной на комплексном показателе
твердозерности зерна.
Практическую значимость имеют:
- разработанное программное обеспечение гранулометрического анализа
путем оптической микроскопии (свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ № 2011610605), служащее для прогнозирования технологических качеств зерна пшеницы (патенты на изобретения № 2433398,
№ 2442132) и позволяющее при составлении помольных партий управлять
функциональными свойствами продуктов переработки зерна;
- установленные корреляционные зависимости между физикохимическими показателями, в том числе твердозерностью, и показателями
4
безопасности зерна пшеницы и продуктов переработки, при уровне достоверности 95 %, позволившие: организовать подсистему обработки информации в
ИИС для формирования рекомендаций по целевому назначению зерна и размещению угодий, повысить быстродействие процесса определения потребительских свойств пшеницы, а также на 27 % повысить эффективность использования ИИС, что установлено на основе сравнения характеристик аддитивных статических моделей, содержащих различные показатели потребительских свойств
зерна и продуктов переработки.
Результаты, выносимые на защиту:
1) метод гранулометрического анализа, базирующийся на оптическом микроскопировании размола зерна пшеницы, для нахождения показателя твердозерности;
2) модель прогнозирования потребительских свойств пшеницы, основанная
на выявленных корреляционных зависимостях физико-химических показателей
качества зерна и показателей безопасности от климатических и сортовых особенностей выращивания пшеницы;
3) способы определения потребительских свойств пшеницы, в отличие от
известных, снижающие погрешность определения за счет использования предложенной ИИС, основанной на комплексном показателе твердозерности зерна.
Реализация работы. Предложенная методика определения показателя
твердозерности и других технологических качеств пшеницы подтверждена соответствующим актом от ОАО «Оренбургское хлебоприемное предприятие».
Результаты исследования, на основе которых сформированы рекомендации по
целевому назначению зерна и размещению угодий, подтверждены справкой
Министерства сельского хозяйства, пищевой и перерабатывающей промышленности Оренбургской области. Результаты работы внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».
Апробация работы. Основные результаты исследований по теме диссертации доложены и получили одобрение на научно-практических конференциях:
международной «Пищевая промышленность: состояние, проблемы, перспективы» (Оренбург, 2009 г.); третьей всероссийской «Современное состояние перспективы развития пищевой промышленности и общественного питания» (Челябинск, 2009 г.); Х межрегиональной «Современное хлебопекарное производство: перспективы развития» (Екатеринбург, 2009 г.); VIII международной
«Природноресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов»
(Пенза, 2010 г.); II международной «Новое в технологии и технике пищевых
производств» (Воронеж, 2010 г.); международной «Состояние, перспективы
экономико-технологического развития и экологически безопасного производства в АПК» (Оренбург, 2010 г.), а также на всероссийской научнометодической конференции «Университетский комплекс как региональный
центр образования, науки и культуры» (Оренбург, 2013 г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 16 работ, в том
числе 7 – в журналах, включенных в «Перечень …» ВАК, глава в коллективной
монографии, и получены 2 патента на изобретения и государственное свидетельство о регистрации программы.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов,
заключения, списка использованных источников из 127 наименований и при5
ложений. Основная часть изложена на 150 страницах текста, содержит 49 рисунков, 36 таблиц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, научная новизна, приведены сведения о практическом использовании полученных
результатов и представлены основные положения, выносимые на защиту.
В первом разделе проведен анализ описанных в литературных источниках
способов определения показателя твердозерности, алгоритмов оценки технологических качеств зерна в зерноперерабатывающей промышленности, а также
влияния микробиологической контаминации зерна и содержания тяжелых металлов на потребительские свойства пшеницы.
Разработкой математического обеспечения, позволяющего оценивать потребительские качества зерна пшеницы и продуктов переработки, занимались
отечественные и зарубежные ученые Н.С. Беркутова, Г.А. Егоров, Е.Д. Казаков,
И.Е. Казакова, Н.П. Козьмина, В.Л. Кретович, Я.Н. Куприц, А.И. Моисеева,
Е.А. Немчинова, Е.П. Попова, И.А. Швецова, П.К. Вильям, Р.Х. Килборн,
П.Д. Коллинз и многие другие.
Повышение точности определения потребительских свойств зерна обеспечивает использование ИИС (рис. 1). Узлы измерительных устройств и аналогоцифрового преобразования формируют информацию о предмете измерения для
последующей ее обработки. Узел подсистемы обработки информации включает
в себя модели и алгоритмы, на основе которых происходит анализ полученной
в результате измерений информации, следовательно, от выбранного алгоритма
и качества используемой информации в итоге зависит объективность данных о
потребительских свойствах зерна. На основании этого выработаны два варианта организации работы специализированной ИИС определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема информационно-измерительной
системы определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки:
1 – измерительные устройства; 2 – аналого-цифровой преобразователь;
3 – подсистема обработки информации; 4 – подсистема отображения
информации о потребительских свойствах; 5 – потребитель информации
6
В рамках первого предлагается изменение алгоритма определения потребительских свойств зерна таким образом, чтобы при определении показателей
качества зерна руководствоваться показателем твердозерности вместо широко
используемых в зерноперерабатывающей промышленности: стекловидности,
натуры, зольности, характеристик клейковины (рис. 2).
Рисунок 2 – Показатели качества зерна, влияющие
на потребительские свойства зерна и продуктов переработки
Общеизвестно, что эти показатели характеризуются большой погрешностью при оценке с их помощью потребительских свойств зерна. Определение
одного показателя качества вместо нескольких позволяет упростить алгоритм
обработки потока информации, приводя тем самым к уменьшению количества
информации об объекте и снижению погрешности при измерении. Твердозерность тесно связана с физико-химическими свойствами зерна, является более
объективным показателем качества зерна, что доказано многочисленными научными исследованиями, тем самым определение этого показателя обеспечивает высокую производительность измерений, повышает коррелируемость получаемых данных с другими показателями качества зерна. Реализация такого алгоритма представляет собой разработку методики и программных средств обработки данных гранулометрического анализа, полученных с помощью оптического микроскопирования для экспрессного определения потребительских
свойств пшеницы.
7
Наряду с оценкой твердозерности для повышения точности оценки потребительских свойств пшеницы необходимо определение в ИИС показателей
безопасности зерна: микробиологической контаминации зернового сырья спорами возбудителей «картофельной» болезни хлеба, загрязненности зерна тяжелыми металлами и других.
Второй алгоритм заключается в определении технологических свойств
зерна и показателей безопасности в синтезе с биологическими и климатическими факторами формирования качества зерна. В качестве биологических факторов рассмотрены ботаническая (сорта) и товарная (типы) классификации зерна,
в качестве климатических факторов – погодные условия зоны произрастания
пшеницы. Данные факторы представлены в виде информационных потоков –
возмущающих параметров системы, которые оказывают непосредственное
влияние на показатели физико-химических свойств и безопасности зерна. Комплексная оценка этих показателей дает возможность выработки рекомендаций в
вопросах целевого назначения зерна и размещения его сельскохозяйственных
угодий, а, значит, и управления формированием потребительских свойств зерна
и продуктов переработки при составлении помольных партий.
На основании проведенного анализа алгоритмов определения потребительских свойств зерна сформулированы цель и задачи исследования.
Во втором разделе приведены способы определения потребительских
свойств пшеницы на основе организации подсистемы обработки информации
ИИС определения потребительских свойств пшеницы (рис. 2). Для их реализации использован алгоритм обработки данных гранулометрического анализа,
полученных с помощью оптического микроскопирования, включающий следующие этапы (рис. 3).
Рисунок 3 – Схема обработки данных гранулометрического анализа с помощью
разработанного программного обеспечения
8
Гранулометрическому анализу подвергнуты образцы муки 70%-ного выхода лабораторного размола зерна пшеницы на мельнице МЛУ-202. Предложены
два варианта получения микроснимков размола зерна пшеницы для проведения
гранулометрического анализа – с помощью оптического микроскопирования с
использованием цифровой CCD (Charge-Coupled Device) камеры и с помощью
сканера с CIS (Contact Image Sensor) матрицей. Получаемые микроснимки проанализированы с помощью разработанного программного обеспечения. В качестве программной среды для разработки компьютерного приложения, реализующего интерфейс с пользователем, выбран Borland C++Builder. В ходе анализа полученных изображений в качестве программного средства для проведения
гранулометрических измерений образцов задействована библиотека алгоритмов
компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов общего назначения с открытым кодом Open Source Computer Vision Library
(OpenCV) вкупе с Highgui - модулем для захвата изображения с камер и из файлов, чтения/записи статических изображений. Для программирования использовались алгоритмические языки С/C++ и PHP, разработаны модули управления экспериментом, обработки данных и визуализации результатов.
В результате статистической обработки данных гранулометрического анализа получены регрессионные уравнения (рис. 4), позволяющие прогнозировать
технологические качества зерна: водопоглотительную способность муки ВПС,
%; твердозерность ТВ, кг/мм².
а – для показателя твердозерности
б – для показателя ВПС
Рисунок 4 – Связь показателей гранулометрического анализа пшеницы
с технологическими свойствами пшеницы
Основным показателем качества ИИС как системы измерения является показатель достоверности выдаваемой информации. Достоверность информации в
разработанной математической модели определялась доверительной ошибкой 1
% и степенью вероятности попадания в доверительный интервал 95 %. Установлена статистическая значимость уравнений регрессии на основе критерия
9
Фишера, их адекватность – согласно коэффициентам детерминации.
Определение твердозерности с помощью гранулометрического анализа путем оптической микроскопии характеризуется меньшими значениями предельной относительной погрешности измерений (2,6 - 2,9 %) по сравнению с широко используемыми способами, основанными на оценке дисперсности частиц
размола зерна: по индексу размера частиц (5,9 - 6,8 %), удельной поверхности
размола зерна (10,6 - 15,6 %).
Для решения задачи классификации частиц по форме микроснимки, прошедшие обработку алгоритмами компьютерного зрения, также проанализированы с помощью искусственной нейронной сети. Фигура каждой отдельной
частицы, обведенная контуром и отмасштабированная, в виде матрицы пикселей растрового изображения поступает на вход нулевого слоя сети. На выходе
каждой частице присваивается определенный класс на основе ее сродства с
геометрическими фигурами – имеется 5 нейронов выходного слоя по числу определяемых классов частиц. В качестве метода обучения сети использовали
обучение с учителем. С помощью алгоритма обратного распространения ошибки происходит обучение сети и запись приобретенной информации в базу данных. Топология нейронной сети разработана на основе многослойного перцептрона Розенблатта без обратных связей и связей «через слои». На заключительном этапе определяется, к какому классу твердозерности принадлежит анализируемый образец пшеницы на основе установленных диапазонов распределения частиц по классам. Для реализации работы нейронной сети разработано
программное обеспечение на основе библиотеки Artificial Neural Network for
PHP. Погрешность определения твердозерности, оцененная по числу ошибок
определения класса твердозерности, составляет 0,6 ± 0,4 %.
Выявлены статистически значимые связи линейного характера твердозерности с показателями ВПС и числом падения (таблица).
Таблица – Корреляционная матрица взаимосвязей технологических показателей
качества пшеницы (критическое значение коэффициента корреляции r = 0,25)
Показатели
Тип пшеницы
Сахаробразующая
способность муки
Газообразующая
способность муки
Водопоглощающая
способность муки
Число падения
Объемный выход хлеба
Формоустойчивость
Твердозерность, оцененная микротвердостью зерна
твердая
мягкая
Твердозерность,
оцененная индексом
размера частиц муки
твердая
мягкая
Стекловидность
твердая
мягкая
0,24
0,21
0,20
0,15
0,21
0,19
0,24
0,25
0,22
0,23
0,15
0,12
0,67*
0,57*
0,45*
0,35*
0,28*
0,24
0,44*
0,06
0,03
0,40*
0,05
0,12
0,31*
0,08
0,09
0,22
0,11
0,14
0,21
0,11
0,09
0,20
0,14
0,07
* - коэффициент корреляции является существенным при уровне значимости α = 0,05
10
В результате регрессионного анализа связи объемного выхода и формоустойчивости хлеба с показателем твердозерности муки для всех сортов и типов пшеницы выяснено, что адекватны полиномиальные уравнения второго порядка (рис. 5). Значимость уравнений регрессии по мере увеличения степени
полинома возрастает несущественно.
а) для объемного выхода хлеба
б) для формоустойчивости
Рисунок 5 – Зависимости технологических свойств зерна от твердозерности
В третьем разделе представлены результаты исследований технологических свойств пшеницы и показателей ее безопасности с учетом биологических
и климатических факторов.
Действие предложенных алгоритмов обработки информации в ИИС определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки показано на
примере 13 наиболее распространенных сортов пшеницы Оренбургской области трех зон районирования: восточной, центральной, западной, характеризующихся различными климатическими условиями, что позволило оценить влияние климатических факторов на разные сорта пшеницы. Из сортов твердой
пшеницы наиболее твердозерные Харьковская 3 и Безенчукская Янтарь, из мягких – Саратовская 42 и Учитель. Наиболее высокими значениями твердозерности отличаются образцы восточной зоны.
Проведены микробиологические анализы обсемененности зерна спорами
B.subtilis и B.mesentericus методом мембранной фильтрации путем посева смывов зерна на селективно-дифференциальную для этих микроорганизмов среду
Standard-TCC. В ходе анализа многолетних данных обсемененности зерна пшеницы выявлена его высокая обсемененность, от средне- до сильнозараженной,
варьирующая от 200 КОЕ/г до 2500 КОЕ/г.
Обнаружена зависимость микробиологической контаминации зерна от
биологических факторов: низкая контаминированность у сортов Саратовская
42, Варяг, Учитель, Прохор (300 – 600 КОЕ/г), высокая – у сортов Оренбургская 10, Юго-Восточная 3 (800 – 1300 КОЕ/г), объясняемая морфологическими
различиями зерна; от зоны произрастания: уровень зараженности больше у зер11
на восточной зоны (1500 КОЕ/г), чем у зерна центральной или западной (350 –
450 КОЕ/г) зон, объясняемая климатическими особенностями.
На основе полученного регрессионного уравнения зависимости микробиологической контаминации зерна от климатических особенностей ее произрастания, оптимального на всей протяженности Оренбургской области (r = 0,893;
R² = 0,797; Fрасч = 170,42 > Fтабл = 3,9), установлено, что к повышению обсемененности зерна приводит увеличение теплообеспеченности зоны, а также
уменьшение ее увлажненности:
K  2,39  T  5068,76  W  3912,33 ,
где K – контаминация зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus, КОЕ/г;
T – сумма температур теплых месяцев года, ºС; W – коэффициент атмосферного увлажнения за тот же период, мм.
Результаты загрязненности зерна тяжелыми металлами, полученные с помощью атомно-абсорбционного анализа, показали, что их содержание в зерне
Оренбургской области, за исключением никеля, не превышает ПДК.
В качестве основной характеристики, отражающей уровень накопления
тяжелых металлов растениями, использован коэффициент биологического поглощения (КПБ), рассчитываемый как отношение концентрации элемента в
растении к концентрации в почве. Определены зависимости КПБ от зоны произрастания пшеницы и ее сорта: в Гайском районе (восточная зона) наивысшие
значения КПБ у таких элементов, как медь, марганец и никель, для Ташлинского района (западная зона) характерны наибольшие значения КПБ для цинка,
свинца и кадмия. Установлено, что сорта Харьковская 3, Оренбургская 21 и Саратовская 42 проявляют наибольшую накопительную способность к большинству тяжелых металлов; сорта Безенчукская Янтарь и Учитель в наименьшей
степени способны к накоплению тяжелых металлов (разница до 80 %). Установлена взаимосвязь ассимиляционной способности зерна пшеницы к большинству тяжелых металлов и показателя ее твердозерности (r = 0,78 - 0,85).
Принимая во внимание выявленные различия в микробиологической контаминации пшеницы и ее ассимиляции тяжелых металлов, сформулированы рекомендации относительно целевого назначения зерна и размещения сельскохозяйственных угодий. Установленные корреляционные зависимости между технологическими свойствами и показателями безопасности зерна пшеницы и
продуктов переработки дают возможность прогнозирования потребительских
качеств пшеницы по предложенным алгоритмам работы подсистемы обработки
информации.
В четвертом разделе представлены результаты метрологической проработки предложенной ИИС определения потребительских свойств пшеницы и
оценки эффективности ее использования. На каждом этапе обработки инструментально-прикладным обеспечением данных гранулометрического анализа
путем оптической микроскопии оценены возникающие систематические и случайные погрешности определения технологических качеств зерна. Систематические погрешности оценивали по критерию Фишера с помощью дисперсионного анализа, а также по критерию Аббе способом последовательных разностей
для обнаружения систематических смещений центра группирования результа12
тов измерений. Показано, что предельные относительные случайные погрешности измерения геометрических характеристик частиц размола зерна не превышают 0,014 - 0,036 %. Оценку случайной погрешности определения показателях качества пшеницы провели с помощью вычисления среднеквадратичной
погрешности, руководствуясь критерием Стьюдента для доверительной вероятности 95 %. Методическая погрешность определения показателей качества
пшеницы оценена в результате сравнительной оценки с данными референтных
способов определения исследованных показателей. Поскольку при передаче
информации между узлами ИИС погрешности накапливаются, вычислили результирующую относительную погрешность для каждого определяемого показателя: для влагопоглатительной способности муки 4,8 - 4,9 %; для валориметрической оценки 3,1 - 3,5 %; для объемного выхода хлеба 4,1 - 4,5 %; формоустойчивости 2,8 - 3,1 %.
Для оценки эффективности использования ИИС использовали метод экспертных оценок. При формировании мнения о приоритете показателей качества
опирались на данные формализации и визуализации информации построенного
неориентированного графа этих показателей. Ранжирование узлов графа проводилось по их весовым коэффициентам. На основе сравнительной оценки эффективности аддитивных статических моделей, содержащих предложенные и
широко распространенные в зерноперерабатывающей отрасли показатели потребительских свойств зерна, установлено повышение эффективности использования ИИС на 27,0 % за счет организации работы подсистемы обработки информации по предложенным алгоритмам.
В заключении приведены основные результаты и выводы диссертации.
В приложениях приведены экспериментальные данные определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки, а также обзор способов
и устройств автоматического контроля и повышения качества зерна.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
1. Анализ литературных источников выявил: высокую лабильность стандартизированных показателей качества зерна, недостаточный уровень контроля
показателей безопасности в зерноперерабатывающей промышленности, погрешности существующих способов оценки твердозерности, ограниченную
возможность прогнозирования потребительских свойств зерна пшеницы и продуктов переработки.
2. Разработаны способы и программное обеспечение определения физикохимических показателей качества зерна пшеницы и продуктов переработки, основанные на обработке данных оптической микроскопии алгоритмами компьютерного зрения, обеспечивающие получение измерительной информации с максимальной погрешностью для твердозерности 2,6 - 2,9 %. Разработаны алгоритмическое и программное обеспечения искусственной нейронной сети для
обработки данных гранулометрического анализа размола зерна, характеризующиеся определением класса твердозерности с максимальной погрешностью
0,2 - 1,0 %.
13
3. Проведено ранжирование сортов пшеницы и зон произрастания в зависимости от биологических и климатических факторов по показателю твердозерности, ассимиляционной способности к тяжелым металлам, микробиологической контаминации зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus и их протеолитической активности; установлены корреляционные связи ассимиляционной
способности пшеницы к тяжелым металлам, оцененной по коэффициенту биологического поглощения, с показателем твердозерности (r = 0,78 - 0,85); получено уравнение зависимости обсемененности зерна спорами B.subtilis и
B.mesentericus с тепло- и влагообеспеченностью зоны произрастания пшеницы
(r = 0,89; R² = 0,80).
4. Использование предложенной ИИС определения показателей потребительских свойств пшеницы на основе показателя твердозерности зерна позволяет снизить погрешности определения показателей реологических свойств
(влагопоглатительной способности муки, ее валориметрической оценки) и хлебопекарных свойств пшеницы (объемного выхода хлеба, формоустойчивости):
максимальная относительная погрешность не превышает 5,0 %, установлено
повышение эффективности использования ИИС на 27,0 %.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗЛОЖЕНЫ В ПУБЛИКАЦИЯХ
В изданиях из «Перечня...» ВАК:
1. Федотов, В. А. Исследование влияния природно-географических и сортовых факторов на накопление тяжелых металлов яровой пшеницей / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. –
2009. – № 6. – С. 222-226.
2. Федотов, В. А. Оценка уровня зараженности зерна пшеницы различных
природно-географических зон Оренбургской области возбудителями картофельной болезни хлеба / П. В. Медведев, А. С. Степанов, В. А. Федотов // Вестник
Оренбургского государственного университета. – 2010. – № 2. – С. 114-118.
3. Федотов, В. А. Оценка экологических характеристик зерна пшеницы различных природно-географических зон Оренбургской области / П. В. Медведев,
А. С. Степанов, В. А. Федотов // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. – 2010. – № 1. – С. 17-20.
4. Федотов, В. А. Оценка потребительских свойств продуктов переработки
зерна / П. В. Медведев, А. С. Степанов, В. А. Федотов // Известия СанктПетербургского государственного аграрного университета. – 2010. – № 18. – С. 2329.
5. Федотов, В. А. Факторы формирования потребительских свойств зерномучных товаров / В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2011. – № 4. – С. 186-190.
6. Федотов, В. А. Факторы обсемененности зерна спорами Bacillus subtilis и
Bacillus mesentericus / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2011. – № 12. – С. 341-343.
7. Федотов, В.А. Информационно-измерительная система определения потребительских свойств пшеницы / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2013. – № 3. – С. 140-145.
14
В монографии:
8. Федотов, В. А. Информационно-измерительные системы управления потребительскими свойствами зерномучных товаров / П. В. Медведев, В. А. Федотов
// Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд : монография.
– Оренбург: ООО «Агентство «Пресса», 2013. – С. 35-51.
Патенты на изобретения:
9. Пат. 2433398 Российская Федерация, МПК G 01 N 33/10. Способ определения хлебопекарных качеств зерна пшеницы / Федотов В. А., Медведев П. В.; заявитель и патентообладатель Оренбург. гос. ун-т. - № 2010143397/15; заявл.
22.10.10; опубл. 10.11.2011, Бюл. № 31. – 8 с.
10. Пат. 2442132 Российская Федерация, МПК G 01 N 15/02, G 01 N 33/10.
Способ определения твердозерности пшеницы / Федотов В. А., Медведев П. В.;
заявитель и патентообладатель Оренбург. гос. ун-т. - № 2010145551/28; заявл.
09.11.2010; опубл. 10.02.2012, Бюл. № 4. – 8 с.
В прочих изданиях:
11. Федотов, В. А. Исследование влияния природно-географических и сортовых факторов на накопление тяжелых металлов яровой пшеницей : материалы международной науч.-практ. конф. «Пищевая промышленность: состояние, проблемы, перспективы» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. – Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ,
2009. – С. 115-119.
12. Федотов, В. А. Оценка микробиологической зараженности пшеницы различных природно-географических зон Оренбургской области : материалы третьей
всероссийской науч.-практ. конф. с международным участием «Современное состояние перспективы развития пищевой промышленности и общественного питания» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ,
2010. Том III – С. 136-139.
13. Федотов, В. А. Исследование технологических свойств пшеницы Оренбургской области : материалы Х межрегиональной науч.-практ. конф. «Современное хлебопекарное производство: перспективы развития» / П. В. Медведев, В. А.
Федотов. - Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2009. – С. 45-51.
14. Федотов, В. А. К вопросу экологической безопасности пшеницы Оренбургской области : материалы VIII международной науч.-практ. конф. «Природноресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Пенза: РИО ПГСХА, 2010. – С. 170-172.
15. Федотов, В. А. Применение гранулометрического анализа для оценки качества пшеницы : материалы II международной науч.-техн. конф. «Новое в технологии и технике пищевых производств» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Воронеж: ВГТА, 2010. – С. 498-499.
16. Федотов, В. А. Связь структурно-механических свойств яровой пшеницы
Оренбургской области с ее технологическими достоинствами : материалы международной
науч.-практ.
конф.
«Состояние,
перспективы
экономикотехнологического развития и экологически безопасного производства в АПК» /
П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2010. Ч. 1 С. 285-291.
17. Федотов, В. А. Программное обеспечение для прогнозирования технологических качеств пшеницы на основе данных гранулометрического анализа /
15
В. А. Федотов, П. В. Медведев // Свидетельство о государственной регистрации
программы для ЭВМ. - № 2011610605; дата поступления 09.11.2010; дата регистр.
11.01.2012 г. - Опубл. 2012 г.
18. Федотов, В. А. Оценка погрешности инструментально-прикладного обеспечения гранулометрического анализа методом оптической микроскопии при определении показателей качества зерна пшеницы : материалы всероссийской науч.метод. конф. с международным участием «Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры» / В. А. Федотов. - Оренбург: ООО
ИПК «Университет», 2013. – С. 1046-1053.
19. Федотов, В. А. Повышение эффективности оценки потребительских качеств зерна пшеницы и продуктов его переработки : материалы всероссийской науч.-метод. конф. с международным участием «Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры» / В. А. Федотов. - Оренбург:
ООО ИПК «Университет», 2013. – С. 1054-1058.
16
17
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа