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近红外技术助力茶行业完成“工业4.0”转型

MEMS 来源:MEMS 2020-04-28 16:14 次阅读
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茶叶是我国重要的特色农产品,是茶区乡村振兴、精准脱贫的支柱产业。我国茶叶初制加工主要靠人的经验 “看茶做茶”,如“一看二闻”、“手抓成团、松手不散”;或为基于设备温度、时间、转速的简单过程控制,导致制茶省力而不省心,品质风味稳定性差。传承经验的数字化问题,已成为制约茶叶标准化、工业化、智能化发展的产业技术瓶颈。

在线近红外茶叶品质检测系统、机器视觉智能感知系统进入示范推广阶段

近日,由中国农科院茶叶研究所董春旺博士牵头,无锡迅杰光远科技有限公司提供光学技术支撑、北京小罐茶业公司提供平台支持下,我国在茶叶加工品质检测技术上取得突破,三方合作研发了在线近红外茶叶品质检测系统、机器视觉智能感知系统,并在凤庆小罐滇红茶自动生产线集成应用。经实验测试,对茶鲜叶、萎凋叶水分检测绝对误差为±0.5%,对红茶发酵品质适度判别正确率为100%,近红外光谱检测时间小于1min,而机器视觉检测时间仅为1.4s。

本成果在世界范围内首次实现了对红茶加工过程中在制品水分、发酵品质的快速无损伤检测,将人工制茶经验进行量化、数字化及可视化呈现,为后续茶叶品质风味的精准加工和定向调控,以及专家决策和智能管控技术的实现,扫清了关键技术障碍。目前成套系统已正式投入使用,进入示范推广阶段。

中国农科院茶叶研究所,是唯一的国家级综合性茶叶科研机构,多年来为推进产业转型升级投入了大量的研究与精力。本次近红外茶叶在线检测项目就是中茶所在茶叶加工与质量控制领域的一次可行性探索,得到国家自然科学基金项目(31972466)、中央级院所基本科研业务费重点项目(1610212018005)、中国农业科学院科技创新工程项目的资助,相关数据发表在SCI学术期刊。

“产学研用”合作共筑科技成果转化

作为一家从事近红外光谱分析仪器研发及提供行业定制化解决方案的高新技术企业,无锡迅杰光远科技有限公司凭借其近年来在近红外光谱检测领域的突出表现,以及其在食品检测、农牧业、环境保护、加工制造等行业的应用与实践成果,与中茶所、小罐茶通过“产学研用”合作,将中茶所董春旺博士的前期探索性研究形成理论积累和数据模型,并在无锡迅杰光远科技有限公司自主研发的近红外系统上及小罐茶生产线上做了较好的集成及产业化应用。

据了解,此次项目旨在解决茶叶加工过程中水分含量实时在线检测问题,通过在萎凋、烘干等环节加装在线检测设备,以确保生产者能通过数据具象化的方式,直观实时观测到加工过程中水分的变化;同时,本项目还在发酵环节加装了检测设备,尝试建立茶叶中一些内容物的检测模型,并分析茶叶内容物的变化与茶叶品质之间的关系。

本次项目的成功,不但对于茶叶制造行业工业化转型具有积极的探索意义,同时也为类似的传统制造行业转型提供了具有正向参考意义的范本。

近红外技术助力茶行业完成“工业4.0”转型

此次所采用的近红外光谱分析技术,是一种光谱测量技术与化学计量学学科有机结合的新兴技术,凭借其便携、准确、成本低、无损环保等优势,成为近年来发展最快,最有前景的检测技术之一。

该项目总体由硬件及模型两部分组成,硬件部分包含近红外光谱仪的架设安装及网络传输部分,模型部分包含茶叶在萎凋、发酵、烘干等各环节的水分含量模型,萎凋、发酵环节中茶叶内容物(茶多酚、茶色素、儿茶素等)的模型,以及迅无锡迅杰光远与中茶所和小罐茶公司合作构建的茶叶定性判别模型。

在同一批次,茶叶发酵的不同时间点,分别采集样品,获得样品的近红外检测光谱、理化数据,并将不同时间点的各样品都制成成品茶,由大师感官评定,并将感官评定分数与前期获得的光谱及理化数据相关联,建立模型,寻找最佳发酵时间的拐点,以达到降低能耗、优化工艺、稳定品质的目的。并通过以上一系列工作,最终将原有大师经验评定的方式,升级为可视化、数字化、可控制的参数指标。

利用近红外光谱技术监测制茶过程,不仅可以通过可视化的方式直观了解制茶过程中茶叶内部水分以及化学成分的变化,还可以直接通过数据结论对制茶过程进行有效调整和干预,从而提高茶叶生产的品控水平,并实现制茶的标准化。尤其在发酵环节,该项技术的运用可以更好更快地弥补人工判别发酵程度的不足,让发酵环节更加科学合理。

如今,随着大数据、人工智能等新兴技术的崛起,近红外光谱分析技术也在逐渐融合大数据和人工智能技术,朝着智能化方向发展。通过本项目在近红外制茶行业的应用,一方面证明了近红外技术在传统工业广泛的应用空间,另一方面也为制茶行业的工业化、标准化提供了可行性路径。随着试点产线的顺利运行,后续,中国茶叶研究所将协同无锡迅杰光远科技有限公司,进一步加大该技术在制茶行业的相关合作和投入,逐步扩大近红外检测技术在制茶行业应用的推广,稳步提升我国制茶工艺的工业化水平。

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原文标题:近红外技术助力茶叶加工迈向智能制造“工业4.0”

文章出处:【微信号:MEMSensor,微信公众号:MEMS】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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