我國果蔬干燥減損關鍵技術取得顯著進展

　　中國農業大學農產品智能干燥團隊開展了果蔬均勻化干燥過程的智能化品質調控機理及其精準干燥共性技術研究，取得多項進展。

　　針對高溫高濕環境下，果蔬干燥過程中圖像采集困難導致干燥過程物料狀態難以實時監控的問題，團隊搭建了基于機器視覺在線檢測的溫濕度過程控制熱風干燥智能平臺，主要包括機器視覺、冷卻系統、干燥系統。經第三方檢測，結果表明相對濕度的調節精度可達6.7%RH，色澤與形狀的智能識別率可達100%，干燥均勻度可達95%以上。

　　團隊以香菇為研究對象，開發了基于物料干燥過程中收縮、表面褶皺率的在線識別軟件。基于軟硬件平臺的搭建，分析了香菇熱風干燥過程中收縮率與褶皺率的實時變化。研究發現，適當控制干燥過程中的濕度變化可提高香菇外觀品質特征。

　　針對果蔬真空脈動干燥過程中水分監測精度低、干燥均勻性差，干燥終點判斷不準確等問題，團隊采用單板獨立控制算法控制加熱板的板溫，離群點優化PID控制策略提高了加熱板加熱的均勻度，并研制了智能化真空脈動干燥試驗裝備，可根據物料的狀態與干燥室內的溫濕度、壓力變化結合重量變化精確判斷干燥終點；經第三方檢測，結果表明該裝置的含水率智能識別率100%，干燥均勻度96%以上，產品成品率達95%以上，干燥精準化率83.5%以上。此外，團隊針對枸杞、葡萄、紅棗等物料開展了真空脈動干燥裝備工業化生產研究，設計并投入使用多臺100平方米真空脈動干燥裝備。

　　針對果蔬干燥過程中工藝多、目標優化困難、能耗高等問題，團隊結合計算機視覺技術，采用卷積神經網絡實現了果蔬物料真空脈動干燥過程工藝自適應優化。以檸檬片為例，實現了檸檬片真空脈動干燥參數過程優化，相比于50℃時，自動優化策略的干燥時間由26.5小時縮短到11.8小時，干燥時間減少了55.47%。同時保證了較好的理化品質，在提高干燥效率的同時減少了品質劣變。

　　此外，團隊采用智能優化算法結合極限學習機模型實現了果蔬物料干燥過程中的工藝優化，在保證產品理化品質的同時降低了干燥能耗；開發了基于溫濕度控制的果蔬干燥自適應控制策略，通過準確識別干燥過程中物料水分蒸發的狀態對干燥介質相對濕度進行自適應調整，相較于階段控濕工藝，干燥時間縮短了1小時，平均單位脫水能耗降低了44%。（生鮮食品探究）

　　轉自：中國食品報

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