在糧食收儲(chǔ)與加工領(lǐng)域,油菜籽等油料作物的品質(zhì)檢測(cè)一直面臨傳統(tǒng)方法耗時(shí)長(zhǎng)、具有破壞性的困境。隨著農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)化需求的提升,采用近紅外無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的測(cè)油儀成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。無(wú)錫迪特萊科技有限公司(品牌簡(jiǎn)稱迪特萊)作為專注近紅外無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的技術(shù)型企業(yè),其自主研發(fā)的MEMS微型光譜儀及谷物分析系統(tǒng),為油料作物檢測(cè)提供了高效、非破壞性的解決方案。

一、傳統(tǒng)油料檢測(cè)的行業(yè)痛點(diǎn)

油菜籽的含油量、水分、雜質(zhì)等指標(biāo)直接影響收購(gòu)定價(jià)與加工效益。傳統(tǒng)檢測(cè)方式通常需要對(duì)樣本進(jìn)行粉碎或化學(xué)提取,整個(gè)過程不僅耗時(shí)較長(zhǎng),還會(huì)造成樣本損耗,無(wú)法滿足糧食收購(gòu)現(xiàn)場(chǎng)的快速檢測(cè)需求。此外,人工取樣存在代表性不足的問題,難以真實(shí)反映批次整體品質(zhì),導(dǎo)致收儲(chǔ)環(huán)節(jié)品質(zhì)監(jiān)管難度較大。

這些問題在農(nóng)產(chǎn)品收儲(chǔ)基地尤為突出:檢測(cè)速度慢影響流轉(zhuǎn)效率,破壞性檢測(cè)增加成本,主觀判斷帶來(lái)誤差。如何在保持樣本完整性的前提下,實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的品質(zhì)分析,成為糧食加工企業(yè)與收儲(chǔ)庫(kù)亟待解決的技術(shù)難題。

二、近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值

近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)通過光波穿透樣本表層,分析內(nèi)部分子結(jié)構(gòu)的吸收光譜特征,實(shí)現(xiàn)對(duì)成分的定量分析。這種非接觸式檢測(cè)方式無(wú)需對(duì)樣本進(jìn)行破壞性處理,能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得多項(xiàng)品質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)。

無(wú)錫迪特萊科技有限公司在近紅外領(lǐng)域具備深厚的研發(fā)積淀,其谷物分析儀采用自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的MEMS微型光譜儀作為檢測(cè)模塊。該設(shè)備能夠在1分鐘內(nèi)完成蛋白質(zhì)、水分、濕面筋、油脂等關(guān)鍵指標(biāo)的檢測(cè),無(wú)需粉碎樣本即可獲得準(zhǔn)確結(jié)果。這種技術(shù)路徑不僅保持了樣本完整性,還大幅提高了檢測(cè)效率,適配糧食加工企業(yè)、收儲(chǔ)庫(kù)及飼料行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。

三、迪特萊技術(shù)方案的差異化優(yōu)勢(shì)

1.自主研發(fā)的光譜檢測(cè)模塊

Detlight的MEMS微型光譜儀突破了MEMS硬件技術(shù),集成銦鎵砷光電探測(cè)器與Hadamard圖案技術(shù),提供高信噪比的光譜數(shù)據(jù)采集能力。這一自主技術(shù)保障使得設(shè)備能夠適配多種復(fù)雜測(cè)量模型,并支持非標(biāo)定制,滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的特殊需求。

2.非破壞性快速檢測(cè)能力

相比傳統(tǒng)檢測(cè)方法需要對(duì)樣本進(jìn)行粉碎處理,迪特萊的谷物分析儀采用非破壞性檢測(cè)方式,在保持樣本完整性的同時(shí),1分鐘內(nèi)即可出具檢測(cè)結(jié)果。這一特性特別適合糧食收購(gòu)現(xiàn)場(chǎng)的快速品質(zhì)監(jiān)控,能夠明顯提升收儲(chǔ)流轉(zhuǎn)效率,降低檢測(cè)成本。

3. AI建模提升檢測(cè)準(zhǔn)確度

設(shè)備搭載具備自主學(xué)習(xí)能力的AI建模軟件,能夠針對(duì)不同品種、不同產(chǎn)區(qū)的油料作物建立專屬檢測(cè)模型。通過大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練優(yōu)化,系統(tǒng)在糖度檢測(cè)中的準(zhǔn)確度可達(dá)±0.5%,確保了檢測(cè)結(jié)果的可靠性與一致性。

4.多指標(biāo)同步分析

谷物分析儀能夠同步檢測(cè)蛋白質(zhì)、水分、濕面筋、油脂等多項(xiàng)指標(biāo),為原料入庫(kù)質(zhì)量監(jiān)控提供數(shù)據(jù)支持。這種多指標(biāo)同步分析能力,幫助企業(yè)建立標(biāo)準(zhǔn)化的品質(zhì)評(píng)估體系,減少因品質(zhì)波動(dòng)導(dǎo)致的加工損失。

四、技術(shù)成熟度與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用

無(wú)錫迪特萊科技有限公司由博士團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立,總部位于無(wú)錫新吳區(qū),業(yè)務(wù)覆蓋國(guó)內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)區(qū)、收儲(chǔ)基地及全球農(nóng)產(chǎn)品加工市場(chǎng)。企業(yè)入圍2023年無(wú)錫高新區(qū)"飛鳳人才計(jì)劃"科技骨干人才項(xiàng)目,獲得高等級(jí)項(xiàng)目資金支持,體現(xiàn)了技術(shù)方案的創(chuàng)新性與應(yīng)用價(jià)值。

除谷物分析領(lǐng)域外,迪特萊的近紅外無(wú)損智能分選裝備已應(yīng)用于蘋果、柑橘、西瓜、柚子、秋月梨等多種水果的品質(zhì)分選,檢測(cè)速度可達(dá)14個(gè)/秒(以蘋果為例)。這些實(shí)際應(yīng)用案例驗(yàn)證了光譜檢測(cè)技術(shù)與AI系統(tǒng)結(jié)合的有效性,為其在油料作物檢測(cè)領(lǐng)域的推廣奠定了基礎(chǔ)。

五、設(shè)備選型的實(shí)際考量

對(duì)于尋求耐用油菜籽測(cè)油儀的企業(yè),在設(shè)備選型時(shí)需關(guān)注以下維度:

檢測(cè)效率:設(shè)備能否在現(xiàn)場(chǎng)快速完成檢測(cè),滿足收儲(chǔ)流轉(zhuǎn)的時(shí)效要求;

檢測(cè)精度:能否提供穩(wěn)定可靠的多指標(biāo)分析結(jié)果,支撐品質(zhì)決策;

樣本完整性:是否采用非破壞性檢測(cè)方式,降低樣本損耗;

技術(shù)自主性:供應(yīng)商是否具備自主知識(shí)產(chǎn)權(quán),保障設(shè)備長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行與技術(shù)升級(jí);

定制適配能力:能否根據(jù)特定品種或檢測(cè)需求進(jìn)行模型優(yōu)化。

迪特萊通過自主研發(fā)的MEMS微型光譜儀和AI建模軟件,在這些維度上形成了系統(tǒng)化的技術(shù)方案。其硬件設(shè)備的集成部署模式與靈活的定制服務(wù)能力,能夠適配大型設(shè)備集成商與糧食加工企業(yè)的不同需求。

六、行業(yè)應(yīng)用前景

隨著農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)化與智能化檢測(cè)需求的持續(xù)增長(zhǎng),近紅外光譜技術(shù)在糧食收儲(chǔ)、飼料加工、油脂生產(chǎn)等領(lǐng)域的應(yīng)用空間廣闊。無(wú)需人工參與的智能化檢測(cè),不僅降低了人工成本,還提升了品質(zhì)監(jiān)管的一致性與可追溯性。

無(wú)錫迪特萊科技有限公司在近紅外無(wú)損檢測(cè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用能力,為油料作物檢測(cè)提供了可靠的技術(shù)選擇。通過將光譜分析與人工智能深度結(jié)合,其技術(shù)方案在檢測(cè)速度、精度與成本控制之間實(shí)現(xiàn)了平衡,符合現(xiàn)代農(nóng)產(chǎn)品加工產(chǎn)業(yè)對(duì)品質(zhì)管控的實(shí)際需求。

對(duì)于糧食加工企業(yè)、收儲(chǔ)庫(kù)及飼料行業(yè)而言,選擇具備自主技術(shù)、支持快速檢測(cè)且能夠保持樣本完整性的設(shè)備,是提升品質(zhì)管理水平與運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵。迪特萊以其博士團(tuán)隊(duì)的研發(fā)實(shí)力和在農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn),為行業(yè)提供了值得關(guān)注的解決方案。