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      糧食霉變及其快速檢測技術(shù)研究進展

      2020-12-14 09:20:15李圓圓
      糧食科技與經(jīng)濟 2020年6期
      關(guān)鍵詞:檢測技術(shù)糧食

      李圓圓

      [摘要]糧食在儲藏過程中容易發(fā)生霉變,造成巨大的損失,其中糧食的質(zhì)量和儲存?zhèn)}庫的環(huán)境條件是使糧食發(fā)生霉變的主要原因。針對這一現(xiàn)象,相關(guān)負責人員應(yīng)該制定科學合理的防霉方案,定時對儲糧倉的空氣環(huán)境加以檢測,使得儲糧倉的溫度和濕度都能夠達到標準要求,以有效降低糧食發(fā)生霉變的概率。本文就對糧食霉變及其快速檢測技術(shù)的研究進展加以探討,供相關(guān)人員參考。

      [關(guān)鍵詞]糧食;霉變;檢測技術(shù)

      中圖分類號:TS210.7 文獻標識碼:A DOI:10.16465/j.gste.cn431252ts.202006

      1 糧食霉變概述

      1.1 糧食霉變的實質(zhì)

      糧食霉變的主要原因是大量微小細菌代謝分解,并在適宜的空氣環(huán)境下進行了大量的繁殖。微小細菌也可以稱為微生物,通常情況下不僅具有數(shù)量大、體型小的特點,還具有非常頑強的適應(yīng)能力,繁殖和代謝速度非???。因此,糧食從田間生長到收獲、加工、運輸、儲藏的過程中,不同品種的微生物就可以從不同的來源地通過各種途徑進行傳播,進而不斷聚集在糧食表面。當儲糧倉處于濕度大、水分多、溫度適宜的環(huán)境下,微生物就可以進行營養(yǎng)代謝活動,進而導(dǎo)致糧食發(fā)生霉變[1]。

      1.2 糧食霉變的過程

      糧食微生物分布于麥粒表皮和麥粒內(nèi)部,糧食從田地里收獲到倉庫儲藏的過程中,可以判定其微生物來源基本上為田間微生物和儲藏微生物。田間微生物在糧食收獲時就已經(jīng)存在,雖然經(jīng)過不斷翻曬和處理已難以用肉眼觀察出,但是仍然潛伏在麥粒中;而儲藏微生物一般都是在進入倉庫后才形成的,只要倉庫的水分、溫度適宜,就會非常有利于微生物的形成和生存。

      采用常規(guī)儲藏法對糧食進行儲存時,若受到濕熱的侵蝕和高濕空氣的影響,干生特性的霉菌就會開始滋生。尤其是當倉庫中的溫度和水分都達到這些霉菌的生存需求時,就會使其在糧食上大量繁殖、生長。

      1.3 糧食霉變的生化變化

      糧食在收獲到入倉的整個過程中,會經(jīng)歷收割、脫粒、輸送以及晾曬等程序,在這些過程中糧食表面會因為與其他事物產(chǎn)生的摩擦而受到不同程度的損傷,從而導(dǎo)致糧食表面大面積受損。所以,當糧食進入倉庫以后,大部分來自土壤的微生物就會借助這些傷口繁殖菌類和螨類,當這些螨蟲和菌類大量繁殖后,就會產(chǎn)生多余的水分,進而導(dǎo)致原本干燥的空氣變得潮濕,從而使糧食發(fā)生霉變[2]。

      每當換季時期,糧堆也會出現(xiàn)冷熱交替的現(xiàn)象,這樣就會導(dǎo)致儲糧倉空氣中的水分分布不均,進而導(dǎo)致糧堆表層會因水分聚集而發(fā)生嚴重霉變。同時,根據(jù)微小細菌對糧食中的各種有機物的分解程度,可把糧食霉變的過程分為早期霉變階段、生霉階段以及霉爛階段三個階段。

      在早期霉變階段,糧食顆粒表層的顏色會發(fā)生變化,由原先的麥黃色逐漸變?yōu)辂満稚?。如果不是專業(yè)的檢查人員,這樣簡單的顏色變化將很難被發(fā)現(xiàn)。

      在生霉階段,糧食顆粒表層被整個霉菌包圍,如果不及時對其進行處理將會對整個糧堆造成不良影響。

      在霉爛階段,被霉菌侵蝕的糧食不管是其表層還是糧食內(nèi)部已經(jīng)全部壞死,一定要及時將其清理,否則會嚴重影響糧堆的完好儲藏。

      2 糧食霉變的快速檢測技術(shù)

      2.1 霉菌檢測技術(shù)

      在儲糧過程中,一定要做好預(yù)防糧食霉變的一系列工作,而儲存糧食的倉庫里面的溫度變化能夠直接反映出糧食儲藏是否正常。因此,相關(guān)科研人員針對這一情況推出了可以有效對糧食進行溫度測評的技術(shù),簡稱糧溫檢測技術(shù)[3]。這一技術(shù)的應(yīng)用原理:各種微生物進行代謝活動會產(chǎn)生熱量致使儲糧倉庫溫度升高,利用儲糧倉庫溫度變化來對微生物的活動狀態(tài)進行檢測。由于糧倉里面的糧食噸數(shù)巨大,而糧溫檢測技術(shù)的應(yīng)用成本也比較高,因此無法大量使用溫度傳感器,進而無法有效細致地對糧堆的溫度進行全面檢測。

      預(yù)防儲糧霉菌危害的最有效的辦法就是早發(fā)現(xiàn)、早處理,將霉變危害消除在初期狀態(tài),并借助化學儀器等工具對這些已經(jīng)發(fā)生霉變的有害物質(zhì)進行研究,進而制定出有效的預(yù)防措施[4]。

      2.2 機器視覺技術(shù)

      機器視覺技術(shù)就是利用相關(guān)機器來對糧食是否發(fā)生霉變進行檢測和判斷,同時,也可根據(jù)相關(guān)機器的各種功能將被抽取的部分糧食標本變成各種圖形信號,并將其傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)[4]。

      發(fā)生霉變的糧食,其麥粒表面的顏色會發(fā)生變化。比如麥黃色的麥子和米白色的米粒若發(fā)生霉變時,其顆粒的顏色就會變成黑色或者褐色,糧食變色嚴重則表明其霉變程度較深。

      對于那些在不同光源照射下所表現(xiàn)出來的不同圖形特征,根據(jù)圖像顏色變化的深淺就可以快速辨別出糧食有無發(fā)生霉變的情況;而對于沒有發(fā)生霉變或者發(fā)生了輕微霉變的糧食,可根據(jù)圖像所展現(xiàn)出來的顏色深淺程度來進行相應(yīng)的霉變檢測及分析研究。這樣不僅可以較好地區(qū)分霉變程度不同的糧食,還可以顯著節(jié)省人力、物力方面的投入。

      2.3 電子鼻技術(shù)

      電子鼻技術(shù)主要是對空氣中具有揮發(fā)性的化學氣體進行檢測和研究,它的工作原理就是根據(jù)糧倉中所揮發(fā)出來的各種化學氣體成分與電子傳感器識別系統(tǒng)來檢測出不同的化學氣體信號,進而來實現(xiàn)對化學氣體的識別和定性辨識[5]。

      如果糧食的表層已經(jīng)發(fā)生了損壞情況,將會使各種霉菌在潮濕以及水分充足的環(huán)境下大量繁殖及生長,并且糧食在霉變的過程中會產(chǎn)生化學氣體。而電子鼻技術(shù)就是以揮發(fā)性氣體及化學氣味物質(zhì)所表現(xiàn)出來的特性作為檢測目標,所以該項技術(shù)在糧食發(fā)生初期霉變的檢測工作中起著至關(guān)重要的作用。

      因此,當糧倉內(nèi)儲存的部分糧食發(fā)生了霉變現(xiàn)象,相關(guān)負責人員就可利用電子鼻技術(shù)對部分糧食進行檢測,并對已經(jīng)發(fā)生霉變的糧食進行合理的處理,避免因為處理不當而引發(fā)二次霉變問題。

      2.4 光譜成像技術(shù)

      光譜成像技術(shù)就是把傳統(tǒng)的圖形成像技術(shù)與現(xiàn)代化的光譜成像技術(shù)相結(jié)合,進而對某項產(chǎn)品的化學成分和物理結(jié)構(gòu)進行檢測。從目前來看,該項技術(shù)也已經(jīng)成為眾多檢測技術(shù)中最為準確和迅速的檢測技術(shù)之一[6]。

      如今新興的光譜檢測技術(shù)已經(jīng)普遍應(yīng)用于糧食的霉變檢測研究中。其他檢測技術(shù)一般情況下都是根據(jù)霉變所散發(fā)出來的氣味或者化學氣體進行相應(yīng)的檢測工作,而光譜技術(shù)中的近紅外光譜則可根據(jù)產(chǎn)品中的脂肪酸含量的濃度來判斷所檢產(chǎn)品是否發(fā)生霉變,可實現(xiàn)對糧食霉變的快速無損檢測[7]。

      并且,高光譜圖像技術(shù)不僅可以反映出被檢測產(chǎn)品的動態(tài)特征,還能反映出被檢測產(chǎn)品的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特征和各種化學組成的一系列相關(guān)信息。但是高光譜圖像技術(shù)所需要的儀器價格普遍偏高,并且它在糧食品質(zhì)的檢測應(yīng)用上仍然處于初級階段,還未實質(zhì)性地對其進行科學合理的應(yīng)用。

      3 結(jié) 論

      綜上所述,隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,各種儲糧技術(shù)也在不斷更新發(fā)展,在糧食發(fā)生霉變的問題上,相關(guān)科研小組已相繼研究出了各種檢測霉變技術(shù),有效解決了糧食發(fā)生霉變的問題,使人們的食品安全問題得到了有效保障。

      參考文獻

      [1]郭小倩.糧食霉變及其快速檢測技術(shù)研究進展[J].中國食品,2019(21):115.

      [2]周穎,惠延波,馮蘭芳,等.基于X射線斷層掃描的小麥籽粒霉變結(jié)構(gòu)研究[J].中國糧油學報,2019,34(7):95-100.

      [3]吳莉莉,林愛英,鄭寶周,等.電子鼻檢測技術(shù)在糧食霉變識別中的應(yīng)用研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學,2009,37(21):10133-10135.

      [4]劉歡,王雅倩,王曉明,等.基于近紅外高光譜成像技術(shù)的小麥不完善粒檢測方法研究[J].光譜學與光譜分析,2019,39(1):223-229.

      [5]沈飛,劉鵬,蔣雪松,等.基于電子鼻的花生有害霉菌種類識別及侵染程度定量檢測[J].農(nóng)業(yè)工程學報,2016,32(24):297-302.

      [6]于施淼,盧偉,梁琨,等.基于高光譜成像技術(shù)結(jié)合PCA-GRNN的糙米發(fā)芽率檢測方法研究[J].激光與光電子學進展,2015,52(11):255-262.

      [7]邱并生.利用拮抗物生物防治黃曲霉毒素[J].微生物學通報,2011,38(11):1747.

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