近紅外線在線監測糖廠入榨甘蔗質量應用初探

張彩霞，唐新陽，關榮遠，覃文雄，農葵艷

(南寧糖業股份有限公司明陽糖廠，廣西南寧530227)

0 前言

60年代初，Norris和Buller將近紅外的反射光譜技術用于分析谷物類農產品的濕度研究，揭示了這一技術在農產品及其加工領域、食品工業領域應用研究新的篇章[1-3]。從而近紅外技術在食品和農產品加工中的應用實例及方法被不斷的提出，主要應用在工程中的食品成分分析、品質檢測以及在線的品質監測與控制[4-6]。近紅外技術具有以下特點：①無前處理、無污染、方便快捷：近紅外光線具有很強的穿透能力，在檢測樣品時，不需要進行任何前處理，可以穿透玻璃和塑料包裝進行直接檢測，也不需要任何化學試劑，既不會對環境造成污染，又可以節約大量的試劑費用。近紅外儀器的測定時間短，幾分鐘甚至幾秒鐘就可以完成測試，并打印出結果；②無破壞性：無破壞性是近紅外技術一大優點，根據這一優點，近紅外技術可以用于果蔬原料及成品的無損檢測，在果品貯藏庫中安裝近紅外裝置，能夠實現果蔬的自動檢測，節省大量的人力和物力；③在線檢測：由于近紅外技術能夠及時快捷的對樣品進行檢測，在生產中，可以在生產流水線上配置近紅外裝置，對原料和成品及半成品進行連續再現檢測，有利于及時地發現原料及產品品質的變化，便于及時調控，維持產品質量的穩定。光纖導管和光纖探頭的開發應用使遠距離檢測成為現實。并且遠距離檢測技術特別適用于污染嚴重、高壓、高溫等對人體和儀器有損害的環境應用，為近紅外網絡技術的發展奠定了基礎；④多組分同時檢測：多組分同時測定是近紅外技術得以大力推廣的主要原因。在同一模式下，可以同時測定多種組分，比如在測小麥的模式中，可以同時測定其蛋白質含量、水分含量、硬度、沉淀值、快速混合比等指標，這樣大大簡化了測定操作[1,3,7]。

糖廠對進廠甘蔗質量特別是含糖分指標的監測是一個難題，由于傳統的測量方法耗時長，一般從采樣到分析結果需要連續工作5～6 h。另外相對于入榨蔗量與樣本量非常微小，樣本代表性不足，即便后來一些糖廠在蔗帶采蔗絲代替在蔗場采整條甘蔗，樣本的代表性有了較大的提高，但是因為數據少，每個月只做3～4個樣本，未能全面準確評價入榨甘蔗質量，對甘蔗砍運監督管理、促進提升砍運管理、提高入榨甘蔗質量的力度還十分有限。任何一家制糖生產廠，全面準確掌握所有入榨甘蔗的質量對糖廠的生產管理、促進提升砍運管理，不斷提高甘蔗質量，可實現高糖分、高產糖率，創造更高的經濟效益，還可以為下一步改變甘蔗收購方法方式，實施進廠甘蔗按質論價的目標打下基礎。

本文對在線紅外線系統進行了簡介，對在線紅外線系統檢測入榨甘蔗的效果進行了分析，以期為今后其在糖廠的應用提供參考。

1 在線紅外線快速測量儀

1.1 在線紅外線快速測量儀原理

瑞典波通儀器公司出品的DA7440在線近紅外分析系統外形尺寸-主機尺寸：195 mm(H)×461 mm(W)×210 mm(D)；主機凈重：11 kg。光學特性：波長范圍：900～1700 nm(通常使用950～1650 nm)；波長準確性：＜0.05 nm；波長穩定性：＜0.2 nm/年；分光系統：鍍金全息固定光柵；光譜采集速度：約30次全光譜/s；噪音：＜0.00003 AU，在3 s測量時間內；光源壽命：12000 h，用戶可更換；樣品呈現方式：非接觸式；光斑有效面積：直徑大于10 cm。該系統利用蔗絲中不同成分及不同含量對近紅外線吸光、反光、折光有不同規律的性質，采用高速二極管陣列技術和全光譜掃描技術相結合的檢測方法，通過對蔗絲發射和接收在線近紅外線，能夠在1 min之內檢測出蔗絲的纖維和蔗糖分及蔗絲中蔗汁的轉光度、蔗糖分、錘度、重力純度、還原糖分等甘蔗質量指標。

1.2 在線紅外線快速測量儀安裝

2018年 12月份本廠在壓榨車間一線的二級蔗帶使用瑞典波通公司生產的 DA7440近紅外線分析儀，具體安裝位置為：甘蔗破碎工序之后，初榨工序之前的蔗料鏈式傳送帶。該位置的甘蔗絲，已經完成了破碎工序，混合比較均勻。安裝位置如圖 1所示：

(1)根據實際生產情況安裝支架可以調節高度。

(2)安裝支架設計有防塵網，既可以防止蔗絲污染在線近紅外系統，又可以通風散熱。

(3)上蓋有鎖扣，可以起到防盜作用。

(4)支架下端設計成具有一定角度的斜面，可以防止蔗絲的高度較大時，污染在線近紅外系統鏡頭。

圖1 在線近紅外系統安裝示意圖

1.3 在線近紅外線系統模型數據庫簡介

在線近紅外系統檢測蔗絲品質，供應商已經開發了成熟的近紅外模型。評價近紅外模型的2個指標：決定系數R2(R2的范圍：0～1，越接近1，越好)，R2越大(即越接近1)，說明模型的相關性越高，即近紅外模型能很好地區分出蔗絲成分的高低變化。預測標準偏差 SEP反映近紅外模型的預測準確度，SEP越小越好，SEP越小，說明在線近紅外系統檢測蔗絲的準確度越高。由表 1蔗絲各成分的近紅外模型效果可以看出，蔗絲各成分指標：轉光度、錘度、重力純度、纖維和蔗糖分的近紅外模型效果均很好，尤其是轉光度、錘度和蔗糖分的近紅外模型效果最好。

1.4 在線近紅外線系統模型數據應用校準

表1 蔗絲近紅外模型效果

錘度 11.7%～20.5% 0.89 0.38重力純度 64%～86% 0.77 1.73纖維分 9.5%～13.5% 0.39 0.56蔗糖分 7.2%～13.5% 0.86 0.36

在線近紅外系統安裝調試完成后，需要對儀器進行校正。采集具有代表性的蔗絲樣品22份，對比蔗絲樣品的化驗值(LAB)和在線近紅外系統的預測值，發現存在系統差(截距)。在線近紅外系統的系統差(截距)校準后，檢測準確度與模型本身的精確度一致，滿足要求(表2)。

1.5 數據通迅方案和顯示

在線近紅外系統提供多種數據傳輸方式，將連續檢測數據整合到客戶的控制系統，如OPC DA、Profibus DP、Modbus-TCP、以太網TCP/IP、模擬信號輸出等。此外，在線近紅外系統采用網頁版的操作軟件和使用界面，支持每隔5 s更新數據，在線近紅外系統實時檢測數據顯示如圖2所示。將儀器控制電腦接入客戶局域網，局域網內的任何計算機只需要安裝一個瀏覽器，并輸入在線近紅外系統控制電腦的IP地址，便可以登錄儀器操作界面。

表2 在線近紅外系統模型數據應用校準結果

圖2 在線近紅外系統實時檢測數據顯示

在線近紅外系統數據統計軟件可以幫助客戶實現任何時間段內數據的查詢統計，設計查詢統計間隔：0.5～24 h，以及根據需要設定不同時段和日期，班次、日、月、季度和榨季的統計報告查詢和統計數據。在線近紅外系統數據統計顯示和導出報表見 圖3和圖4。

圖3 在線近紅外系統數據統計顯示(2018年12月16～26日)

圖4 在線近紅外系統數據統計導出報表(2018年12月1～26日)

2 在線近紅外系統檢測蔗絲的試用效果總結

2.1 隨機抽樣 2天蔗絲樣本驗證在線近紅外系統檢測數據準確性

在線近紅外系統模型數據應用校準后，用于連續檢測蔗絲品質。為了進一步驗證評估儀器的檢測準確度，分別于2018年12月19日和2018年12月21日隨機抽樣分析8組數據，驗證在線近紅外系統檢測的數據與化驗分析的數據準確性，結果如表 3所示。

蔗汁錘度測量對比：人工測量與紅外線測量 2天平均相差值分別為-0.05%、0.12%；重力純度測量對比：人工測量與紅外線測量平均相差值為0.12%、-3.06%；甘蔗糖分測量對比：人工測量與紅外線測量平均相差值為-0.13%、-0.33%；蔗汁還原糖分測量對比：人工測量與紅外線測量平均相差值為0.08%、0.06%；甘蔗纖維分測量對比：人工測量與紅外線測量平均相差值為0.27%、0.06%；以上人工檢測及近紅外檢測結果，兩數據誤差率均小于5%。

表3 蔗絲化驗分析和在線近紅外系統檢測的數據對比

2.2 連續 5天抽樣蔗絲驗證在線近紅外系統檢測蔗絲的準確性

2.2.1 驗證方案

在成功驗證了2天隨機抽樣在線近紅外系統檢測蔗絲準確性的基礎上，驗收組組織了更全面細致的驗收方案：化驗室按照正常品控和生產的標準，按時每天取樣和化驗，然后對比化驗分析和在線近紅外系統數據的差異。其目的為驗證在線近紅外系統檢測蔗絲的準確性和穩定性，考察在線近紅外系統代替化驗分析檢測蔗絲的可行性。

2.2.2 方案實施

各部門配合在2018年12月24～28日5天連續抽樣25批次的蔗絲，驗證在線近紅外系統檢測蔗絲 與化驗分析的數據準確性，結果如表4所示。

表4 蔗絲化驗分析和在線近紅外系統檢測的數據對比(2018年12月24～28日)

2.2.3 數據分析

根據表4化驗室分析和近紅外系統檢測的數據匯總得出表 5，其中錘度的誤差絕對值范圍 0.02～0.92、誤差率為 1.17%；重力純度誤差絕對值范圍0.00～4.26、誤差率為-0.98%；蔗糖分誤差絕對值范圍 0.02～0.75、誤差率為-0.30%；還原糖分誤差絕對值范圍0.02～0.30、誤差率為2.08%；纖維分誤差絕對值范圍0.00～0.92、誤差率為0.84%；轉光度誤差絕對值范圍0.01～0.86、誤差率為0.51%。

表5 化驗室分析數據和近紅外線檢驗儀數據對比匯總表(2018年12月24～28日)

依據在線近紅外系統試用的技術要求：①實現1 min內在線檢測出蔗絲的纖維和蔗糖分及蔗絲中蔗汁的轉光度、錘度、重力純度等功能；②主要指標(錘度、重力純度、蔗糖分、還原糖分、纖維分)檢測的誤差≤5%，按GB/T 10499-2014《糖料甘蔗試驗方法》，說明在線近紅外系統實時在線檢測蔗絲的準確度高，檢測誤差達到化驗分析的誤差要求，可以用來代替化驗分析的方法(因數據采集時間和量有限，此結論只能適用于本論文數據采集階段)，用于生產過程檢測蔗絲(即入榨甘蔗)的質量。

3 日常使用過程的維護和數據分析比對修正偏差

(1)蔗層表面保持平整并使蔗層表面與紅外線的鏡頭保持在有效的測量距離內可使設備測量過程更穩定；選擇蔗層較平整位置上方安裝，還可在測量前對蔗層進行理平。

(2)保持紅外線鏡頭的干凈，是確保測量數據準確的前提條件之一，每天可用 75%的酒精擦拭鏡頭保護層。

(3)日常數據修正：在線近紅外系統每5 s測得一組數據并自動記錄在系統里，為確保數據真實可靠，化驗室制定出日常驗證方案，每半個月采集一組蔗絲(大約5～6個樣本)以人工分析結果數據與紅外線數據對比，修正紅外線偏差；除了定期的驗證外，發現有數據異常情況時，可采集壓榨初汁測轉光度、錘度、重力純度數據作快速的修正。

4 在線近紅外系統數據的應用

(1)近紅外線系統正常使用后，每5 s測量一組數據實現了甘蔗質量大數據，我們從其數據庫中設定1 h、每班(8 h)、每日(24 h)計算甘蔗的平均蔗糖分、還原糖、重力純度、纖維分數據形成報表；農務使用數據查詢平臺，可讀取任何時段的數據，當發現數據異常或波動，對照農務系統進廠甘蔗信息可迅速查出異常甘蔗來自具體村坡、蔗農品種、砍蔗時長等信息進而確定責任人，及時發現及時查明砍、運工作存在的問題及原因，進而采取措施、跟蹤措施實施效果；以紅外線數據作為輔助管理，問題發現及時準確，針對性強，解決效率高，效果顯著。通過以上方法，實現農務砍運精細管理，取得了顯著成效，2018/19年榨季全區各糖廠蔗糖分普遍低于上年，但本廠甘蔗糖分不降反升，實現入榨甘蔗糖分、產糖率名列前茅。實踐證明使用近紅外在線快速檢測，可監督農務進廠甘蔗質量，督促和指導農務進一步完善甘蔗砍運工作，提高進廠甘蔗質量、提高產糖率。

(2)由于紅外線數據量大，較于傳統的采樣分析，近紅外線檢測數據的變化能夠更真實全面反映進廠甘蔗的質量狀況：

自2019年1月份起，本廠的生產班報、日報表中的甘蔗蔗糖分基本按紅外線檢測數據取數，通過中間制品分析數據以及產糖的計算，甘蔗糖分與產糖率以及蔗渣、濾泥、廢糖蜜的糖分損失及無形損失之間物料是平衡的。

2月和 3月因洄溶寄倉赤砂和白砂，生產報表甘蔗蔗糖分比紅外線檢測數據高0.2%，檢測數據與實際生產基本符合。

經過一個榨季的運行，證明生產報表的甘蔗糖分可直接使用近紅外線所測得的入榨甘蔗糖分數據。

5 結論與展望

(1)在線近紅外系統用于日常檢測蔗絲的質量，實時在線檢測蔗絲的準確度高，可以用來代替常規化驗分析的方法，取消初汁壓汁采樣分析，用近紅外數據代替。

(2)采用在線近紅外系統，提高了檢測頻率，實現了實時檢測入榨甘蔗糖分等指標，評價某個時段的產糖率水平時可識別是原料甘蔗還是生產環節原因，快速實現明確責任部門，在錯綜復雜制糖生產環節快速找出問題的關鍵、迅速解決問題。

(3)在線近紅外檢測入榨甘蔗糖分，可為下一步收購原料甘蔗實施按質論價打下基礎，促進蔗農選擇種植高糖品種，改變長久以來只追求產量的單一思維，實現蔗農及糖廠雙贏，初步方案如下：①利用當前安裝使用的在線近紅外系統，配套相應的蔗帶運行監控及記錄系統，準確識別每車進入生產線甘蔗，在甘蔗倒入蔗槽時建立開始進入標志位及結束進入的標志位。②通過運動控制統計方法，統計初始標志位與結束標志位，統計該車甘蔗通過近紅外糖分分析儀的運動軌跡過程(計量通過翻板機的一級帶、勻速除泥帶、翻板機的二級帶；車間一級帶、車間二級帶到檢測儀部分的過程)。儀表識別整個過程后，采用該車甘蔗的中間分析部分(如：20%～80%可設定)的平均值糖分含量作為該車甘蔗含糖分。③采用計算翻板機蔗帶及蔗帶的實際長度建立真實的運動軌跡計量。可以真正實時反映并追蹤在蔗帶上的甘蔗的位移軌跡直到甘蔗位移到近紅外糖分檢測設備。進而確定每車甘蔗的測量范圍，最后經過對該車甘蔗所有數據計算平均值，即得出每車進廠入榨甘蔗糖分。④甘蔗糖分數據與農務甘蔗款結算系統中的按質論價計算公式關聯并計算出每車入榨甘蔗的蔗款。