【摘 要】
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和面是小麦面条加工过程中重要的一道工序,然而目前和面过程终点的判别主要是依据人工经验,缺少基于客观分析的量化评价方法研究,面絮与面条品质的关系也不明确。本研究基于深度学习技术构建了和面阶段面絮颗粒图像自动识别模型,表征了模型识别阶段面絮颗粒的宏观状态与面条品质关系,依据图像处理技术提出了面絮图像识别的核心指标,从水分运动、化学相互作用及微观结构等角度揭示了面絮调控面条品质的机制,对于实现和面过程的
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和面是小麦面条加工过程中重要的一道工序,然而目前和面过程终点的判别主要是依据人工经验,缺少基于客观分析的量化评价方法研究,面絮与面条品质的关系也不明确。本研究基于深度学习技术构建了和面阶段面絮颗粒图像自动识别模型,表征了模型识别阶段面絮颗粒的宏观状态与面条品质关系,依据图像处理技术提出了面絮图像识别的核心指标,从水分运动、化学相互作用及微观结构等角度揭示了面絮调控面条品质的机制,对于实现和面过程的自动化控制具有指导性意义。具体的研究结果如下:(1)基于面粉颗粒湿法团聚的机制,并结合面絮状态图像的大数据分析,将和面过程划分为初始面粉(阶段1)、润湿黏连(阶段2)、聚集成形(阶段3)、破裂分散(阶段4)和稳定平衡(阶段5)五个阶段。选择具有50层网络的Res Net50作为预训练网络,通过改变输出层层数和输出类别数,并引入迁移学习,利用原始网络权重作为初始值开始训练,构建一个针对小麦粉和面阶段图像识别的Transfer-Res Net50网络模型,模型识别准确率高达98.5%,具有良好的可靠性。(2)研究了模型识别阶段面絮颗粒的宏观状态与面条品质关系,并依据图像处理技术提出了面絮图像识别的核心指标。结果表明,和面过程中,水分从大颗粒面絮向小颗粒面絮转移,在稳定平衡阶段面絮的水分分布更加均匀。通过对和面过程中面絮图像降维处理,提取了不同和面阶段图像中面絮颗粒之间的堆叠阴影面积作为面絮颗粒均匀度的量化评价指标,发现堆叠阴影面积均值大小与面絮颗粒大小的变化趋势一致,并且从润湿黏连阶段到稳定平衡阶段,堆叠阴影部分面积的标准差从7.62×10~8下降到2.46×10~7,实现了面絮颗粒均匀度的量化评价,证明了基于图像实现和面阶段自动化识别的可能性。此外,所有面条在不同阶段的品质(蒸煮、质构)变化趋势一致,并在稳定平衡阶段达到稳定。通过相关性分析进一步发现面絮堆叠阴影面积均值与蒸煮损失呈极显著正相关(r=0.93),与面条弹性、硬度呈极显著负相关(r=-0.90,r=-0.71),说明面絮特性与面条品质的高度相关性。(3)以爱菊面粉为例,从面条质构、水分状态及分布、蛋白质分子特性及微观结构揭示了面絮状态调控面条品质的机制。结果表明,从润湿黏连(阶段2)到稳定平衡阶段初期(阶段5-1),面片的硬度、弹性和咀嚼性逐渐增加并达到最大,在稳定平衡阶段中后期(阶段5-2、5-3),面片硬度等指标数值下降;润湿黏连阶段,水分自由度高,并在稳定平衡(阶段5)达到稳定;所有和面阶段中氢键、离子键的强度明显低于疏水相互作用的强度,游离巯基含量在稳定平衡状态后期(阶段5-2、5-3)降低并趋于稳定,二硫键含量在此阶段逐渐增多并保持稳定,蛋白质实现充分交联,决定了面条微观结构和宏观品质。本研究提出了面絮颗粒之间的堆叠阴影面积作为面絮均匀度的量化评价方法的理论依据,证明了面絮均匀度与面条品质之间的关系,为小麦面条和面过程自动控制提供了新的思路。
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