Программно-алгоритмические средства обеспечения информационно-измерительной системы определения потребительских свойств зернопродуктов
На правах рукописи
ФЕДОТОВ Виталий Анатольевич ПРОГРАММНО-АЛГОРИТМИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЬСКИХ СВОЙСТВ ЗЕРНОПРОДУКТОВ 05.11.16 – Информационно-измерительные и управляющие системы (промышленность)
Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук
Оренбург 2013
Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образова тельном учреждении высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет».
Научный руководитель - доктор технических наук, доцент Медведев Павел Викторович
Официальные оппоненты: Булатов Виталий Николаевич, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Оренбургский государствен ный университет», профессор кафедры промышленной электроники и информаци онно-измерительной техники;
Бахарева Надежда Федоровна, доктор технических наук, доцент, ФГОБУ ВПО «Поволжский государствен ный университет телекоммуникаций и ин форматики» (г. Самара), заведующий кафедрой информатики и вычислительной техники Ведущая организация - ФГБОУ ВПО «Воронежский государст венный университет инженерных технологий»
Защита состоится 1 июля 2013 г. в 13:00 на заседании диссертационного совета Д 212.181.07, созданного на базе ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет», по адресу: 460018, г. Оренбург, пр. Победы, 13, ауд. 6205.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».
Автореферат разослан 26 мая 2013 г.
Ученый секретарь диссертационного совета В.И. Рассоха
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. На сегодняшний день для контроля потребительских свойств пшеницы руководствуются в основном государственным стандартом на показатели качества, однако даже их комплексный учет не может однозначно охарактеризовать потребительские достоинства зерна и продуктов переработки.
Методики их определения в промышленности характеризуются большой тру доемкостью, высокими инструментальными и субъективными погрешностями, а сами показатели – высокой лабильностью: при одинаковых показателях каче ства разные сорта характеризуются существенными различиями технологиче ских свойств.
В отличие от российского, в американском стандарте пшеницы классифи цируют по признаку твердозерности, что позволяет точнее определять различия в их технологических свойствах и рациональнее использовать по целевому на значению. Однако используемые для оценки твердозерности методы имеют не достаточную точность измерения, что делает их малопригодными для исполь зования. В одной группе методов оценка прочностных свойств зерновой массы происходит по величине крутящего момента, фиксируемого при разрушении зерна на электродинамометре, что характеризуется невысокой точностью при большой трудоемкости. В другой группе методов пользуются различными ва риациями микротвердомеров, определяющими твердозерность каждой отдель ной зерновки с последующим нахождением среднего значения, что вызывает необходимость большого числа измерений. Наиболее распространёнными при исследовании зернопродуктов являются методы, основанные на анализе грану лометрического состава муки с нахождением, например, содержания частиц определенной фракции крупности – индекса размера частиц. Однако данные методы оценивают размер частиц только одним параметром – проходимостью через сито с фиксированным размером отверстий – и характеризуются низкой точностью определения показателей свойств.
На предприятиях отрасли контроль микробиологической контаминации зерна, его загрязненности тяжелыми металлами носит эпизодический характер ввиду сложности проведения измерений. Недостаточный учет показателей безопасности зерна приводит к недостоверной оценке его потребительских ка честв.
На основании изложенного, актуальным является поиск путей организации работы специализированной информационно-измерительной системы (ИИС) для решения задачи повышения точности определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Цель работы – повышение точности определения показателей потреби тельских свойств зерна пшеницы и продуктов переработки за счет использова ния в качестве комплексного показателя твердозерности и учета показателей безопасности в информационно-измерительной системе.
Задачи исследования:
1. Анализ существующих методов и алгоритмов определения потребитель ских свойств зерна и продуктов переработки, связанных с оценкой показателя твердозерности и показателей безопасности.
2. Разработка программно-алгоритмических средств обеспечения обработ ки информации в ИИС определения потребительских свойств зерна и продук тов переработки, использующей данные гранулометрического анализа.
3. Разработка алгоритмов работы ИИС, учитывающих влияние биологиче ских и климатических факторов на формирование показателей технологических свойств и безопасности зерна пшеницы и продуктов переработки.
4. Выявление основных метрологических характеристик предложенной ИИС и оценка эффективности ее использования в зерноперерабатывающей промышленности с помощью ранжирования графа показателей потребитель ского качества зерна пшеницы и продуктов переработки.
Объект исследования – информационно-измерительная система опреде ления показателей потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Предмет исследования – методическое, алгоритмическое и программное обеспечение ИИС для повышения точности определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Методы исследования: оптического микроскопирования, структурного анализа изображений, оценки структурно-механических свойств зерна, реоло гических свойств теста, технологических свойств зерна пшеницы и продуктов его переработки, мембранной вакуумной фильтрации микроорганизмов, атом но-абсорбционного анализа, описательной статистики, корреляционно регрессионного анализа, объектно-ориентированного и линейного программи рования, математического моделирования на ЭВМ.
Научной новизной обладают:
- разработанный метод гранулометрического анализа, который, в отличие от известных, базируется на оптическом микроскопировании размола зерна пшеницы для нахождения показателя твердозерности;
- модель прогнозирования потребительских свойств зерна пшеницы и про дуктов переработки, которая, в отличие от известных, основана на выявленных корреляционных зависимостях физико-химических показателей качества зерна и показателей безопасности от климатических и сортовых особенностей выра щивания пшеницы;
- разработанные способы определения потребительских свойств пшеницы, которые, в отличие от известных, снижают погрешность определения за счет использования предложенной ИИС, основанной на комплексном показателе твердозерности зерна.
Практическую значимость имеют:
- разработанное программное обеспечение гранулометрического анализа путем оптической микроскопии (свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011610605), служащее для прогнозирования техноло гических качеств зерна пшеницы (патенты на изобретения № 2433398, № 2442132) и позволяющее при составлении помольных партий управлять функциональными свойствами продуктов переработки зерна;
- установленные корреляционные зависимости между физико химическими показателями, в том числе твердозерностью, и показателями безопасности зерна пшеницы и продуктов переработки, при уровне достовер ности 95 %, позволившие: организовать подсистему обработки информации в ИИС для формирования рекомендаций по целевому назначению зерна и разме щению угодий, повысить быстродействие процесса определения потребитель ских свойств пшеницы, а также на 27 % повысить эффективность использова ния ИИС, что установлено на основе сравнения характеристик аддитивных ста тических моделей, содержащих различные показатели потребительских свойств зерна и продуктов переработки.
Результаты, выносимые на защиту
:
1) метод гранулометрического анализа, базирующийся на оптическом мик роскопировании размола зерна пшеницы, для нахождения показателя твердо зерности;
2) модель прогнозирования потребительских свойств пшеницы, основанная на выявленных корреляционных зависимостях физико-химических показателей качества зерна и показателей безопасности от климатических и сортовых осо бенностей выращивания пшеницы;
3) способы определения потребительских свойств пшеницы, в отличие от известных, снижающие погрешность определения за счет использования пред ложенной ИИС, основанной на комплексном показателе твердозерности зерна.
Реализация работы. Предложенная методика определения показателя твердозерности и других технологических качеств пшеницы подтверждена со ответствующим актом от ОАО «Оренбургское хлебоприемное предприятие».
Результаты исследования, на основе которых сформированы рекомендации по целевому назначению зерна и размещению угодий, подтверждены справкой Министерства сельского хозяйства, пищевой и перерабатывающей промыш ленности Оренбургской области. Результаты работы внедрены в учебный про цесс ФГБОУ ВПО «Оренбургский государственный университет».
Апробация работы. Основные результаты исследований по теме диссер тации доложены и получили одобрение на научно-практических конференциях:
международной «Пищевая промышленность: состояние, проблемы, перспекти вы» (Оренбург, 2009 г.);
третьей всероссийской «Современное состояние пер спективы развития пищевой промышленности и общественного питания» (Че лябинск, 2009 г.);
Х межрегиональной «Современное хлебопекарное производ ство: перспективы развития» (Екатеринбург, 2009 г.);
VIII международной «Природноресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов» (Пенза, 2010 г.);
II международной «Новое в технологии и технике пищевых производств» (Воронеж, 2010 г.);
международной «Состояние, перспективы экономико-технологического развития и экологически безопасного производ ства в АПК» (Оренбург, 2010 г.), а также на всероссийской научно методической конференции «Университетский комплекс как региональный центр образования, науки и культуры» (Оренбург, 2013 г.).
Публикации. По материалам диссертации опубликовано 16 работ, в том числе 7 – в журналах, включенных в «Перечень …» ВАК, глава в коллективной монографии, и получены 2 патента на изобретения и государственное свиде тельство о регистрации программы.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 разделов, заключения, списка использованных источников из 127 наименований и при ложений. Основная часть изложена на 150 страницах текста, содержит 49 ри сунков, 36 таблиц.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель, науч ная новизна, приведены сведения о практическом использовании полученных результатов и представлены основные положения, выносимые на защиту.
В первом разделе проведен анализ описанных в литературных источниках способов определения показателя твердозерности, алгоритмов оценки техноло гических качеств зерна в зерноперерабатывающей промышленности, а также влияния микробиологической контаминации зерна и содержания тяжелых ме таллов на потребительские свойства пшеницы.
Разработкой математического обеспечения, позволяющего оценивать по требительские качества зерна пшеницы и продуктов переработки, занимались отечественные и зарубежные ученые Н.С. Беркутова, Г.А. Егоров, Е.Д. Казаков, И.Е. Казакова, Н.П. Козьмина, В.Л. Кретович, Я.Н. Куприц, А.И. Моисеева, Е.А. Немчинова, Е.П. Попова, И.А. Швецова, П.К. Вильям, Р.Х. Килборн, П.Д. Коллинз и многие другие.
Повышение точности определения потребительских свойств зерна обеспе чивает использование ИИС (рис. 1). Узлы измерительных устройств и аналого цифрового преобразования формируют информацию о предмете измерения для последующей ее обработки. Узел подсистемы обработки информации включает в себя модели и алгоритмы, на основе которых происходит анализ полученной в результате измерений информации, следовательно, от выбранного алгоритма и качества используемой информации в итоге зависит объективность данных о потребительских свойствах зерна. На основании этого выработаны два вариан та организации работы специализированной ИИС определения потребитель ских свойств зерна и продуктов переработки.
Рисунок 1 – Обобщенная структурная схема информационно-измерительной системы определения потребительских свойств зерна и продуктов переработки:
1 – измерительные устройства;
2 – аналого-цифровой преобразователь;
3 – подсистема обработки информации;
4 – подсистема отображения информации о потребительских свойствах;
5 – потребитель информации В рамках первого предлагается изменение алгоритма определения потре бительских свойств зерна таким образом, чтобы при определении показателей качества зерна руководствоваться показателем твердозерности вместо широко используемых в зерноперерабатывающей промышленности: стекловидности, натуры, зольности, характеристик клейковины (рис. 2).
Рисунок 2 – Показатели качества зерна, влияющие на потребительские свойства зерна и продуктов переработки Общеизвестно, что эти показатели характеризуются большой погрешно стью при оценке с их помощью потребительских свойств зерна. Определение одного показателя качества вместо нескольких позволяет упростить алгоритм обработки потока информации, приводя тем самым к уменьшению количества информации об объекте и снижению погрешности при измерении. Твердозер ность тесно связана с физико-химическими свойствами зерна, является более объективным показателем качества зерна, что доказано многочисленными на учными исследованиями, тем самым определение этого показателя обеспечива ет высокую производительность измерений, повышает коррелируемость полу чаемых данных с другими показателями качества зерна. Реализация такого ал горитма представляет собой разработку методики и программных средств об работки данных гранулометрического анализа, полученных с помощью оптиче ского микроскопирования для экспрессного определения потребительских свойств пшеницы.
Наряду с оценкой твердозерности для повышения точности оценки потре бительских свойств пшеницы необходимо определение в ИИС показателей безопасности зерна: микробиологической контаминации зернового сырья спо рами возбудителей «картофельной» болезни хлеба, загрязненности зерна тяже лыми металлами и других.
Второй алгоритм заключается в определении технологических свойств зерна и показателей безопасности в синтезе с биологическими и климатически ми факторами формирования качества зерна. В качестве биологических факто ров рассмотрены ботаническая (сорта) и товарная (типы) классификации зерна, в качестве климатических факторов – погодные условия зоны произрастания пшеницы. Данные факторы представлены в виде информационных потоков – возмущающих параметров системы, которые оказывают непосредственное влияние на показатели физико-химических свойств и безопасности зерна. Ком плексная оценка этих показателей дает возможность выработки рекомендаций в вопросах целевого назначения зерна и размещения его сельскохозяйственных угодий, а, значит, и управления формированием потребительских свойств зерна и продуктов переработки при составлении помольных партий.
На основании проведенного анализа алгоритмов определения потребитель ских свойств зерна сформулированы цель и задачи исследования.
Во втором разделе приведены способы определения потребительских свойств пшеницы на основе организации подсистемы обработки информации ИИС определения потребительских свойств пшеницы (рис. 2). Для их реализа ции использован алгоритм обработки данных гранулометрического анализа, полученных с помощью оптического микроскопирования, включающий сле дующие этапы (рис. 3).
Рисунок 3 – Схема обработки данных гранулометрического анализа с помощью разработанного программного обеспечения Гранулометрическому анализу подвергнуты образцы муки 70%-ного выхо да лабораторного размола зерна пшеницы на мельнице МЛУ-202. Предложены два варианта получения микроснимков размола зерна пшеницы для проведения гранулометрического анализа – с помощью оптического микроскопирования с использованием цифровой CCD (Charge-Coupled Device) камеры и с помощью сканера с CIS (Contact Image Sensor) матрицей. Получаемые микроснимки про анализированы с помощью разработанного программного обеспечения. В каче стве программной среды для разработки компьютерного приложения, реали зующего интерфейс с пользователем, выбран Borland C++Builder. В ходе анали за полученных изображений в качестве программного средства для проведения гранулометрических измерений образцов задействована библиотека алгоритмов компьютерного зрения, обработки изображений и численных алгоритмов обще го назначения с открытым кодом Open Source Computer Vision Library (OpenCV) вкупе с Highgui - модулем для захвата изображения с камер и из фай лов, чтения/записи статических изображений. Для программирования исполь зовались алгоритмические языки С/C++ и PHP, разработаны модули управле ния экспериментом, обработки данных и визуализации результатов.
В результате статистической обработки данных гранулометрического ана лиза получены регрессионные уравнения (рис. 4), позволяющие прогнозировать технологические качества зерна: водопоглотительную способность муки ВПС, %;
твердозерность ТВ, кг/мм.
а – для показателя твердозерности б – для показателя ВПС Рисунок 4 – Связь показателей гранулометрического анализа пшеницы с технологическими свойствами пшеницы Основным показателем качества ИИС как системы измерения является по казатель достоверности выдаваемой информации. Достоверность информации в разработанной математической модели определялась доверительной ошибкой % и степенью вероятности попадания в доверительный интервал 95 %. Уста новлена статистическая значимость уравнений регрессии на основе критерия Фишера, их адекватность – согласно коэффициентам детерминации.
Определение твердозерности с помощью гранулометрического анализа пу тем оптической микроскопии характеризуется меньшими значениями предель ной относительной погрешности измерений (2,6 - 2,9 %) по сравнению с широ ко используемыми способами, основанными на оценке дисперсности частиц размола зерна: по индексу размера частиц (5,9 - 6,8 %), удельной поверхности размола зерна (10,6 - 15,6 %).
Для решения задачи классификации частиц по форме микроснимки, про шедшие обработку алгоритмами компьютерного зрения, также проанализиро ваны с помощью искусственной нейронной сети. Фигура каждой отдельной частицы, обведенная контуром и отмасштабированная, в виде матрицы пиксе лей растрового изображения поступает на вход нулевого слоя сети. На выходе каждой частице присваивается определенный класс на основе ее сродства с геометрическими фигурами – имеется 5 нейронов выходного слоя по числу оп ределяемых классов частиц. В качестве метода обучения сети использовали обучение с учителем. С помощью алгоритма обратного распространения ошиб ки происходит обучение сети и запись приобретенной информации в базу дан ных. Топология нейронной сети разработана на основе многослойного перцеп трона Розенблатта без обратных связей и связей «через слои». На заключитель ном этапе определяется, к какому классу твердозерности принадлежит анали зируемый образец пшеницы на основе установленных диапазонов распределе ния частиц по классам. Для реализации работы нейронной сети разработано программное обеспечение на основе библиотеки Artificial Neural Network for PHP. Погрешность определения твердозерности, оцененная по числу ошибок определения класса твердозерности, составляет 0,6 ± 0,4 %.
Выявлены статистически значимые связи линейного характера твердозер ности с показателями ВПС и числом падения (таблица).
Таблица – Корреляционная матрица взаимосвязей технологических показателей качества пшеницы (критическое значение коэффициента корреляции r = 0,25) Твердозерность, оце- Твердозерность, Показатели ненная микротвердо- оцененная индексом Стекловидность стью зерна размера частиц муки Тип пшеницы твердая мягкая твердая мягкая твердая мягкая Сахаробразующая 0,24 0,21 0,20 0,15 0,21 0, способность муки Газообразующая 0,24 0,25 0,22 0,23 0,15 0, способность муки Водопоглощающая 0,67* 0,57* 0,45* 0,35* 0,28* 0, способность муки Число падения 0,44* 0,40* 0,31* 0,22 0,21 0, Объемный выход хлеба 0,06 0,05 0,08 0,11 0,11 0, Формоустойчивость 0,03 0,12 0,09 0,14 0,09 0, * - коэффициент корреляции является существенным при уровне значимости = 0, В результате регрессионного анализа связи объемного выхода и формо устойчивости хлеба с показателем твердозерности муки для всех сортов и ти пов пшеницы выяснено, что адекватны полиномиальные уравнения второго по рядка (рис. 5). Значимость уравнений регрессии по мере увеличения степени полинома возрастает несущественно.
а) для объемного выхода хлеба б) для формоустойчивости Рисунок 5 – Зависимости технологических свойств зерна от твердозерности В третьем разделе представлены результаты исследований технологиче ских свойств пшеницы и показателей ее безопасности с учетом биологических и климатических факторов.
Действие предложенных алгоритмов обработки информации в ИИС опре деления потребительских свойств зерна и продуктов переработки показано на примере 13 наиболее распространенных сортов пшеницы Оренбургской облас ти трех зон районирования: восточной, центральной, западной, характеризую щихся различными климатическими условиями, что позволило оценить влия ние климатических факторов на разные сорта пшеницы. Из сортов твердой пшеницы наиболее твердозерные Харьковская 3 и Безенчукская Янтарь, из мяг ких – Саратовская 42 и Учитель. Наиболее высокими значениями твердозерно сти отличаются образцы восточной зоны.
Проведены микробиологические анализы обсемененности зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus методом мембранной фильтрации путем посева смы вов зерна на селективно-дифференциальную для этих микроорганизмов среду Standard-TCC. В ходе анализа многолетних данных обсемененности зерна пше ницы выявлена его высокая обсемененность, от средне- до сильнозараженной, варьирующая от 200 КОЕ/г до 2500 КОЕ/г.
Обнаружена зависимость микробиологической контаминации зерна от биологических факторов: низкая контаминированность у сортов Саратовская 42, Варяг, Учитель, Прохор (300 – 600 КОЕ/г), высокая – у сортов Оренбург ская 10, Юго-Восточная 3 (800 – 1300 КОЕ/г), объясняемая морфологическими различиями зерна;
от зоны произрастания: уровень зараженности больше у зер на восточной зоны (1500 КОЕ/г), чем у зерна центральной или западной (350 – 450 КОЕ/г) зон, объясняемая климатическими особенностями.
На основе полученного регрессионного уравнения зависимости микробио логической контаминации зерна от климатических особенностей ее произра стания, оптимального на всей протяженности Оренбургской области (r = 0,893;
R = 0,797;
Fрасч = 170,42 Fтабл = 3,9), установлено, что к повышению обсеме ненности зерна приводит увеличение теплообеспеченности зоны, а также уменьшение ее увлажненности:
K 2,39 T 5068,76 W 3912,33, где K – контаминация зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus, КОЕ/г;
T – сумма температур теплых месяцев года, С;
W – коэффициент атмосферно го увлажнения за тот же период, мм.
Результаты загрязненности зерна тяжелыми металлами, полученные с по мощью атомно-абсорбционного анализа, показали, что их содержание в зерне Оренбургской области, за исключением никеля, не превышает ПДК.
В качестве основной характеристики, отражающей уровень накопления тяжелых металлов растениями, использован коэффициент биологического по глощения (КПБ), рассчитываемый как отношение концентрации элемента в растении к концентрации в почве. Определены зависимости КПБ от зоны про израстания пшеницы и ее сорта: в Гайском районе (восточная зона) наивысшие значения КПБ у таких элементов, как медь, марганец и никель, для Ташлинско го района (западная зона) характерны наибольшие значения КПБ для цинка, свинца и кадмия. Установлено, что сорта Харьковская 3, Оренбургская 21 и Са ратовская 42 проявляют наибольшую накопительную способность к большин ству тяжелых металлов;
сорта Безенчукская Янтарь и Учитель в наименьшей степени способны к накоплению тяжелых металлов (разница до 80 %). Уста новлена взаимосвязь ассимиляционной способности зерна пшеницы к боль шинству тяжелых металлов и показателя ее твердозерности (r = 0,78 - 0,85).
Принимая во внимание выявленные различия в микробиологической кон таминации пшеницы и ее ассимиляции тяжелых металлов, сформулированы ре комендации относительно целевого назначения зерна и размещения сельскохо зяйственных угодий. Установленные корреляционные зависимости между тех нологическими свойствами и показателями безопасности зерна пшеницы и продуктов переработки дают возможность прогнозирования потребительских качеств пшеницы по предложенным алгоритмам работы подсистемы обработки информации.
В четвертом разделе представлены результаты метрологической прора ботки предложенной ИИС определения потребительских свойств пшеницы и оценки эффективности ее использования. На каждом этапе обработки инстру ментально-прикладным обеспечением данных гранулометрического анализа путем оптической микроскопии оценены возникающие систематические и слу чайные погрешности определения технологических качеств зерна. Системати ческие погрешности оценивали по критерию Фишера с помощью дисперсион ного анализа, а также по критерию Аббе способом последовательных разностей для обнаружения систематических смещений центра группирования результа тов измерений. Показано, что предельные относительные случайные погрешно сти измерения геометрических характеристик частиц размола зерна не превы шают 0,014 - 0,036 %. Оценку случайной погрешности определения показате лях качества пшеницы провели с помощью вычисления среднеквадратичной погрешности, руководствуясь критерием Стьюдента для доверительной вероят ности 95 %. Методическая погрешность определения показателей качества пшеницы оценена в результате сравнительной оценки с данными референтных способов определения исследованных показателей. Поскольку при передаче информации между узлами ИИС погрешности накапливаются, вычислили ре зультирующую относительную погрешность для каждого определяемого пока зателя: для влагопоглатительной способности муки 4,8 - 4,9 %;
для валоримет рической оценки 3,1 - 3,5 %;
для объемного выхода хлеба 4,1 - 4,5 %;
формо устойчивости 2,8 - 3,1 %.
Для оценки эффективности использования ИИС использовали метод экс пертных оценок. При формировании мнения о приоритете показателей качества опирались на данные формализации и визуализации информации построенного неориентированного графа этих показателей. Ранжирование узлов графа прово дилось по их весовым коэффициентам. На основе сравнительной оценки эф фективности аддитивных статических моделей, содержащих предложенные и широко распространенные в зерноперерабатывающей отрасли показатели по требительских свойств зерна, установлено повышение эффективности исполь зования ИИС на 27,0 % за счет организации работы подсистемы обработки ин формации по предложенным алгоритмам.
В заключении приведены основные результаты и выводы диссертации.
В приложениях приведены экспериментальные данные определения по требительских свойств зерна и продуктов переработки, а также обзор способов и устройств автоматического контроля и повышения качества зерна.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Анализ литературных источников выявил: высокую лабильность стан дартизированных показателей качества зерна, недостаточный уровень контроля показателей безопасности в зерноперерабатывающей промышленности, по грешности существующих способов оценки твердозерности, ограниченную возможность прогнозирования потребительских свойств зерна пшеницы и про дуктов переработки.
2. Разработаны способы и программное обеспечение определения физико химических показателей качества зерна пшеницы и продуктов переработки, ос нованные на обработке данных оптической микроскопии алгоритмами компью терного зрения, обеспечивающие получение измерительной информации с мак симальной погрешностью для твердозерности 2,6 - 2,9 %. Разработаны алго ритмическое и программное обеспечения искусственной нейронной сети для обработки данных гранулометрического анализа размола зерна, характеризую щиеся определением класса твердозерности с максимальной погрешностью 0,2 - 1,0 %.
3. Проведено ранжирование сортов пшеницы и зон произрастания в зави симости от биологических и климатических факторов по показателю твердо зерности, ассимиляционной способности к тяжелым металлам, микробиологи ческой контаминации зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus и их протеоли тической активности;
установлены корреляционные связи ассимиляционной способности пшеницы к тяжелым металлам, оцененной по коэффициенту био логического поглощения, с показателем твердозерности (r = 0,78 - 0,85);
полу чено уравнение зависимости обсемененности зерна спорами B.subtilis и B.mesentericus с тепло- и влагообеспеченностью зоны произрастания пшеницы (r = 0,89;
R = 0,80).
4. Использование предложенной ИИС определения показателей потреби тельских свойств пшеницы на основе показателя твердозерности зерна позво ляет снизить погрешности определения показателей реологических свойств (влагопоглатительной способности муки, ее валориметрической оценки) и хле бопекарных свойств пшеницы (объемного выхода хлеба, формоустойчивости):
максимальная относительная погрешность не превышает 5,0 %, установлено повышение эффективности использования ИИС на 27,0 %.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИЗЛОЖЕНЫ В ПУБЛИКАЦИЯХ В изданиях из «Перечня...» ВАК:
1. Федотов, В. А. Исследование влияния природно-географических и сорто вых факторов на накопление тяжелых металлов яровой пшеницей / П. В. Медве дев, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2009. – № 6. – С. 222-226.
2. Федотов, В. А. Оценка уровня зараженности зерна пшеницы различных природно-географических зон Оренбургской области возбудителями картофель ной болезни хлеба / П. В. Медведев, А. С. Степанов, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного университета. – 2010. – № 2. – С. 114-118.
3. Федотов, В. А. Оценка экологических характеристик зерна пшеницы раз личных природно-географических зон Оренбургской области / П. В. Медведев, А. С. Степанов, В. А. Федотов // Известия Оренбургского государственного аграр ного университета. – 2010. – № 1. – С. 17-20.
4. Федотов, В. А. Оценка потребительских свойств продуктов переработки зерна / П. В. Медведев, А. С. Степанов, В. А. Федотов // Известия Санкт Петербургского государственного аграрного университета. – 2010. – № 18. – С. 23 29.
5. Федотов, В. А. Факторы формирования потребительских свойств зерно мучных товаров / В. А. Федотов // Вестник Оренбургского государственного уни верситета. – 2011. – № 4. – С. 186-190.
6. Федотов, В. А. Факторы обсемененности зерна спорами Bacillus subtilis и Bacillus mesentericus / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Вестник Оренбургского го сударственного университета. – 2011. – № 12. – С. 341-343.
7. Федотов, В.А. Информационно-измерительная система определения потре бительских свойств пшеницы / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Вестник Орен бургского государственного университета. – 2013. – № 3. – С. 140-145.
В монографии:
8. Федотов, В. А. Информационно-измерительные системы управления по требительскими свойствами зерномучных товаров / П. В. Медведев, В. А. Федотов // Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд : монография.
– Оренбург: ООО «Агентство «Пресса», 2013. – С. 35-51.
Патенты на изобретения:
9. Пат. 2433398 Российская Федерация, МПК G 01 N 33/10. Способ определе ния хлебопекарных качеств зерна пшеницы / Федотов В. А., Медведев П. В.;
зая витель и патентообладатель Оренбург. гос. ун-т. - № 2010143397/15;
заявл.
22.10.10;
опубл. 10.11.2011, Бюл. № 31. – 8 с.
10. Пат. 2442132 Российская Федерация, МПК G 01 N 15/02, G 01 N 33/10.
Способ определения твердозерности пшеницы / Федотов В. А., Медведев П. В.;
заявитель и патентообладатель Оренбург. гос. ун-т. - № 2010145551/28;
заявл.
09.11.2010;
опубл. 10.02.2012, Бюл. № 4. – 8 с.
В прочих изданиях:
11. Федотов, В. А. Исследование влияния природно-географических и сорто вых факторов на накопление тяжелых металлов яровой пшеницей : материалы ме ждународной науч.-практ. конф. «Пищевая промышленность: состояние, пробле мы, перспективы» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. – Оренбург: ИПК ГОУ ОГУ, 2009. – С. 115-119.
12. Федотов, В. А. Оценка микробиологической зараженности пшеницы раз личных природно-географических зон Оренбургской области : материалы третьей всероссийской науч.-практ. конф. с международным участием «Современное со стояние перспективы развития пищевой промышленности и общественного пита ния» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2010. Том III – С. 136-139.
13. Федотов, В. А. Исследование технологических свойств пшеницы Орен бургской области : материалы Х межрегиональной науч.-практ. конф. «Современ ное хлебопекарное производство: перспективы развития» / П. В. Медведев, В. А.
Федотов. - Екатеринбург: Изд-во УрГЭУ, 2009. – С. 45-51.
14. Федотов, В. А. К вопросу экологической безопасности пшеницы Орен бургской области : материалы VIII международной науч.-практ. конф. «Природно ресурсный потенциал, экология и устойчивое развитие регионов» / П. В. Медве дев, В. А. Федотов. - Пенза: РИО ПГСХА, 2010. – С. 170-172.
15. Федотов, В. А. Применение гранулометрического анализа для оценки ка чества пшеницы : материалы II международной науч.-техн. конф. «Новое в техно логии и технике пищевых производств» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Воро неж: ВГТА, 2010. – С. 498-499.
16. Федотов, В. А. Связь структурно-механических свойств яровой пшеницы Оренбургской области с ее технологическими достоинствами : материалы между народной науч.-практ. конф. «Состояние, перспективы экономико технологического развития и экологически безопасного производства в АПК» / П. В. Медведев, В. А. Федотов. - Оренбург: Издательский центр ОГАУ, 2010. Ч. 1 С. 285-291.
17. Федотов, В. А. Программное обеспечение для прогнозирования техноло гических качеств пшеницы на основе данных гранулометрического анализа / В. А. Федотов, П. В. Медведев // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. - № 2011610605;
дата поступления 09.11.2010;
дата регистр.
11.01.2012 г. - Опубл. 2012 г.
18. Федотов, В. А. Оценка погрешности инструментально-прикладного обес печения гранулометрического анализа методом оптической микроскопии при оп ределении показателей качества зерна пшеницы : материалы всероссийской науч. метод. конф. с международным участием «Университетский комплекс как регио нальный центр образования, науки и культуры» / В. А. Федотов. - Оренбург: ООО ИПК «Университет», 2013. – С. 1046-1053.
19. Федотов, В. А. Повышение эффективности оценки потребительских ка честв зерна пшеницы и продуктов его переработки : материалы всероссийской на уч.-метод. конф. с международным участием «Университетский комплекс как ре гиональный центр образования, науки и культуры» / В. А. Федотов. - Оренбург:
ООО ИПК «Университет», 2013. – С. 1054-1058.