我国果蔬干燥减损关键技术取得显著进展

　　中国农业大学农产品智能干燥团队开展了果蔬均匀化干燥过程的智能化品质调控机理及其精准干燥共性技术研究，取得多项进展。
 

　　针对高温高湿环境下，果蔬干燥过程中图像采集困难导致干燥过程物料状态难以实时监控的问题，团队搭建了基于机器视觉在线检测的温湿度过程控制热风干燥智能平台，主要包括机器视觉、冷却系统、干燥系统。经第三方检测，结果表明相对湿度的调节精度可达6.7%RH，色泽与形状的智能识别率可达100%，干燥均匀度可达95%以上。
 

　　团队以香菇为研究对象，开发了基于物料干燥过程中收缩、表面褶皱率的在线识别软件。基于软硬件平台的搭建，分析了香菇热风干燥过程中收缩率与褶皱率的实时变化。研究发现，适当控制干燥过程中的湿度变化可提高香菇外观品质特征。
 

　　针对果蔬真空脉动干燥过程中水分监测精度低、干燥均匀性差，干燥终点判断不准确等问题，团队采用单板独立控制算法控制加热板的板温，离群点优化PID控制策略提高了加热板加热的均匀度，并研制了智能化真空脉动干燥试验装备，可根据物料的状态与干燥室内的温湿度、压力变化结合重量变化精确判断干燥终点;经第三方检测，结果表明该装置的含水率智能识别率100%，干燥均匀度96%以上，产品成品率达95%以上，干燥精准化率83.5%以上。此外，团队针对枸杞、葡萄、红枣等物料开展了真空脉动干燥装备工业化生产研究，设计并投入使用多台100平方米真空脉动干燥装备。
 

　　针对果蔬干燥过程中工艺多、目标优化困难、能耗高等问题，团队结合计算机视觉技术，采用卷积神经网络实现了果蔬物料真空脉动干燥过程工艺自适应优化。以柠檬片为例，实现了柠檬片真空脉动干燥参数过程优化，相比于50℃时，自动优化策略的干燥时间由26.5小时缩短到11.8小时，干燥时间减少了55.47%。同时保证了较好的理化品质，在提高干燥效率的同时减少了品质劣变。
 

　　此外，团队采用智能优化算法结合极限学习机模型实现了果蔬物料干燥过程中的工艺优化，在保证产品理化品质的同时降低了干燥能耗;开发了基于温湿度控制的果蔬干燥自适应控制策略，通过准确识别干燥过程中物料水分蒸发的状态对干燥介质相对湿度进行自适应调整，相较于阶段控湿工艺，干燥时间缩短了1小时，平均单位脱水能耗降低了44%。