一、核心检测项目
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- 检测内容:评估外壳的破损率、裂纹程度及杂质附着情况。
- 方法:目视筛选、图像分析系统(如AI视觉分选机)。
- 标准:根据产品类型制定破损阈值(如完整外壳占比≥95%)。
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- 检测内容:剥离外壳后称量可食用部分的重量占比。
- 公式: 含壳率=外壳重量总重量×100%含壳率=总重量外壳重量×100%
- 工具:精密天平、机械脱壳机或人工剥离。
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- 检测内容:水分对外壳剥离难度及净仁率的影响。
- 方法:烘干法(105℃恒重法)结合含壳率复测。
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- 检测内容:外壳中混杂的泥沙、植物残体等非目标物。
- 工具:筛分设备、金属探测器。
二、分场景检测要点
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- 重点关注:机械脱壳后的仁体完整度、碎壳残留量。
- 自动化设备:X射线分选机、气动脱壳装置。
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- 检测核心:稻壳率、谷糙分离效率。
- 行业标准:稻谷加工中含壳率需低于0.1%(GB/T 17891-2017)。
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- 检测意义:高含壳率可能降低发芽率,需结合千粒重测定。
三、进阶检测技术
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- 近红外光谱(NIRS):快速预测含壳率与内部成分。
- CT扫描:3D成像分析外壳与仁的空间分布。
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- 在线检测系统:在加工流水线中实时反馈含壳率数据,联动分选设备。
四、质量控制标准参考
产品类型 | 合格含壳率范围 | 参照标准 |
---|---|---|
商品瓜子 | ≤2% | GB 19300-2014 |
精米 | ≤0.05% | GB/T 1354-2018 |
核桃初加工果仁 | ≤1.5% | NY/T 1042-2017 |
五、优化建议
- 采样方案:采用四分法抽取500g以上代表性样本。
- 误差控制:校准称量设备至0.01g精度,重复3次平行实验。
- 自动化升级:引入深度学习分选系统,降低人工误差至0.3%以下。
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