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[摘要]为探索苦荞色选的最佳工艺方案，以CCD色选机为研究对象，采用Box-Behnken设计原理和响应面法，比较色选机供料量、供气时间、灵敏度等工作参数对苦荞色选精度和带出比的影响。结果表明，供料量、供气时间、灵敏度对色选精度有极显著影响，影响程度为灵敏度>供料量>供气时间;供气时间对带出比影响不显著，而灵敏度和供料量对带出比具有显著影响。苦荞色选最优工作参数组合为供料量30，供气时间18ms，灵敏度34，对应的色选精度为80.79%、带出比为2.41，验证值与模型预测值相对一致。结果表明，该优化参数适用于苦荞不良品分选，可以为优化苦荞色选机的工作参数提供参考。
[关键词]苦荞;色选机;响应面法;工作参数
中图分类号：S226.5 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202008
苦荞（Fagopyrum tataricum （L.）Gaertn）为蓼科（Polygonaceae）荞麦属（Fagopyrum）一年生或多年生双子叶草本植物，是一种食药两用的特色杂粮作物，其营养丰富、保健功效强、经济价值高、开发前景广阔[1]。苦荞富含淀粉、脂肪、矿物质、膳食纤维和维生素等营养成分，并且含有其他粮食作物没有或少有的生物黄酮类（芦丁、槲皮素、山奈酚等）活性成分[2]。随着生活水平的提高和全民健康观念的增强，兼具营养与保健功效于一身的苦荞及其加工制品越来越受关注，逐渐成为人们喜爱的健康食品之一。
苦荞壳具有较强的韧性，且壳与仁之间无间隙，造成苦荞脱壳的难度极大[3]。生产中大多通过水热处理等方式进行苦荞脱壳，但该技术容易造成苦荞营养和活性成分的损失，严重阻碍了苦荞产品的开发和利用[4]。随着分子生物学研究和加工技术的发展，推动了苦荞在易脱壳品种选育和精深加工方面的发展[5]。成都大学等单位通过育种技术培育了易脱壳的苦荞品种——米荞1号，该品种无需经过熟化等处理工艺就可直接生脱壳，是少有的苦荞专用加工品种，为开发无营养损失苦荞米及高品质产品加工提供了原料[6]。但在生产中发现，苦荞直接生脱壳后会不可避免地出现籽粒残缺、壳未完全脱净、杂质等混杂情况，难以保证苦荞米的质量。
色选机的发明和应用能有效地解决混杂问题，保证苦荞米的质量。色选机利用特殊识别镜头捕捉物料表面某些成分的信息，与标准信号对比分析出物料的品质优劣，具有效率高、节约人力、无破坏等优点[7-8]。色选机已经广泛应用于农业，对提高农作物等原料质量等级发挥了重要的作用，如大米、花生、茶叶等[9-11]。CCD色选机以图像传感技术为核心，可对正在高速运动的物体进行抓摄，所得图像质量良好，极大地提高了色选精度和效率[12-13]。由于苦荞生脱壳米品种及珍珠米产品属于新兴苦荞产品，因此在其CCD色选工艺和操作规范方面尚未展开深入的研究。
本研究以CCD杂粮色选机为对象，对生脱壳后的米荞1号进行色选处理，根据中心组合试验设计方法对影响色选效率的工作参数进行响应面试验研究，分别以精度和带出比作为响应指标优化苦荞色选工作参数，为进一步推广应用奠定基础。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
本研究选取米荞1号作为试验材料。米荞1号是目前少有的生脱壳苦荞品种，具有较强的应用代表性。
1.2 仪器与设备
CCD色选机：配有柯蒂斯无油空气压缩机，合肥泰禾光电科技股份有限公司。
1.3 试验方法
1.3.1 响应面试验
根据Box-Behnken设计原理，选取供料量X1、供气时间X2和灵敏度X3为自变量，以精度Y1和带出比Y2为评价指标，设置3因素3水平的二次回归正交试验设计方案。响应面试验设计因素和水平如表1所示。
1.3.2 项目测定
精度是指含有异色颗粒的被选物料经过色选后，其正常物料颗粒的含量。杂粮色选机工作完成后，记录苦荞籽正品质量和物料总质量，两者比值即为色选精度Y1。带出比Y2是指物料经色选后，其不良品质量与带出的正品物料颗粒质量之比。
1.3.3 数据分析
试验数据采用Design-Expert 8.0.6软件分析考察因素和评价指标之间的二次多项回归方程模型，并对各因素的相关性和交互效应等进行统计分析及绘图。
2 结果与分析
2.1 试验结果
根据Box-Behnken设计原理，共得到17个试验点，包括5个零点试验。试验方案和结果如表2所示，精度Y1范围为24.20%～76.70%，带出比Y2介于0.28～2.50。
2.2 回归模型拟合与显著性分析
采用Design-Expert 8.0.6软件对试验结果进行多元回归拟合，得到精度Y1和带出比Y2对供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3的二次多项回归方程如下：
Y1=69.84-7.50X1-1.56X2-19.26X3-1.87X1X2-0.18X1X3-0.40X2X3-3.67X12+0.70X22-15.55X32 （1）
Y2=1.24-0.55X1-0.070X2-0.71X3-0.052X1X2+0.4 X1X3+0.078X2X3+0.006X12+0.10X22-0.25X32 （2）
對回归方程进行方差分析（如表3～表4所示），色选精度Y1模型和带出比Y2模型的P值均小于0.01，表明回归方程描述的评价指标和自变量模型显著性极好。两个模型的相关系数R2分别为0.998 7和0.984 1，表明评价指标的变化来源于所选自变量，该模型能够描述试验结果。因此该模型可以预测与分析苦荞色选工作参数。 2.3 单因素对精度和带出比的影响分析
各考察单因素对精度Y1和带出比Y2的影响可通过回归模型方差分析中的P值和F值进行衡量。由表3可知，单因素中供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3对精度的P值均小于0.01，表明3个因素对精度产生极显著影响。3个因素对精度的F值分别为543.15、23.57、3 582.80，可推测对精度影响程度的大小为灵敏度>供料量>供气时间。由表4可知，单因素中供料量X1、灵敏度X3对带出比的P值均小于0.01，表明供料量和灵敏度对精度产生极显著影响;而供气时间X2对带出比的P值为0.172 3，表明供气时间对带出比不存在显著性影响。由F值的大小可推测，3个因素对带出比影响大小顺序为灵敏度>供料量>供气时间。
2.4 交互因素对响应值的响应面分析
以精度为响应值时，交叉项供料量X1和供气时间X2的P值小于0.01，具有极显著的交互作用，其他因素之间的交互作用不显著。以带出比为响应值时，交叉项供料量X1和灵敏度X3的交互作用极显著，其他因素之间的交互作用不显著。
响应面三维图可直观反映出各因素交互作用对响应值的影响，进而推测出响应值的最佳方案。供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3中两因素交互作用对苦荞色选精度影响的响应面三维图如图1所示。图1（a）是灵敏度X3为40时，供料量X1和供气时间X2对精度Y1交互作用的响应面图，由图可以看出，供料量减少能够增加苦荞色选精度，而供气时间增加有利于苦荞色选精度。图1（b）是供气时间为15ms时，供料量X1和灵敏度X3对精度Y1交互作用的响应面图，由图可知，供料量为70时，色选精度随灵敏度的降低而逐渐增加;灵敏度为30时，色选精度随供料量的增加而逐渐降低。图1（c）是供料量为50时，供气时间X2和灵敏度X3对精度Y1交互作用的响应面图，由图可知，当供气时间为12ms时，随灵敏度增加，色选精度呈现出先迅速升高而后缓慢降低的变化趋势;当灵敏度为30时，精度随供气时间的增加而缓慢降低。色选精度最大值时，供气时间为12ms，灵敏度为30～35。
供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3中两因素交互作用对苦荞色选带出比X2影响的响应面三维图如图2所示。图2（a）为灵敏度X3为40时，供料量X1和供气时间X2对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可以看出，供料量减少能够增加苦荞色带出比，而供气时间的变化对带出比影响不大。图2（b）为供气时间为15ms时，供料量X1和灵敏度X3对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可知，供料量为30时，带出比Y2随灵敏度的降低而逐渐增加;当灵敏度恒定时，带出比Y2随供料量的降低而逐渐增加，且灵敏度越小，带出比增加越明显。图2（c）为供料量为50时，供气时间X2和灵敏度X3对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可知，随灵敏度的增加，带出比Y2呈现降低趋势;当灵敏度为30时，带出比Y2随供气的时间增加而降低。
随着供料量的降低，苦荞籽粒在供料滑槽中的均匀度得以提高，对正品的误选减少，进而色选精度和带出比有所提高;当供气时间延长，产生的空气压力足够吹出更多品质不良的籽粒，最终增加色选精度和带出比;而当灵敏度增加时，能够在一定程度上获得更优质籽粒，但同时会导致废料中的优质籽粒数量增加，从而影响最终的正品得率。
2.5 模型验证
采用Design-Expert软件对各参数进行优化，得到苦荞色选最佳工作参数，即供料量为30，供气时间18，灵敏度为33.86，预测色选精度为80.79，带出比为2.41。综合考虑色选机设置可行性，得出优化最佳方案为供料量为30、供气时间为18、灵敏度为34，并对优化最佳方案进行验证。
如表5所示，模型预测最佳方案下精度为77.25、带出比为2.84，表明验证结果与模型预测结果相吻合，该参数组合可作为苦荞色选最佳方案。色选后出料中的不良品多为瘪粒或脱壳残缺粒，可进一步通过过筛方法进行剔除。
3 结 论
采用响应面法对苦荞米CCD色选机进行工作参数研究，以供料量、供气时间和灵敏度为因素指标，精度和带出比为响应指标，建立了相应指标的预测模型，并确定了各因素和交互作用对响应指标的影响作用。苦荞色选工作参数对精度和带出比影响程度顺序从大到小依次均为灵敏度、供料量、供气时间;以精度为响应值时，供料量X1和供气时间X2之间的交互作用显著;以带出比为响应值时，供料量X1和灵敏度X3之间的交互作用极显著。苦荞色选机最优工作方案为供料量为30、供气时间18ms、灵敏度为33，验证结果表明验证值与模型预测值相一致，可用于苦荞色选作业。本研究以米荞1号为试验对象，其脱壳正品在色泽、形态等方面与不良品差别较小，进而增加了色选的难度和效果。本试验以米荞及其他生脱壳苦荞品种为试验对象，通过对苦荞米CCD色选机进行参数微调而获得最佳工作方案，为苦荞色选技术进一步优化提供理论基础和科学依据。
参考文献
[1]赵钢.荞麦加工与产品开发新技术[M].北京：科学出版社，2010.
[2]张余，黄小燕，刘昌敏，等.苦荞营养保健成分及其食品开发研究进展与展望[J].粮食与油脂，2019，32（8）：12-14.
[3]陈伟，杜文亮，刘彩霞，等.苦荞浸蒸处理前后的力学特性[J].农机化研究，2015（7）：194-197.
[4]朱新华，范维果，李泽，等.苦荞麦非热脱壳机试验研制[J].中国农业大学学报，2017，22（12）：146-155.
[5]时小东，吴琪，谭茂玲，等.药食同源作物苦荞分子生物学研究进展[J].成都大学学报（自然科学版），2019，38（1）：38-41.
[6]赵钢，王安虎，邹亮，等.制米苦荞麦新品种的品质及开发利用研究：第二届海峡两岸杂粮健康产业峰会论文集[C].成都：四川大学出版社，2010.
[7]范平.浅析色选技术在中国的发展过程[J].粮食科技与经济，2005， 30（4）：46-47.
[8]姚惠源，方辉.色选技术在粮食和农产品精加工领域的应用及发展趋势[J].粮食与食品工业，2011，18（2）：4-6.
[9]金增辉.大米色选与滚筒精选[J].糧食与油脂，2004，17（8）： 44-47.
[10]郑功宇，金心怡，叶秋萍，等.响应面法优化闽北乌龙茶CCD色选机的工艺参数[J].福建农林大学学报（自然科学版），2015， 44（2）：135-141.
[11]袁婷兰，张友峰，曹佳茜，等.花生仁光电色选工艺条件的研究[J].中国油脂，2019，44（2）：5-7+13.
[12]张德高，谢焕雄，胡志超，等.花生色选机工作参数优化与试验[J].江苏农业科学，2017，45（18）：218-222.
[13]余淑华，刘艳丽，王世璞，等.基于FPGA的脱绒棉种色选机实现[J].农业机械学报，2015，46（8）：20-26.
[关键词]苦荞;色选机;响应面法;工作参数
中图分类号：S226.5 文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202008
苦荞（Fagopyrum tataricum （L.）Gaertn）为蓼科（Polygonaceae）荞麦属（Fagopyrum）一年生或多年生双子叶草本植物，是一种食药两用的特色杂粮作物，其营养丰富、保健功效强、经济价值高、开发前景广阔[1]。苦荞富含淀粉、脂肪、矿物质、膳食纤维和维生素等营养成分，并且含有其他粮食作物没有或少有的生物黄酮类（芦丁、槲皮素、山奈酚等）活性成分[2]。随着生活水平的提高和全民健康观念的增强，兼具营养与保健功效于一身的苦荞及其加工制品越来越受关注，逐渐成为人们喜爱的健康食品之一。
苦荞壳具有较强的韧性，且壳与仁之间无间隙，造成苦荞脱壳的难度极大[3]。生产中大多通过水热处理等方式进行苦荞脱壳，但该技术容易造成苦荞营养和活性成分的损失，严重阻碍了苦荞产品的开发和利用[4]。随着分子生物学研究和加工技术的发展，推动了苦荞在易脱壳品种选育和精深加工方面的发展[5]。成都大学等单位通过育种技术培育了易脱壳的苦荞品种——米荞1号，该品种无需经过熟化等处理工艺就可直接生脱壳，是少有的苦荞专用加工品种，为开发无营养损失苦荞米及高品质产品加工提供了原料[6]。但在生产中发现，苦荞直接生脱壳后会不可避免地出现籽粒残缺、壳未完全脱净、杂质等混杂情况，难以保证苦荞米的质量。
色选机的发明和应用能有效地解决混杂问题，保证苦荞米的质量。色选机利用特殊识别镜头捕捉物料表面某些成分的信息，与标准信号对比分析出物料的品质优劣，具有效率高、节约人力、无破坏等优点[7-8]。色选机已经广泛应用于农业，对提高农作物等原料质量等级发挥了重要的作用，如大米、花生、茶叶等[9-11]。CCD色选机以图像传感技术为核心，可对正在高速运动的物体进行抓摄，所得图像质量良好，极大地提高了色选精度和效率[12-13]。由于苦荞生脱壳米品种及珍珠米产品属于新兴苦荞产品，因此在其CCD色选工艺和操作规范方面尚未展开深入的研究。
本研究以CCD杂粮色选机为对象，对生脱壳后的米荞1号进行色选处理，根据中心组合试验设计方法对影响色选效率的工作参数进行响应面试验研究，分别以精度和带出比作为响应指标优化苦荞色选工作参数，为进一步推广应用奠定基础。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
本研究选取米荞1号作为试验材料。米荞1号是目前少有的生脱壳苦荞品种，具有较强的应用代表性。
1.2 仪器与设备
CCD色选机：配有柯蒂斯无油空气压缩机，合肥泰禾光电科技股份有限公司。
1.3 试验方法
1.3.1 响应面试验
根据Box-Behnken设计原理，选取供料量X1、供气时间X2和灵敏度X3为自变量，以精度Y1和带出比Y2为评价指标，设置3因素3水平的二次回归正交试验设计方案。响应面试验设计因素和水平如表1所示。
1.3.2 项目测定
精度是指含有异色颗粒的被选物料经过色选后，其正常物料颗粒的含量。杂粮色选机工作完成后，记录苦荞籽正品质量和物料总质量，两者比值即为色选精度Y1。带出比Y2是指物料经色选后，其不良品质量与带出的正品物料颗粒质量之比。
1.3.3 数据分析
试验数据采用Design-Expert 8.0.6软件分析考察因素和评价指标之间的二次多项回归方程模型，并对各因素的相关性和交互效应等进行统计分析及绘图。
2 结果与分析
2.1 试验结果
根据Box-Behnken设计原理，共得到17个试验点，包括5个零点试验。试验方案和结果如表2所示，精度Y1范围为24.20%～76.70%，带出比Y2介于0.28～2.50。
2.2 回归模型拟合与显著性分析
采用Design-Expert 8.0.6软件对试验结果进行多元回归拟合，得到精度Y1和带出比Y2对供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3的二次多项回归方程如下：
Y1=69.84-7.50X1-1.56X2-19.26X3-1.87X1X2-0.18X1X3-0.40X2X3-3.67X12+0.70X22-15.55X32 （1）
Y2=1.24-0.55X1-0.070X2-0.71X3-0.052X1X2+0.4 X1X3+0.078X2X3+0.006X12+0.10X22-0.25X32 （2）
對回归方程进行方差分析（如表3～表4所示），色选精度Y1模型和带出比Y2模型的P值均小于0.01，表明回归方程描述的评价指标和自变量模型显著性极好。两个模型的相关系数R2分别为0.998 7和0.984 1，表明评价指标的变化来源于所选自变量，该模型能够描述试验结果。因此该模型可以预测与分析苦荞色选工作参数。 2.3 单因素对精度和带出比的影响分析
各考察单因素对精度Y1和带出比Y2的影响可通过回归模型方差分析中的P值和F值进行衡量。由表3可知，单因素中供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3对精度的P值均小于0.01，表明3个因素对精度产生极显著影响。3个因素对精度的F值分别为543.15、23.57、3 582.80，可推测对精度影响程度的大小为灵敏度>供料量>供气时间。由表4可知，单因素中供料量X1、灵敏度X3对带出比的P值均小于0.01，表明供料量和灵敏度对精度产生极显著影响;而供气时间X2对带出比的P值为0.172 3，表明供气时间对带出比不存在显著性影响。由F值的大小可推测，3个因素对带出比影响大小顺序为灵敏度>供料量>供气时间。
2.4 交互因素对响应值的响应面分析
以精度为响应值时，交叉项供料量X1和供气时间X2的P值小于0.01，具有极显著的交互作用，其他因素之间的交互作用不显著。以带出比为响应值时，交叉项供料量X1和灵敏度X3的交互作用极显著，其他因素之间的交互作用不显著。
响应面三维图可直观反映出各因素交互作用对响应值的影响，进而推测出响应值的最佳方案。供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3中两因素交互作用对苦荞色选精度影响的响应面三维图如图1所示。图1（a）是灵敏度X3为40时，供料量X1和供气时间X2对精度Y1交互作用的响应面图，由图可以看出，供料量减少能够增加苦荞色选精度，而供气时间增加有利于苦荞色选精度。图1（b）是供气时间为15ms时，供料量X1和灵敏度X3对精度Y1交互作用的响应面图，由图可知，供料量为70时，色选精度随灵敏度的降低而逐渐增加;灵敏度为30时，色选精度随供料量的增加而逐渐降低。图1（c）是供料量为50时，供气时间X2和灵敏度X3对精度Y1交互作用的响应面图，由图可知，当供气时间为12ms时，随灵敏度增加，色选精度呈现出先迅速升高而后缓慢降低的变化趋势;当灵敏度为30时，精度随供气时间的增加而缓慢降低。色选精度最大值时，供气时间为12ms，灵敏度为30～35。
供料量X1、供气时间X2、灵敏度X3中两因素交互作用对苦荞色选带出比X2影响的响应面三维图如图2所示。图2（a）为灵敏度X3为40时，供料量X1和供气时间X2对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可以看出，供料量减少能够增加苦荞色带出比，而供气时间的变化对带出比影响不大。图2（b）为供气时间为15ms时，供料量X1和灵敏度X3对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可知，供料量为30时，带出比Y2随灵敏度的降低而逐渐增加;当灵敏度恒定时，带出比Y2随供料量的降低而逐渐增加，且灵敏度越小，带出比增加越明显。图2（c）为供料量为50时，供气时间X2和灵敏度X3对带出比Y2交互作用的响应面图，由图可知，随灵敏度的增加，带出比Y2呈现降低趋势;当灵敏度为30时，带出比Y2随供气的时间增加而降低。
随着供料量的降低，苦荞籽粒在供料滑槽中的均匀度得以提高，对正品的误选减少，进而色选精度和带出比有所提高;当供气时间延长，产生的空气压力足够吹出更多品质不良的籽粒，最终增加色选精度和带出比;而当灵敏度增加时，能够在一定程度上获得更优质籽粒，但同时会导致废料中的优质籽粒数量增加，从而影响最终的正品得率。
2.5 模型验证
采用Design-Expert软件对各参数进行优化，得到苦荞色选最佳工作参数，即供料量为30，供气时间18，灵敏度为33.86，预测色选精度为80.79，带出比为2.41。综合考虑色选机设置可行性，得出优化最佳方案为供料量为30、供气时间为18、灵敏度为34，并对优化最佳方案进行验证。
如表5所示，模型预测最佳方案下精度为77.25、带出比为2.84，表明验证结果与模型预测结果相吻合，该参数组合可作为苦荞色选最佳方案。色选后出料中的不良品多为瘪粒或脱壳残缺粒，可进一步通过过筛方法进行剔除。
3 结 论
采用响应面法对苦荞米CCD色选机进行工作参数研究，以供料量、供气时间和灵敏度为因素指标，精度和带出比为响应指标，建立了相应指标的预测模型，并确定了各因素和交互作用对响应指标的影响作用。苦荞色选工作参数对精度和带出比影响程度顺序从大到小依次均为灵敏度、供料量、供气时间;以精度为响应值时，供料量X1和供气时间X2之间的交互作用显著;以带出比为响应值时，供料量X1和灵敏度X3之间的交互作用极显著。苦荞色选机最优工作方案为供料量为30、供气时间18ms、灵敏度为33，验证结果表明验证值与模型预测值相一致，可用于苦荞色选作业。本研究以米荞1号为试验对象，其脱壳正品在色泽、形态等方面与不良品差别较小，进而增加了色选的难度和效果。本试验以米荞及其他生脱壳苦荞品种为试验对象，通过对苦荞米CCD色选机进行参数微调而获得最佳工作方案，为苦荞色选技术进一步优化提供理论基础和科学依据。
参考文献
[1]赵钢.荞麦加工与产品开发新技术[M].北京：科学出版社，2010.
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[3]陈伟，杜文亮，刘彩霞，等.苦荞浸蒸处理前后的力学特性[J].农机化研究，2015（7）：194-197.
[4]朱新华，范维果，李泽，等.苦荞麦非热脱壳机试验研制[J].中国农业大学学报，2017，22（12）：146-155.
[5]时小东，吴琪，谭茂玲，等.药食同源作物苦荞分子生物学研究进展[J].成都大学学报（自然科学版），2019，38（1）：38-41.
[6]赵钢，王安虎，邹亮，等.制米苦荞麦新品种的品质及开发利用研究：第二届海峡两岸杂粮健康产业峰会论文集[C].成都：四川大学出版社，2010.
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[10]郑功宇，金心怡，叶秋萍，等.响应面法优化闽北乌龙茶CCD色选机的工艺参数[J].福建农林大学学报（自然科学版），2015， 44（2）：135-141.
[11]袁婷兰，张友峰，曹佳茜，等.花生仁光电色选工艺条件的研究[J].中国油脂，2019，44（2）：5-7+13.
[12]张德高，谢焕雄，胡志超，等.花生色选机工作参数优化与试验[J].江苏农业科学，2017，45（18）：218-222.
[13]余淑华，刘艳丽，王世璞，等.基于FPGA的脱绒棉种色选机实现[J].农业机械学报，2015，46（8）：20-26.