小麥粉加工精度測定儀（麩星儀）的生產工藝需融合光學、機械、電子、軟件等多領域技術，其核心在于通過高精度光學成像與智能算法實現對面粉加工精度的自動化分析。以下是其生產工藝的關鍵環節：

　　一、光學系統設計與制造

　　光源選擇

　　采用高穩定性LED或激光光源，確保光譜范圍覆蓋可見光至近紅外（400-1000nm），以捕捉面粉顆粒的散射特性。

　　光源需配備恒流驅動電路，避免電流波動導致亮度變化，影響成像質量。

　　成像模塊集成

　　使用高分辨率CMOS或CCD傳感器（如500萬像素以上），搭配低畸變工業鏡頭（焦距8-12mm），實現微米級顆粒識別。

　　鏡頭表面鍍增透膜，減少光線反射損失，提升信噪比。

　　光路優化

　　設計柯勒照明系統，使光線均勻照射樣品表面，避免局部過曝或欠曝。

　　采用暗場照明技術，增強麩皮顆粒與面粉基質的對比度，提升檢測靈敏度。

　　二、機械結構與樣品處理

　　樣品倉設計

　　開發防靜電、易清潔的樣品倉，材質選用304不銹鋼或食品等級塑料，避免污染樣品。

　　配備振動篩分裝置（如80目篩網），確保面粉均勻分散，減少團聚現象。

　　自動化進樣系統

　　設計步進電機驅動的螺旋給料器，實現定量投料（精度±0.1g），避免人為誤差。

　　集成壓力傳感器，實時監測樣品厚度（0.5-2mm可調），確保成像一致性。

　　防抖與定位機構

　　采用氣浮軸承或直線導軌，減少機械振動對成像的影響。

　　配備激光對中系統，自動校準樣品位置，偏差≤0.05mm。

　　三、電子控制系統開發

　　硬件電路設計

　　選用ARM Cortex-M7或DSP處理器，實現高速數據采集（≥100fps）與實時處理。

　　集成ADC模塊（16位以上），確保傳感器信號的高精度轉換。

　　嵌入式軟件編程

　　開發基于Linux或RTOS的操作系統，實現多任務調度（如成像、分析、通信并行）。

　　編寫驅動代碼，控制光源亮度、相機曝光時間（1-1000μs可調）等參數。

　　通信接口擴展

　　預留RS485、以太網、WiFi等接口，支持與PLC、MES系統數據交互。

　　開發OPC UA服務器，實現工業互聯網集成。

　　四、智能算法與軟件實現

　　圖像預處理

　　應用暗電流校正、平場校正算法，消除傳感器非均勻性噪聲。

　　采用中值濾波、形態學運算，去除面粉顆粒表面的毛刺干擾。

　　麩星識別算法

　　基于深度學習（如U-Net、Mask R-CNN）訓練麩皮顆粒分割模型，識別準確率≥98%。

　　提取顆粒面積、周長、圓度等特征，建立麩星含量預測模型（R2≥0.95）。

　　粉色評估模塊

　　轉換圖像至Lab色彩空間，計算L（亮度）、a（紅綠軸）、b*（黃藍軸）值。

　　對比標準色卡數據庫，輸出粉色等級（如GB/T 27628-2011規定的1-5級）。

　　用戶界面設計

　　開發觸摸屏HMI，支持參數設置、結果顯示、數據導出（Excel/PDF格式）。

　　集成趨勢分析圖表，實時展示加工精度變化曲線。

　　五、校準與質量控制

　　標準樣品制備

　　使用已知麩星含量（0.1%-5%）的面粉樣品，覆蓋全量程范圍。

　　配合標準色卡（如X-Rite ColorChecker），校準粉色評估模塊。

　　重復性驗證

　　對同一樣品連續測量10次，計算麩星含量CV值（≤5%）。

　　測試不同操作員、不同時間段的測量結果一致性（RSD≤8%）。

　　環境適應性測試

　　在溫度（5-40℃）、濕度（20%-80%RH）范圍內驗證儀器穩定性。

　　模擬運輸振動（如ISTA 3A標準），確保機械結構可靠性。