《食品加工过程智能监控技术》共分10章，主要包括绪论、食品加工过程外观指标智能监测技术、食品加工过程内部成分智能监测技术、食品加工过程风味特征智能监测技术、食品加工过程多传感器信息融合监测技术、食品加工过程参数智能监测技术、食品加工过程集散控制系统、食品加工过程PLC控制系统、食品加工过程智能控制方法、食品智能加工过程规范与案例。《食品加工过程智能监控技术》各章节采用了“基础知识的介绍、技术原理的阐述、相关装备系统、信号处理与分析、应用案例”的结构体系，分别介绍了食品加工过程中的多种监测技术与控制系统，以及它们在食品智能加工领域中的应用。

目录
前言
第1章　绪论 1
1.1　食品智能化加工技术概述 1
1.1.1　食品智能化加工技术内涵 2
1.1.2　食品智能化加工技术的发展历程 2
1.1.3　食品智能化加工监测及过程控制的意义 3
1.2　食品加工过程主要智能监测技术概述 3
1.2.1　食品加工过程外观指标智能监测技术 4
1.2.2　食品加工过程内部成分智能监测技术 5
1.2.3　食品加工过程风味特征智能监测技术 7
1.2.4　食品加工过程多传感器信息融合监测技术 7
1.2.5　食品加工过程参数智能监测技术 8
1.3　食品加工过程智能控制技术 8
1.3.1　集散控制系统（DCS） 9
1.3.2　PLC控制系统 11
1.3.3　人工智能与现代控制系统 12
1.4　食品加工过程智能化监测与控制未来趋势 13
第2章　食品加工过程外观指标智能监测技术 16
2.1　食品加工过程外观指标智能监测概述 16
2.1.1　食品加工过程外观指标基本特征 16
2.1.2　食品加工过程外观指标智能监测原理 18
2.1.3　食品加工过程常用外观指标智能监测技术 23
2.2　食品加工过程外观指标监测系统与设备 30
2.2.1　光源 30
2.2.2　镜头 31
2.2.3　主要平面检测器/摄像机 32
2.2.4　图像采集卡 34
2.2.5　波长色散装置 35
2.3　食品加工过程外观图像信号处理的方法 37
2.3.1　图像预处理技术 38
2.3.2　图像分割技术 39
2.4　数字图像的特征分析 41
2.4.1　尺寸 41
2.4.2　形状 42
2.4.3　颜色 42
2.4.4　纹理 44
2.5　食品加工过程外观指标监测应用 47
2.5.1　肉类食品加工过程外观指标监测 47
2.5.2　生鲜果蔬加工过程外观指标监测 54
第3章　食品加工过程内部成分智能监测技术 58
3.1　食品加工过程内部成分智能监测概述 58
3.1.1　食品加工过程内部成分变化分布特征 58
3.1.2　食品加工过程内部成分智能监测原理 61
3.2　食品加工过程内部成分光谱监测系统 63
3.2.1　光谱仪的基本结构 63
3.2.2　光谱仪的主要性能指标 64
3.2.3　光谱监测处理流程 67
3.3　光谱数据处理方法 69
3.3.1　光谱数据的预处理 69
3.3.2　光谱数据压缩及特征成分提取 72
3.3.3　光谱特征波长筛选 74
3.3.4　光谱数据数学模型建立 76
3.4　近红外光谱在食品加工过程中的监测应用 81
3.4.1　水果加工制品的品质监测 81
3.4.2　乳制品的品质监测 83
3.4.3　肉制品的品质监测 85
3.4.4　调味剂加工过程中的品质监测 86
3.4.5　食用油加工过程中的品质监测 87
3.4.6　谷物的品质监测 88
第4章　食品加工过程风味特征智能监测技术 93
4.1　食品加工过程风味特征智能监测概述 93
4.1.1　食品加工过程风味特征 93
4.1.2　食品加工过程中挥发性风味的形成 94
4.1.3　食品加工过程中滋味物质的形成 95
4.1.4　食品加工过程风味特征智能监测和评价 96
4.2　食品风味特征智能传感监测原理 96
4.2.1　电子嗅觉传感监测原理 96
4.2.2　电子味觉传感监测原理 97
4.3　食品风味特征智能传感监测系统 98
4.3.1　电子鼻系统 98
4.3.2　电子味觉系统 103
4.4　传感信号的数据处理方法 105
4.4.1　传感响应的数字化表达 105
4.4.2　传感信号预处理方法 106
4.4.3　传感信号特征提取方法 106
4.4.4　模式识别方法 107
4.5　智能传感在食品加工过程风味特征监测上的应用 110
4.5.1　电子鼻在绿茶杀青状态在线监测中的应用 110
4.5.2　电子鼻在酸辣肉干卤制中的应用 111
4.5.3　电子鼻在咖啡加工过程控制中的应用 112
4.5.4　电子鼻在食醋酿造过程中的应用 112
4.5.5　电子鼻对果蔬干燥过程的在线监测 113
4.5.6　电子舌在果酒发酵过程风味分析中的应用 114
4.5.7　电子舌在罗非鱼双菌可控发酵滋味研究中的应用 114
4.5.8　电子舌在黄瓜腌制滋味研究中的应用 115
4.5.9　电子舌在鲟鱼发酵加工过程中风味变化的应用 116
第5章　食品加工过程多传感器信息融合监测技术 118
5.1　食品加工过程中物理化学反应 118
5.1.1　水分迁移 118
5.1.2　褐变反应 119
5.1.3　氧化反应 119
5.1.4　糖代谢反应 120
5.2　多传感器信息融合监测概述 121
5.2.1　多传感器信息融合的一般概念 121
5.2.2　多传感信息融合技术的原理和方法 122
5.3　多传感器信息融合的数据处理 123
5.3.1　Bayes方法 123
5.3.2　D-S证据理论 124
5.3.3　D-S多传感器交互感应信息提取分析法 126
5.4　多传感器信息融合监测技术在食品加工过程中的应用 127
5.4.1　茶叶加工过程多传感器信息融合监测 127
5.4.2　水果加工过程多传感器信息融合监测 130
5.4.3　乳制品加工过程多传感器信息融合监测 132
第6章　食品加工过程参数智能监测技术 138
6.1　食品加工过程参数智能监测技术与控制概述 138
6.1.1　食品加工过程参数 138
6.1.2　食品加工过程多参数耦合 139
6.1.3　食品加工过程的仪表性能指标 140
6.2　环境因子监测指标 143
6.2.1　压力 144
6.2.2　流量 145
6.2.3　温度 146
6.2.4　湿度 146
6.2.5　pH 146
6.2.6　尾气 147
6.3　食品加工过程参数智能监测传感器 148
6.3.1　压力计 148
6.3.2　流量计 152
6.3.3　温度传感器 156
6.3.4　湿度传感器 160
6.3.5　pH计 162
6.4　食品加工过程参数智能监测与控制的应用 163
6.4.1　苹果汁加工过程参数智能监测 163
6.4.2　西式（盐水）火腿加工过程参数智能监测 164
6.4.3　葡萄果醋加工过程参数智能监测 165
6.4.4　啤酒加工过程参数智能监测 166
第7章　食品加工过程集散控制系统 168
7.1　食品加工过程DCS概述 168
7.1.1　集散控制系统的概念 168
7.1.2　集散控制系统的发展 169
7.1.3　食品加工过程DCS控制概述 171
7.2　DCS控制结构与系统 171
7.2.1　集散控制系统的体系结构 171
7.2.2　集散控制系统的特点 173
7.2.3　集散控制系统的硬件结构 174
7.2.4　集散控制系统的软件体系 176
7.2.5　集散控制系统的操作与显示画面 177
7.3　食品加工过程DCS智能控制应用 184
7.3.1　基于DCS在CTN2000发酵控制系统中的应用 184
7.3.2　DCS在大米加工中的应用 186
7.3.3　DCS在小麦麸皮加工中的应用 187
7.3.4　DCS在火腿肠加工杀菌过程中的应用 188
第8章　食品加工过程PLC控制系统 190
8.1　食品加工过程PLC控制系统概述 190
8.1.1　PLC的产生与发展 190
8.1.2　PLC的技术特点 192
8.1.3　PLC的功能特征 194
8.1.4　食品加工生产中的PLC控制系统 195
8.2　PLC控制系统组成与工作原理 197
8.2.1　可编程控制器的分类 197
8.2.2　可编程控制器的编程语言和发展趋势 199
8.2.3　可编程控制器的组成及工作原理 200
8.3　食品加工过程PLC控制系统智能控制应用 210
8.3.1　PLC控制系统在啤酒发酵系统中的应用 210
8.3.2　PLC控制系统在咸鸭蛋腌制中的应用 211
8.3.3　PLC控制系统在黄花菜烘干流水线中的应用 212
8.3.4　PLC控制系统在肉类加工过程中的应用 214
8.3.5　PLC控制系统在红枣干制过程中的应用 214
第9章　食品加工过程智能控制方法 217
9.1　食品加工过程智能控制方法概述 217
9.1.1　人工经验控制 217
9.1.2　智能控制技术发展历程 218
9.1.3　人工智能与控制 219
9.1.4　智能控制方法在食品加工中的应用 219
9.2　PID控制 220
9.2.1　PID控制的基本原理 220
9.2.2　PID控制规律 221
9.2.3　参数整定 223
9.3　模糊控制 224
9.3.1　模糊控制理论 224
9.3.2　模糊控制实现的过程与方法 225
9.3.3　模糊PID控制 227
9.3.4　模糊控制器的特点 228
9.4　神经网络控制 228
9.4.1　人工神经网络控制方法 228
9.4.2　人工神经网络控制基本理论 229
9.4.3　PID神经网络解耦原理 231
9.5　深度学习控制 232
9.5.1　深度学习原理 233
9.5.2　深度学习基本理论 233
9.5.3　深度学习模型种类 234
9.6　专家系统 237
9.6.1　专家系统定义 237
9.6.2　专家系统的类型划分 237
9.6.3　专家系统的基本结构 238
9.6.4　知识获取 238
9.6.5　开发专家系统的基本要求 239
9.7　食品加工过程新型控制应用 240
9.7.1　果蔬食品膨化温度控制 240
9.7.2　果汁饮品杀菌温度控制 240
9.7.3　咸鸭蛋快速腌制温度控制 241
9.7.4　方便面油炸锅温度控制 242
9.7.5　橄榄酱糊化过程智能控制 243
9.7.6　饮料装瓶生产线智能控制 244
9.7.7　机器学习系统在食品加工中的应用 245
第10章　食品智能加工过程规范与案例 248
10.1　食品智能加工与控制规范 248
10.1.1　食品智能加工过程车间操作规范 248
10.1.2　卫生标准操作程序 252
10.1.3　危害分析和关键控制点 257
10.2　食品智能加工过程案例 261
10.2.1　案例1　铁观音智能化加工案例 261
10.2.2　案例2　镇江香醋智能化加工与控制案例 265
10.2.3　案例3　啤酒智能发酵工艺过程及温度控制案例 268
10.2.4　案例4　黄酒智能酿造工艺及温度控制案

第1章
　　绪论
　　知识点
　　食品智能化加工技术内涵。
　　食品加工过程智能化监测控制的意义。
　　食品加工过程主要智能化监测技术。
　　食品加工主要控制系统与方法。
　　智能制造（intelligent manufacturing，IM）是指由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行诸如分析、推理、判断、构思和决策等智能活动。智能制造，也被称为“工业4.0”，代表了第四次工业革命，智能制造及各国的“再工业化”战略，其核心目标是建立一个高度灵活、个性化和数字化的产品与服务生产模式，这是制造业在数字化、网络化、智能化等方面实现的一次质的飞跃。在消费升级与新经济模式的冲击下，食品行业利润率正在逐步走低，随着消费者对食品质量安全、健康营养、低碳环保等方面提出更高要求，以智能制造为代表的先进食品制造技术必然成为未来食品产业的发展方向。
　　食品产业也是中国国民经济的支柱产业，中国作为全球食品贸易大国，食品进出口总量均居全球前列，已初步形成“买全球、卖全球”的食品贸易格局，有着激发国内大循环和国内国际双循环的强大活力。随着食品工业总产值的快速增加，食品加工制造业技术也在不断更新，食品工业主动适应经济发展成为新常态，但与此同时，传统食品企业高能低效以及相对粗放的加工方式，也使得食品产业面临巨大的挑战。近年来，高端制造技术、智能传感技术、现代网络技术和大数据的发展，推动着中国加工制造业逐步迈向智能化和信息化。随着新一代信息技术加速发展，智能制造正在多领域、多场景广泛应用，食品领域是对智能制造需求*大的领域之一。近年来，在刚性需求和消费升级的推动下，食品工业保持稳定增长，不断调整、优化产业结构，加快转型升级步伐。“智能、节能、环保、可持续”是食品产业的新追求。其中，基于多学科交叉的食品科技创新，数字化食品的产业诞生和发展将是未来食品产业满足产品需求与产业追求的目标，智能化、数字化加工是未来食品工业的必然趋势。
　　？1.1　食品智能化加工技术概述
　　食品智能制造是指围绕智能制造的感知、决策、控制、一体化执行等特征与食品工业生产深度融合，通过数据驱动、智能决策和柔性生产，实现食品制造全流程的信息化、高效化、精准化、安全化与可持续化的新型生产模式。
　　？1.1.1　食品智能化加工技术内涵
　　食品智能化加工是智能制造的新兴应用领域，通过应用物联网和大数据技术，可以实现生产过程的全程监控和数据分析，提高生产效率和产品质量。同时，通过应用人工智能（AI）技术，可以实现设备的自动化和智能化，减轻员工的劳动强度并提高生产效率。图1-1为某食品厂智能化加工车间。食品智能化加工技术是针对国民对便捷、健康、安全、美味食品日益增长的需求，以及食品加工制造领域对高质量发展的紧迫诉求，实施优质化、营养化、健康化、绿色化食品加工升级。随着物联网（IoT）、大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展和深度融合，食品制造业的数字化进程正在加速。物联网技术使得设备可以互联互通，实现数据的实时采集和传输；大数据技术可以对海量数据进行存储和分析，挖掘出有价值的信息；云计算可以实现计算资源的共享和弹性扩展，提高数据处理效率；人工智能技术可以实现设备的自主学习和优化，提高食品加工过程生产效率以及保障加工产品的质量。
　　图1-1 某食品厂智能化加工车间
　　1.1.2 食品智能化加工技术的发展历程
　　工业化国家的食品加工业是近年来发展*快的产业之一，发达国家加工增值比例一般在2.0∶1.0～3.7∶1.0，在国民经济中占有重要的地位。经济发达国家服务于国民生活的第三产业都很发达，其产值在GDP中占有较高的份额，这些国家居民生活恩格尔系数在10.6%～20%。2023年，中国的第三产业增加值占GDP的54.6%，居民生活恩格尔系数为29.8%，居民生活水平达到小康标准。
　　在欧洲，食品加工业伴随着工业革命孕育而生。在工业革命后，欧洲已建立了农产品生产、加工、储运和销售的组织体系、市场体系和技术体系。20世纪70年代，自动控制和质量管理技术的发展，使农产品加工业和食品加工业实现了有机联合，扩大了生产规模，开始向跨国公司发展；80年代，国际上出现了农产品产、供、销一体化的大型企业集团，绿色食品、有机食品、生态农产品颇受消费者关注；90年代，如何生产健康、营养、美味的食品成为世界范围内讨论的热门话题。
　　高度发达的食品加工业，不断利用新原理、新技术、新工艺、新材料，间接实现了先进智能化加工技术在食品加工领域的应用，从而拓展食品加工机械产品品种，提升加工机械的自动化、智能化程度，不仅使得加工企业的生产效率大大提高，而且保证产品质量稳定、统一、可靠和产品标准化、系列化。发达国家食品加工机械一般具有动力、燃料及水消耗少的优点。食品加工的原料利用率高，如美国能利用废弃的柑橘果籽榨取其中32%的食用油和44%的蛋白质，从橘子皮、苹果渣中提取和纯化果胶质或柠檬酸，淀粉糖制造设备加工淀粉糖能做到无废渣、废水或废气排出。
　　近年来，发达国家食品加工过程基本实现了计算机自动控制、监测和调整。食品加工技术革新体现在包装技术、高效加工控制系统、自动分级系统以及新产品的研发上。
　　因此，国际食品加工业的发展趋势总的可以概括为：①产业化经营管理越来越成熟；②加工技术和设备越来越智能化；③食品加工原料的有效利用率越来越高；④产品的规格标准和质量控制体系越来越完善。
　　发展中国家的农产品和食品加工业与发达国家有较大差距，主要表现为：在食品加工业的产值与农业产值的比值上，发达国家为2.0∶1.0～3.7∶1.0，发展中国家为1∶1，中国为1.2∶1；在加工深度上，发达国家为95%，发展中国家为50%，中国为30%；在加工食品占食品消费的比例上，发达国家为80%，发展中国家低于38%，中国约为62%。因此，提高科技化水平对发展农产品加工业至关重要，食品加工业智能化发展在我国还有很大的潜力。
　　？1.1.3 食品智能化加工监测及过程控制的意义
　　我国是人口大国，食品加工在农业经济和国民经济中占有很重要的地位。为了加强食品加工领域的科学研究，加快食品加工业的发展，对分散在各部门有限的食品加工研究力量进行整合十分重要，在***食品科技系统中建立精干的国家食品加工研究机构，并作为非营利性机构，统一纳入国家科技创新体系，给予重点支持。通过该研究机构，协调组织全国食品加工研究力量，有针对性地进行攻关研究与示范，解决食品加工业发展中的重大关键技术问题。
　　食品行业面向的加工对象一般是农产品居多，加工工艺过程与金属、塑胶加工类制造有着明显的不同。工人在加工过程中可根据原料品种不同，或者原料营养成分（如糖分、蛋白）含量不同，或者加工时制品的性质差异（黏稠度、甜度等），调整相应的工艺参数，以达到所需的味道和口感。所以食品加工某些环节非常依赖工人经验，以至于同样的原料不同师傅做出来的产量、品质差异很大，典型案例如“卤水点豆腐”，这种差异便造成了成本的差异波动，对于净利微薄的食品行业来说如何实现去经验化生产与制定智能化、规范化的食品加工流程是至关必要的。
　　食品质量与安全是影响食品加工业稳定持续发展的重要因素，既关系到农业生产、农民收入，也关系到城乡人民的生活与健康。要在加快食品加工业发展的同时，特别重视食品加工过程的质量与安全研究，加快制定并且完善食品的质量标准，确保食品加工业健康发展。21世纪，食品智能化加工技术得到长足发展，各种智能化加工新技术不断涌现，如新型的仿生传感技术、高（多）光谱成像技术、气味成像化技术以及多信息传感融合等技术；而机器视觉、近红外光谱等智能传感技术也在不断更新换代和拓展应用领域。食品智能监测技术在食品收购、运输、储藏过程中的质量安全监控以及食品、农产品加工过程的品质检验监控，都发挥着越来越重要的作用。
　　？1.2 食品加工过程主要智能监测技术概述
　　随着科学技术的发展和一些高新技术的不断涌现，食品加工技术得到了迅速的发展。特别是传感技术和纳米技术等其他先进技术不断应用到食品监测领域中来，食品行业开发出许多自动化程度高和精度高的智能加工仪器和设备，不仅缩短了分析时间，减少了人为误差，也大大提高了食品加工生产的速度、灵敏度和准确度。下面简要介绍几种食品加工过程智能监测技术（图1-2）。
　　图1-2 食品加工过程智能监测技术
　　？1.2.1 食品加工过程外观指标智能监测技术
　　？1. 彩色机器视觉技术
　　食品加工过程中，外观特征评判是判断食品质量常用的方法，主要包括食品的外观尺寸和颜色评判、纹理特征分析、缺陷和损伤检测以及成分变化分析等。在20世纪60年代，计算机视觉技术在不同领域的应用都实现了一定的增长：医学诊断成像、工厂自动化、遥感、自动化车辆和机器人制导。在食品图像分析中经常要用颜色特征判断食品质量的优劣，颜色在食品外观指标监测中是*常用的一种特征，如水果的腐烂、表面的污渍以及成熟度，粮谷食品的黄变，烘焙食品加工过程的质量控制等。在进行颜色特征的数字图像处理过程中，需要一定的光度学和色度学知识基础，而颜色在色度学中通常定义为一种通过眼睛传导的感官映像，即视觉。
　　人眼可以直接感知的电磁波波长范围大致在400～780nm，并在脑中形成各种颜色。其中红（R）绿（G）蓝（B）称为三原色。三原色刺激对应的感光细胞，再由大脑进行分析复合形成各种不同的颜色。可见光波段内的三原色成像技术，是*接近人类视觉成像原理的技术。只使用单电荷耦合器件（CCD）镜头只能形成灰度级图像。使用三个CCD镜头时，通过分光设备（如滤光镜）可分离出三原色，分别捕捉各自的强度，经过颜色模型的转换就可以很好地还原真实物体的色彩。常规彩色成像技术是指在人眼可以直接感知的电磁波波长范围内，通过图像摄取装置［CCD和互补金属氧化物半导体（CMOS）］将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统的一种技术。常规彩色成像技术是目前*为成熟的现代成像技术，由于研究便利、成本较低，已占据食品成像技术检测的大部分市场。目前，可见光成像技术已经成功应用于水果、蔬菜、肉、鱼等食品的检测、分级与评价中。例如，利用可见光成像技术实现食品大小、形状、颜色、纹理和缺陷等外观指标的快速检测，提高了在线检测的精度和速度；在此基础上开发了基于可见光成像技术的食品自动化分级和分选系统。另外，利用可见光成像技术还可以实现食品加工过程中颜色变化的实时监测，通过提取和分析颜色这一*直观的指标，可实现食品加工过程中质量的在线控制。
　　？2. 高（多）光谱成像技术
　　光谱成像技术（spectral imaging technology）是20世纪80年代发展起来的新技术，综合了光学、光电子学、电子学、信息处理、计算机科学等领域的先进技术，把传统的二维成像技术和光谱技术有机地结合在一起。高（多）光谱成像技术具有多波段、高的光谱分辨率和图谱合一的特点。1983年，美国喷气推进实验室研制出**台航空成像光谱仪（AIS-1），并显示出其在图像采集分析研究方面的巨大潜力。随后，加拿大、澳大利亚、法国、德国等国家也竞相投入大量资金进行高光谱成像技术的研制和应用研究，起初该技术主要用于空间遥感领域，现已拓展到医疗诊断、药物和食品分析等领域，并在光谱图像的数据获取、光谱标定、三维数据重建、数据处理分析和模式识别等方面都有较大进展。
　　光谱成像技术是采用多个光谱通道，利用目标对象的分光反射（吸收）率在不同波段域内敏感度不同这一特性，对其进行图像采集、显示、处理和分析解释的技术。使用特定光源或滤光设备，选择光源的波长范围，特别是可见光以外的波长，便可增强目标对象的不同特征部位的图像特征，从而有利于目标对象的品质检测。光谱成像技术集图像分析和光谱分析于一身，它在食品质量与安全检测方面具有*特的优势。光谱图像是一个