TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP
THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
--0--

ĐỀ TÀI : TÌM HIỀU VỀ CÔNG ĐOẠN PHÂN LOẠI RAU QUẢ.

GVHD:Nguyễn THị Hoàng Yến
SVTH:Văn Đăng Thành
Lớp :DHTP9aTT
MSSV : 13092841

Tháng 4 năm 2016
1


Contents
Mở đầu: ................................................................................................................................... 1

I.

Phân loại rau quả: .................................................................................................................. 1

II.
1.

Màu sắc: ............................................................................................................................... 1

2.

Khối lượng riêng: .................................................................................................................. 2

3.

Kích thước: ........................................................................................................................... 3

4.

Độ chín: ............................................................................................................................... 4

5.

Độ đặc:................................................................................................................................. 6

III.

Thiết bị:................................................................................................................................ 6

1.

Hệ thống phân loại quang học Aweta: ...................................................................................... 6

2.

Thiết bị phân tích chất lượng quả : .......................................................................................... 6

3.

Thiết bị đo độ đặc bằng âm thanh AFS: ................................................................................... 7




I.

Mở đầu:

Công đoạn phân loại rau quả nhằm phân chia nguyên liệu thành các phần có tính chất giống nhau, có
cùng kích thước, hình dáng, màu sắc, trọng lượng... để có chế độ xử lý thích hợp cho từng loại và giúp
thành phẩm có phẩm chất được đồng đều . Lựa chọn được tiến hành ngay sau khi thu nhận, khi đưa
vào nơi chế biến: Rửa, vận chuyển, cắt gọt, cho sản phẩm vào bao bì... Việc phân loại, lựa chọn
thường tiến hành bằng phương pháp thủ công. Nhưng với phương pháp thủ công sẽ tốn nhiều công
sức, và do giờ giấc làm việc liên tục, hoạt động căng thẳng, nên công nhân chóng mệt mỏi, thường ảnh
hưởng không tốt đến chất lượng phân loại. Do đó người ta có thể cơ khí hóa việc lựa chọn phân loại,
dựa trên sự khác nhau về màu sắc, kích thước và khối lượng riêng của nguyên liệu.
Phân loại rau quả là công đoạn quan trọng trong việc đánh giá sản phẩm.Trong đó kích thước nguyên
liệu là tính chất vật lý quan trọng nhất ,màu sắc lại là tính chất quan trọng khác mang tính trực
quan.Do đó,công đoạn phân loại rau quả là công đoạn cần thiết để đánh giá chất lượng của một loại
sản phẩm,đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng và tăng giá trị sản phẩm.Nó cũng hữu ích trong việc lập
kế hoạch,đóng gói ,vận chuyển và hoạt động tiếp thị.
II.

Phân loại rau quả:

1. Màu sắc:
Màu sắc nguyên liệu là những sắc tố tự nhiên trong các loại rau củ quả.Nó phản ánh độ tự nhiên của
nguyên liệu.Màu sắc nguyên liệu có nhiều sự thay đổi từ quá trình thu hoạch đến tiếp nhận nguyên
liệu và sau quá trình chế biến.Thang màu của vỏ nguyên liệu cũng phản ánh độ chín của sản phẩm,tùy
vào từng loại sản phẩm khác nhau mà mà sắc của độ chín cũng khác nhau.Qua đó phân loại theo tiêu
chuẩn của từng loại sản phẩm khác nhau.Có hai phương pháp chính để phân loại theo tính chất này là
phương pháp thủ công và phương pháp áp dụng tính chá của tế bào quang điện.
-


Phương pháp thủ công là phương pháp dựa vào kinh nghiệm,lựa chọn những nguyên liệu có màu
sắc tự nhiên theo yêu cầu của sản phẩm.Ưu điểm của phương pháp này là ít tốn chi phí về máy
móc thiết bị,tận dụng được nguồn nhân công.Tuy nhiên vẫn có những nhược điểm như vẫn tốn
thời gian,đôi khi việc phân loại bằng tay và mắt đôi khi không chính xác.

1


Hình 1 : Phân loại rau quả bằng tay
-

Phương pháp ứng dụng tính chất của tế bào quang điện hoạt động theo sự thay đổi của tia sáng,tùy
theo trạng thái bề mặt của nguyên liệu mà ánh sáng phản chiếu có độ dài,sóng khác nhau,từ đó có
cường độ và kích thước khác nhau lên tế bào quang điện.Một trong những phương pháp thường
xuyên được sử dụng trong các nhà máy xí nghiệp là dùng tia UV và tia IR.Ưu điểm của phương
pháp này là có thể phát hiện được các khuyết tật của nguyên liệu,chính xác và tiết kiệm thời
gian.Nhược điểm là tốn chi phí thiết bị.

2. Khối lượng riêng:
Phân loại dựa vào độ nổi khác nhau của nguyên liệu trong chât lỏng do chênh lệch khối lượng
riêng.Những nguyên liệu có khối lượng riêng gần như nhau sẽ có những tính chất vật lý và hóa lý
tương tự nhau do đó sản phẩm sẽ đạt được độ đồng đều,tạo cảm quan cho sản phẩm.Ưu điểm là vừa có
thể rửa nguyên liệ vừa phân loại được,tiết kiệm thời gian,thiết bị đơn giản.Nhược điểm của phương
pháp này là độ chính xác chỉ mang tính tương đối,nguyên liệu sử dụng phương pháp này bị hạn
chế,chủ yếu là các nguyên liệu quả và củ.

2


Hình 2: Phân loại rau củ bằng phương pháp dựa vào độ nổi của nguyên liệu

3. Kích thước:
Kiểu phân loại này dành cho các loại quả ít có thông số vật lý ,đặc biệt là quả hình tròn hay hình
trụ.Thiết bị phân loại kiểu này dựa vào kích thước nguyên liệu,những loại quả,củ nhỏ sẽ bị rớt xuống
dưới,theo mức độ to dần,nguyên liệu bị rớt xuống sẽ được chuyển đến nơi mà nguyên liệu ở đó có
cùng kích thước.
Nguyên lý: Quả được vận chuyển trên băng chuyền, phía trên băng chuyền đặt một loạt trục tròn đặt
cách nhau, tạo ra những khoảng cách khác nhau với băng chuyền. Khoảng cách này giảm dần theo
chiều di chuyển của quả.Những quả lớn sẽ bị giữ lại ở phía đầu vào, chỉ những quả nhỏ mới đi qua
được.
Có hai kiểu thiết bị phổ biến là thiết bị dạng mở rộng băng tần (Widening bands) và dạng xoắn
ốc(Spiral).
-

Widening bands: nguyên liệu được đưa vào băng chuyền,các khe phía dưới sẽ to dần,nguyên liệu
sẽ được phân loại tại đây.

3


Hình 3: Phân loại rau quả bằng thiết bị Widening bands
-

Spiral: thiết bị có dạng hình xoắn ốc,nguyên liệu được đưa vào sẽ đi qua các xoắn ốc này và sẽ rớt
xuống nơi có xoắn ốc phù hợp.

Hình 4: Phân loại rau quả bằng thiết bịSpiral
4. Độ chín:
Bằng cách phân tích một số chỉ tiêu về thành phần hóa học của nguyên liệu,từ đó phân loại được rau
quả một cách chính xác.
Một số chỉ số thông dụng thường được đo là chỉ số Total Soluble Solids (TSS),sử dụng không gian

màu RGB.
-

TSS là chỉ số tượng trưng cho độ chín của nguyên liệu.
4


-

RGB là là khoảng màu,trong đó mức độ xám chiếm phần trăm thành phần của hình ảnh là từ 0 đến
256,là không gian thích hợp nhất cho phân tích.

Ví dụ như tđối với trái cherry,dựa vào mối tương quan giữa mức trung bình của thành phần mà
đỏ,xanh lá cây và xanh của quả cherry cũng như lượng TSS trong không gian này đả được thí nghiệm:
Đỏ = [r / (r + g + b)] * 100
MR = r / Số điểm ảnh
MG = g / Số điểm ảnh
MB = b / Số điểm ảnh.
r = tổng các vùng điểm ảnh màu xám của cherry trong các thành phần màu đỏ;
g = tổng của các vùng điểm ảnh màu xám của cherry trong các thành phần màu xanh lá cây;
b = tổng của các vùng điểm ảnh màu xám của cherry trong các thành phần màu xanh;
MR = trung bình của khu vực màu xám của các thành phần màu đỏ;
MG = trung bình của khu vực màu xám của các thành phần màu xanh lá;
MB = trung bình của khu vực màu xám của các thành phần màu xanh;
Thông số

R

Bình phương


Số lỗi ước tính

R

.949(a)

.900

11.92

G

.362(a)

.131

5.00

B

.156(a)

.024

5.56

Bảng 1: Bảng phân tích mối tương quan giữa các thành phần màu sắc của hình ảnh và Tổng giá trị
TSS.
Theo bảng trên,thì mức độ tương quan giữa thành phần màu đỏ và giá trị TSS là 95%.Nhưng không có
một giá trị tương quan nào giữa màu xanh lá cây,xanh da trời vói giá trị TSS.Màu sắc trái cay là tiêu

chí chung để đánh giá độ chín của nguyên liệu. Trong không gian màu RGB, bằng cách tăng số lượng
của khu vực màu xám và tiếp cận đến 256, các màu sắc cherry trở nên sáng hơn và gần như gần với
màu trắng. Do đó, màu sắc trái cây khi chín sẽ sẫm màu hơn. Điều này là do thực tế là độ chín trái cây
tương quan âm với các thành phần màu đỏ. Khi thu hoạch, màu sắc cherry sẽ trở nên có màu đỏ thẫm.
Drak et al. (1987) cho thấy rằng bằng cách tăng số lượng màu đỏ trong cherry, TSS của nó cũng sẽ
tăng lên. Phân loại chính xác dựa trên độ chín là 92%,là một trong những cách có độ chính xác cao
nhất.
5


5. Độ đặc:
Dựa vào độ đặc người ta có thể phân loại rau quả theo chất lượng của chúng.Với trái cây còn xanh thì
độ đặc của chúng cao còn khi trái cây đã chín muồi,độ đặc trở nên thấp.
III.

Thiết bị:

1. Hệ thống phân loại quang học Aweta:
-

Nguyên tắc hoạt động :
Trái cây đi theo hàng một trên băng chuyền được đưa vào hệ thống.Trong hệ thống, hình ảnh của
quả được các camera ghi hình lại ở 4 góc độ khác nhau. Từ các thông tin ghi được, bộ xử lý của
thiết bị sẽ tổng hợp thành một hình không gian 3 chiều của sản phẩm để đánh giá nó.
Bằng cách sử dụng các tia khả kiến(VIS) và hồng ngoại (IR), kết hợp với các bộ lọc sáng khác
nhau, hệ thống sẽ tìm và phát hiện các vết thương tổn trên bề mặt của quả.
Bên cạnh việc xác định các thương tổn trên trái cây, từ hình ảnh 3 chiều của quả, hệ thống cũng
xác định được đường kính và màu sắc của quả.
So sánh giữa các thông tin kiểm tra trên quả với các thông tin được lưu trữ trong bộ nhớ hệ thống,
thiết bị sẽ phân loại được trái cây.


-

Ưu điểm:
Có thể phát hiện được các vết xước từ 0,5 mm.
Thiết bị có thể phân loại sản phẩm thành các cấp độ khác nhau theo mẫu chuẩn.

Hình 5 : Thiết bị phân loại Aweta.
2. Thiết bị phân tích chất lượng quả :
-

Nguyên lý hoạt động:

6


Trái cây được đưa vào hệ thống theo băng chuyền, tại đây một nguồn phát tia NIR (các tia nằm
trong vùng hồng ngoại gần) chiếu vào phần lớn sản phẩm.
Phía đối diện với nguồn phát là nguồn thu, có nhiệm vụ thu nhận phần ánh sáng đi xuyên qua quả.
Bộ xử lý logic toán học có nhiệm vụ phân tích cường độ hấp thu ánh sáng của quả ở những bước
sóng khác nhau. Các tín hiệu phân tích sẽ được xử lý, và chuyển thành độ Brix hay các chỉ tiêu
chất lượng khác, tùy theo yêu cầu đối với từng lọai sản phẩm. Với công nghệ như hiện nay, bên
cạnh độ Brix, hệ thống có khả năng xác định được khá nhiều tính chất của rau quả, ví dụ như độ
acid, hàm lượng nước, mùi thơm,nhờ vậy mà khi trái cây đi qua hệ thống, hệ thống sẽ xác định
được độ chín của quả, từ đó có thể phân loại được.
-

Ưu điểm:
Do tia NIR có khả năng đi sâu vào trung tâm của quả, do đó mà kết quả tính toán được là đại diện
cho toàn bộ quả, đó là hàm lượng đường trung bình có trong quả. Hơnnữa, hệ thống IQA còn cho

kết quả có độ chính xác cao với tần số lặp lại rất lớn.Phương pháp sử dụng tia NIR để xác định
thành phần hóa học của rau quả này có một ưu điểm lớn, đó là cho kết quả phân tích nhanh, và
không phá hỏng sản phẩm.

3. Thiết bị đo độ đặc bằng âm thanh AFS:
Hệ thống AFS (Ascoutic Firmness sensor) là thành tựu mới nhất của kĩ thuật đo lường các tính chất
của sản phẩm như độ đặc mà không phá hỏng sản phẩm.
-

Nguyên tắc hoạt động:
Trái cây được vận chuyển vào hệ thống AFS trên băng chuyền đơn.Các đầu cảm biến của AFS sẽ
gõ nhẹ vào quả, ghi nhận các tín hiệu phản ứng tại vị trí đó.Ở đây, hệ thống xác định mức độ dao
động trong sản phẩm. Mức độ dao động này sẽ đại diện cho độ đặc, hàm lượng nước, độ tươi và
cấu trúc bên trong của quả cần phân tích.Các tín hiệu âm thanh đã ghi nhận được bộ xử lý phân
tích và chuyển thành một giá trị gọi là FI (Firmness Index: chỉ số về độ đặc). Chỉ số này có giá trị
cao đối với trái cây còn tươi, nhiều nước; và có giá trị thấp đối với trái chín, mềm.Từ giá trị FI, hệ
thống sẽ xác định được độ chín hay các chỉ tiêu chất lượng khác của quả, từ đó có thể phân loại
được.

-

Ưu điểm:
Hệ thống AFS cho kết quả nhất quán về chất lượng của rau quả từ bất kì vị trí đo nào. Các phương
pháp khác chỉ xác định được chất lượng cục bộ tại vị trí đo. Để có được độ đặc của toàn bộ sản
phẩm, các phương pháp này cần phải tiến hành đo ở nhiều vị trí khác nhau, kết quả thu được sẽ

7


phụ thuộc vào vị trí đo, do đó độ tin cậy của kết quả đo không cao.Hệ thống phân loại nhanh,

không phá hỏng trái cây, dễ sử dụng, dễ xử lý số liệu.

Hình 6 :Thiết bị đo độ đặc bằng âm thành AFS.

8


Tài liệu tham khảo
[1]. />ng_ENG.pdf
[2]. : George M (2015) Multiple Fruit and Vegetable Sorting System Using Machine Vision. Int J Adv
Technol 6: 142.
[3]. Harshavardhan G. Naganur, Sanjeev S. Sannakki, Vijay S Rajpurohit, Arunkumar R4, Fruits
Sorting and Grading using Fuzzy Logic.
[4]. Asghar Mousavi balestani ,Parviz AhmadiMoghaddam, Asaad Modares motlaq,Hamed Dolaty,
Sorting and Grading of Cherries on the Basis of Ripeness, Size and Defects by Using Image
Processing Techniques.
[5]. Lê Minh Hồng,Công nghệ chế biến thực phẩm đóng hộp.
[6].Nguyễn Bá Thanh,Thiết bị trong chế biến rau quả.