中国农业科学｜陕西师范大学胡新中教授课题组探析燕麦和面阶段面絮图像及理化特性并构建深度学习识别模型

背景：燕麦因缺乏面筋蛋白且富含膳食纤维，在面团加工中难以形成黏弹性网络结构，导致弹性差、黏性大、稳定性差，传统和面工艺依赖人工经验，无法量化评价。研究目的：探究燕麦和面过程中面絮颗粒的形态变化和理化特性，划分和面阶段，并构建深度学习识别模型，以提高燕麦面制品的工业化生产水平。结论：依据面絮图像阴影面积将和面过程划分为吸水粘连、团聚成体、动态平衡、破裂分散4个阶段；面絮糊化度逐渐升高，直链淀粉含量下降，分子间作用力增强，质构和流变特性在动态平衡阶段达最优；基于ResNet-50-SVM的模型识别准确率达90%。动态平衡阶段面絮颗粒均匀、加工特性最佳，适合作为燕麦面条加工条件。