在散糧不落地情況下，智能取留樣裝置、移動智能取樣檢疫裝置、在線智能檢疫裝置及系統都可實現表中下層取制樣。這些裝置還可以自定義取樣頻率和單次取樣量，實現取留樣、全樣篩分、分路展開、篩下物留存、數據實時報送的全流程自動化，以及留樣稱重、裝袋、噴碼標記流程的自動化。

(資料圖)

◎本報記者 陳 曦

進口船運散糧事關糧食能源資源重要產業鏈安全，同時也涉及我國生物安全，因此進境的船運散糧檢驗檢疫事關重大。然而從十幾米深的散糧船艙中進行糧食取樣，特別是從中下層取樣，并且快速進行檢驗檢疫鑒定分析，一直是困擾海關的一個難題。

近日，這個難題在秦皇島港和青島董家口港被破解。一項由秦皇島海關技術中心、董家口港海關聯合江蘇閃碼光機電科技有限公司(以下簡稱閃碼科技)共同研發的“進境船運散糧智能查驗查檢裝置及系統”，針對不登船表層取樣和中下層取樣、留樣、制樣方法進行系統創新，應用多項技術，實現船運散糧智能查驗查檢裝置及系統的智能化。

實現取留樣、全樣篩分等全流程自動化

長期以來，進境船運散糧的檢驗檢疫都是海關關員下艙進行表層查檢和取樣初檢后，再將樣品送海關實驗室進行檢驗檢疫鑒定分析。

由于糧食顆粒小且具有流動性，面對于每艙可裝載萬噸糧食的散貨船，一線查驗關員在中下層取樣時一直存在困難，其自身的安全也存在風險。

此外，進口船運散糧的檢驗檢疫實操還存在時效問題。其中表層檢疫，一般需要6—7個小時。而扦取的表層樣品，從送樣到實驗室出具報告，一般需要7—10個工作日，影響了港口的卸運效能。

“針對目前存在的這幾個難題，我們基于進境船運散糧智能查驗創新方案，開發了四款智能查驗查檢裝置及系統。”閃碼科技股東、閃碼科技山東分公司總經理袁海博介紹。

表層智能查檢裝置及系統可采集、傳輸與標記船艙表層糧食影像數據，通過該系統，一線查驗海關關員在平板及手機等終端看到相應影像數據后就可以給出是否準卸的判定。

在散糧不落地情況下，智能取留樣裝置、移動智能取樣檢疫裝置、在線智能檢疫裝置及系統都可實現表中下層取制樣。這些裝置還可以自定義取樣頻率和單次取樣量，實現取留樣、全樣篩分、分路展開、篩下物留存、數據實時報送的全流程自動化，以及留樣稱重、裝袋、噴碼標記流程的自動化。袁海博說，這些裝置都是嵌入碼頭原有卸運流程中，根據不同卸運場景，取留樣之前和之后，可借助機器視覺與近紅外技術，對卸運中的糧食進行感官檢疫及理化數據的采集、標記與傳輸，實現即卸即檢即報送數據。

因為是嵌入卸運過程，且可以根據糧食品種自定義單次取樣量、取樣頻率，智能查檢查驗裝置及系統實現了卸運全過程等流量順糧食流向取樣。相對于表中下三層每層50個點、每點取樣200克，共取8至10千克的人工取樣方法和每1000噸取1個作批次的全橫截面機械取樣方法，智能取樣替代分層網格式布點人工取樣和作批次定量全橫截面機械取樣，具有更廣的取樣覆蓋性和分布代表性。

“每艘進境散糧船只均可實現查驗全流程海量數據采集與存儲、樣本留取，與傳統取樣及查驗方法相比，每艘船可多采集千倍甚至萬倍的樣本數據，將傳統混料縮分制樣改進為全樣檢測。”袁海博介紹。

目前，現有的四款智能查檢查驗裝置均可晝夜24小時運行。隨著糧種與糧食特征粒、雜草籽、昆蟲等樣本數據庫不斷完善、各類數據的積累，以及算法的持續優化，系統可通過AI機器視覺技術直接標記出感官檢疫不符合項，將為到港船的檢驗檢疫在多種情景下提供全新解決方案。

以互聯網技術為媒介融合多項技術

進境船運散糧智能查驗查檢裝置及系統以互聯網技術為媒介，將近紅外光譜技術、機械設計及自動控制與物聯網、大數據、AI機器視覺相互融合，實現進境船運散糧檢疫檢測數據的采集、傳輸、標記、智能分析與智慧應用，并可構建該批次進境船運散糧的數字孿生。

在檢驗檢疫、卸載業務環節，智能查驗查檢裝置及系統應用的近紅外光譜技術、物聯網技術等可對散糧貨物進行數據采集，確保了數據的真實性與有效性，同時通過互聯網身份識別、大數據、AI機器視覺等技術確保數據可存證、可比對校驗及可追蹤溯源。

互聯網、大數據等技術的運用，確保了智能查驗查檢裝置及系統在各個復雜的業務環節中能夠高效完成數據采集、數據傳輸處理、數據分析等基礎工作，并可以支持多方數據高效、便捷地開展校驗比對工作。此外，該系統還可兼容更多新技術及數據采集硬件，如更多的物理檢測方法和5G通信技術、區塊鏈技術的應用等。

“由于之前國內外均無已落地應用的方法與產品，因此毫無可借鑒參考的經驗。我們只能邊實驗、邊總結、邊迭代模式。每次產品的修改與完善都需要進行大量試運行，將現場情況與裝置檢測數據進行核對，驗證通過才算實驗成功。同時，功能性及樣本數據庫的建立同樣需要時間。”袁海博介紹。

袁海博舉例說，表層智能查檢裝置的開發經歷了四次迭代，從一代產品運行不穩定，設備性能指標不達標，到目前第四代產品，實現了單人10分鐘安裝拆卸、一鍵自檢、開機即用、3分鐘內排查故障、25分鐘完成單艙作業、智能提示等功能。

此外，檢測現場環境的溫度、光線、濕度都會影響理化指標、視覺指標人工智能

裝置的識別準確度。研發人員需要在各種環境、不同時間、不同溫度下，進行大量的設備試運行、數據采集、識別算法模型等的迭代。

不同糧種、不同轉運環節、不同氣候環境下，完成自動化取樣的機械結構、取樣精度等，都會有偏差。因此，實現智能取樣需要提前進行大量取樣實驗，完成取樣“大腦”的建設積累，以實現在不同場景下的智能取樣作業。

“做好進境糧食的檢驗檢疫，多糧種特征粒、雜草籽及昆蟲等有害生物樣本數據庫建設至關重要。”袁海博表示，針對樣本數據庫樣本量較少的難題，他們一方面集中各方力量搜集數據庫數據，另一方面利用閃碼科技在常州、秦皇島、董家口、大連的樣本數據庫建設團隊，加速推進多糧種多雜草籽樣本數據庫建設。

可應用于更多糧油查驗查檢場景

2022年10月以來，表層智能查檢裝置在董家口港已實現常態化晝夜試運行。經授權的海關關員可通過手機、平板、電腦終端遠程實時控制查驗過程，同時可通過互聯網遠程實時監控查看視頻、圖片和檢測結果，以作出準卸判定。

在一線查驗海關關員不登船的前提下，表層智能查檢裝置2小時內就可完成全船(7萬噸載量的散糧船)7艙的現場表層查檢，大幅提高了通關時效，實現“守國門”與“促發展”的平衡統一。

“目前我們這套裝置及系統，作為海關進行查驗查檢的智能化輔助工具，主要應用于進境船運散糧檢驗檢疫的查驗與取樣檢測。”袁海博表示，其作為進境散糧轉運數字化監管一部分，將來也可應用于糧食裝車時相應的感官檢疫及理化數據采集與傳輸，以及糧食加工廠倉庫卸糧時相應的感官檢疫及理化數據采集與傳輸，進而實現兩種場景下同類數據比對，作為轉運監管“合格入市”的判定工具之一。對于內陸口岸的糧食進口，這套系統也可根據具體運輸工具及相應的取樣標準，對產品進行定制化調整，以實現海運與陸運進境糧食檢驗檢疫的全覆蓋。

“目前還有一家糧油企業想將智能取留樣裝置及系統用在其傳送帶上以解決中下層艙糧取樣難題。”袁海博說，還可根據大型糧油企業、飼料加工企業對糧食品質與狀態的具體檢測需求，定制移動智能取樣檢疫裝置及在線智能檢疫裝置和系統。