鲁玉杰：虫霉在线监测系统在粮食物流中的应用

发布时间：

2026-01-12 00:00

来源：

2025年12月，江苏省物流产业促进会在靖江举办江苏省第二届粮食物流行业年度大会。江苏科技大学粮食学院院长鲁玉杰出席会议，并围绕“虫霉在线监测系统在粮食物流中的应用”发表主题演讲。

IMG_256

江苏科技大学粮食学院长期致力于粮食虫霉检测技术的研究，近年来聚焦于粮食物流环节的实际问题，开发了一套害虫在线监测系统，并初步引入了人工智能技术。在此，我想就“虫霉在线监测系统在粮食物流中的应用”这一主题，分享我们团队的一些阶段性工作和思考。
一、粮食安全与物流储藏环节的挑战
粮食安全的重要性不言而喻。在粮食流通链条中，物流与储藏是保障粮食品质、减少损失的关键环节。尤其是在粮食储藏方面，实际产生的损耗不容小觑。随着人工智能与物联网技术的发展，粮食储藏正朝着智能化、绿色化、精准化的方向迈进。
我们曾对粮食的总产量、损耗量及损耗率进行过统计分析。在储藏环节，面临的主要挑战包括虫害、霉变、品质劣变及温度异常等。例如，通过温度云图监测，我们可以直观地发现粮堆局部温度异常升高，这往往是粮食开始变质的信号。这种技术甚至能用于监管，无需开仓即可通过温度云图异常判断是否存在粮仓亏空问题，为管理带来了革命性的便利。
在粮食物流过程中，损耗与浪费现象同样突出——运输过程：装卸不当、运输工具落后是主因。例如，我国粮食物流大量依赖航运，尤其是未来内河流域物流潜力巨大，是否可以考虑研发专用粮食运输船，以改善运输条件？储存过程：物流中转多为短期储存，设备往往不如长期储备库先进，容易因存有“短期存放”的侥幸心理，导致霉变和虫害发生。加工过程：出粉率、出米率等指标低下，也间接造成了粮食浪费。
此外，设施落后、应急能力不足、管理不规范等安全问题，都为霉变和虫害滋生提供了温床。可以说，有粮食的地方，微生物与虫害就无处不在。我们害虫防治研究者常自诩为“虫口夺粮”者，任务就是从害虫口中夺回人们赖以生存的粮食。
二、粮食物流中的质量安全问题与现有痛点
具体到粮食物流中的质量安全，问题主要体现在以下三方面——
物理损耗与污染：包装破损、粮食洒漏；运输途中可能受到的化学污染，如不当使用杀虫剂、防腐剂。
生物污染：运输过程中受虫霉、昆虫污染，可能对人体健康构成威胁。
监管追溯短板：从收购、储藏到运输，存在质量把控不严（虫霉鼠害）、过程管理粗放（破损、受潮、污染），以及全程监管与质量追溯体系不完善等问题。
我曾接触过一个案例，粮食从镇江船运至九江途中发生霉变，仅用塑料布简单遮盖，防控措施极为薄弱。
如何破解这些难题？我认为方向在于三点——
智能化技术应用：利用物联网、大数据等技术，实现粮食物流全程自动化管理与监控。
绿色低碳发展：提升环保意识，推动节能降耗，迈向绿色甚至零碳物流。
强化监管追溯：建立完善的全链条质量监管与追溯体系。
三、粮食虫霉在线监测技术的研究进展
粮食虫霉问题直观可见，如“地趴粮”春季霉变、大米生虫等。对于物流企业，还需特别关注入侵害虫的风险，例如随大豆、油菜籽等进口粮谷传入的有害生物。我们承担的一项重点研发项目，正是针对大宗粮谷进口过程中高风险入侵生物的监测。
我们团队在这一领域主要开展了以下工作——
其一，高效引诱剂与实时监测设备研发：基于害虫化学生态学原理，开发了高效引诱剂；设计了融合生态环境因子监测与害虫实时采集功能的诱捕设备。
其二，害虫种群预测与专家决策系统构建：基于害虫Logistic模型，将种群动态模型嵌入系统。例如，根据今日诱捕到的害虫数量、结合环境温湿度，可预测未来特定时间点的害虫发生量，从而判断是否需要立即采取防治措施。这构成了专家决策系统的核心。
其三，绿色防治技术集成与智能化管理平台开发：集成多种绿色防治技术，并基于上述模型与决策逻辑，开发了“储粮生态环境监测预警与智能化管理平台”。该成果曾荣获江苏省粮油学会科技进步一等奖。
在霉变监测方面，我们针对稻谷真菌感染，研究了孢子图像识别、挥发物气敏检测以及真菌毒素传感器的快速定量检测方法。具体到监测设备与技术——研发了适用于物流车辆的碳管式诱捕器，可实时监测害虫动态；针对包装粮，设计了锥形诱捕器，结合引诱剂、昆虫下落感应与图像识别技术，实现害虫自动计数；通过设备升级（改进供电、主板控制等），构建了网络化监测体系；此外，开发了集粮情（温湿度等）实时监测、分析、业务管理、设备联动（如位移报警）于一体的智能化软件平台，能根据监测数据，结合不同储粮生态区特点，直接给出熏蒸、低温或低氧等防治措施建议。
在霉变快速检测技术上，我们也取得了突破：纳米气敏传感技术，用于黑曲霉等霉菌的定量监测；真菌毒素快速检测方法，基于免疫标记等技术开发传感器；昆虫嗅觉仿生技术，模拟昆虫嗅觉感受器对霉变气味的高灵敏度，开发出稻谷霉变快速监测技术，检测时间从现行标准的7天缩短至约10分钟；仿生可视化技术，通过颜色变化直观显示霉变程度；智能决策调控系统，综合粮食品质成分、风味、安全指标及仓内外环境参数、天气预报等，全自动决策并调控仓储通风等参数，抑制霉变。
此外，我们团队还在粮食流通环节的营养成分流失监测、基于纳米酶和核酸适配体的危害物快速检测、真菌毒素消减技术以及利用大数据分析风险因子变化规律等方面开展了工作。
紧跟技术前沿，我们还开发了用于霉变实时监测的电化学芯片，并研制了可将其植入粮堆的机器人，实现了霉变信号的实时原位检测。该技术已实现成果转化，并获中粮集团相关奖项。研制了具备粮情动态监测、作业人员健康防护和政府监管赋能三重功能的智能粮情侦察车。
四、虫霉在线监测技术的应用场景展望
虫霉在线监测技术的应用场景非常广泛：传统粮库、物流运输车辆/船舶、贸易粮环节均可部署。其原理也可扩展应用于烟草仓储（正与相关机构合作开发）、中药材仓库等需要防虫防霉的领域。
在粮库和物流场景中，系统能实时监测虫霉发生情况。我们的实践表明，系统预测情况与实际发生情况吻合度较高，准确率约达85%。例如，当监测数据预警虫害超标时，专家决策系统触发单管风机局部处理，害虫数量迅速下降，有效证明了智能化决策的效力。
目前，该系统已在无锡粮食集团及一些粮食加工厂等场景投入应用。
五、迈向数据与AI双轮驱动的智能储粮
展望未来，粮储领域的智能化可谓“万里长征刚起步”。当前我们面临基础数据不足、模型欠缺等挑战，需加强行业数据联通与模型建设，以支撑真正的AI决策系统。
个人认为，未来重点发展方向可能包括——
智能传感技术升级：发展多模态传感器融合技术（光谱、图像、气体、精准温湿度等）；探索基于昆虫气味结合蛋白等原理的生物传感器；推动声学、热成像、X光等无损检测技术的应用。
数据分析与算法深化：引入成熟AI算法，但必须基于真实、海量的粮食行业数据（如害虫发生、水分迁移、多场耦合数据）进行训练与优化。区块链技术也可用于保障数据可信与追溯。
系统集成平台化：实现云端协同、多系统（通风、控温、熏蒸等）联动响应，并注重跨平台兼容。
推动人工智能在粮食行业落地，需要产学研用各方携手，共同构建数据基础、研发专业模型、搭建集成平台。

附件下载

上一页

徐小林：粮食物流智能场景化应用前瞻

丁荣余：强化融合，构建现代化物流体系

下一页

上一页

徐小林：粮食物流智能场景化应用前瞻

下一页

丁荣余：强化融合，构建现代化物流体系

图片名称

地址：江苏省南京市江宁区江南路9号高铁网谷B座4楼

图片名称

邮箱：jlipa56@163.com

图片名称

电话：025-86155656

图片名称
图片名称

版权所有：江苏省物流产业促进会

网站建设：中企动力    南京    SEO

营业执照