为精准对接粮食仓储行业智能化转型需求，推动高校自主研发成果与产业实践深度融合，2026年7月16日，南京财经大学“智慧粮库建设与仓储数字化转型调研”团队赴南京粮食集团储备粮管理有限公司铁心桥库区开展专项调研。调研中，团队展示了多款自主研发的智能设备，获得企业认可并达成试用合作，同时实地考察库区、采集一线数据，为后续技术优化积累了宝贵经验。

粮食安全是“国之大者”。随着新版《粮油储藏技术规范》（GB/T 29890—2026）等国家标准的发布实施，粮食仓储行业正加速向智能化、绿色化方向转型。作为南京市属最大的粮油保供体系的重要组成部分，南京铁心桥国家粮食储备库始建于1982年，1999年被国家粮食局正式命名为“南京铁心桥国家粮食储备库”，2011年参与组建成立南京粮食集团。库区现有24幢仓房整齐排列，26个总罐容14万吨的油罐巍然矗立，毗邻长江四桥，拥有5000吨级长江码头，年中转能力超100万吨，凭借强大的水陆联运优势，成为连接粮食产区与销区的关键枢纽。南京财经大学曾隶属于原国家粮食部，建校以来始终秉承“粮食特色”传统。“智慧粮库建设与仓储数字化转型调研团队”实践团队由食品科学与工程、计算机科学与技术等专业学生组成，聚焦粮情智能监测技术研发，前期已完成多代原型系统开发。此次实践旨在将实验室成果带进一线粮库，在真实场景中检验与优化系统性能。

调研当天上午，团队与铁心桥库区相关负责人、技术骨干召开专题座谈会，围绕智慧粮库建设、智能设备应用等内容深入交流。在安全培训领域，团队重点展示了自主研发的 VR 交互式安全培训系统，该系统打破了传统安全培训的时空限制，库区人员佩戴 VR 头显，即可沉浸式体验粉尘爆炸、机械伤害、有限空间中毒等粮食仓储典型事故场景，在虚拟环境中反复开展应急处置训练。相比传统实地演练，该系统不仅大幅降低了演练成本，还彻底规避了现场操作的安全风险，获得库区工作人员的一致认可。

在库区测量环节，团队介绍了基于激光雷达的粮库体积快速测绘方案。与传统人工拉尺、分段估算相比，该方案通过手持或无人机搭载激光雷达，对仓房内部结构、粮面形态进行高精度扫描建模，可在数分钟内生成三维点云数据，自动计算有效仓容和粮堆体积，为库存盘点与出入库管理提供更精准的数据支撑。在粮堆检测方面，团队展示了一款新型智能探杆，可深入粮堆内部，分层测量温度、湿度及气体浓度，配合便携式终端实时查看数据曲线，帮助保管员快速定位局部发热、霉变等隐患区域。同时，团队还带来了杂质检测实验台，该台子集成机器视觉与振动筛分模块，能够对入仓原粮中的杂质类型、含量进行快速识别与定量分析，相比人工肉眼判别，检测效率和一致性均有明显提升。

库区相关负责人从仓储管理实际出发，就设备的现场适应能力、操作便捷性、数据可靠性等问题与团队成员逐一探讨。团队成员结合实测数据和算法模型一一作答，双方交流气氛热烈。经过近一个小时的深入沟通，库区负责人表示，铁心桥库区愿意划出部分仓房作为测试场地，试用团队研发的相关设备。“高校团队带着自己的技术走进粮库，对我们而言也是一次了解前沿方案的机会。”相关负责人说。

图为团队展示VR安全培训设备 李欣宁供图

座谈会后，库区负责人带领团队师生实地走访，重点考察了粮仓内部结构。团队成员手持测距仪对仓房内部结构进行快速扫描测量，记录仓房长宽高等关键尺寸参数，为后续通过空仓与装粮状态下体积差值推算粮食实际储量提供基础数据。

图为展示激光雷达测绘结果 张杺悦供图

随后，实践团队兵分两路展开进一步调研。库区负责人带领部分团队成员进入大豆粮仓内部参观。仓门开启的瞬间，一股干燥而微凉的气息扑面而来。负责人介绍，该仓储存的是进口非转基因大豆，采用了低温储藏与氮气气调相结合的绿色储粮技术。团队成员注意到，仓内空间开阔，大豆堆高近6米，平整如镜的粮面令人印象深刻，仓顶悬挂着数台轴流风机，墙体侧面布有测温电缆接口。通过机械通风与空调联动，全仓平均粮温常年控制在15℃以下，最高不超过20℃，相当于让大豆住进了“恒温休眠仓”；同时向粮堆充入氮气形成密闭低氧环境，有效抑制害虫繁衍和霉菌滋生，当氮气浓度达到98%以上时还可实现杀虫目标。作为江苏省首批粮食信息化试点单位，南粮集团创新打造的智慧仓储体系，实现了粮食收储“一卡通行”、多点位粮情“一图纵览”、仓房通风降温“一键启动”、跨区域仓储“一网统管”。团队成员一边听取讲解，一边用手持设备测量仓内不同高度层的实际温湿度数据，与系统监测数值进行对照记录。团队成员还就大豆在储藏期间脂肪酸值变化趋势、进口大豆与国产大豆储藏参数差异等问题与库区负责人进行了深入交流。

图为大豆粮仓内部参观人员合影 李欣宁供图

与此同时，另一路成员在带队老师带领下前往检验室，对当日新入库的粮食样本进行杂质检测与数据采集。检验室内，团队成员将自研的杂质检测实验台与粮库标准检验流程进行对照实验——该实验台集成机器视觉模块，可对入仓原粮中的石子、秸秆、虫蚀粒等杂质类型与含量进行快速识别与定量分析。团队成员分组操作：一组负责将样品平铺于检测台面，配合智能摄像头逐一采集杂质图像；另一组同步记录识别结果，并将检测数据与人工挑拣、标准筛分结果进行多组比对，验证自研系统在杂质识别精度与检测效率上的可靠性。团队成员还对不同批次样品的杂质组成差异做了详细记录，为后续算法优化和模型训练积累了第一手数据。

图为对当日新入库的粮食样本进行检测和数据采集 李欣宁供图

结束参观后，双方进行了简要总结交流。库区负责人肯定了团队成员的专业素养和务实态度，表示期待后续设备安装调试的推进。带队老师表示，此次调研让同学们真正走进了粮仓一线，与企业管理者和技术人员面对面沟通，这是实验室里无法获得的宝贵经验。

此次调研行程紧凑、内容扎实，“智慧粮库建设与仓储数字化转型调研”团队不仅将自主研发成果带进了行业前沿阵地，更通过实地考察和数据采集，完成了从实验室到应用场景的关键一步。团队表示，回校后将根据此次调研所得的一线需求与现场数据，尽快完成监测系统的安装方案优化和硬件改进，力争在下一阶段实现设备正式部署，以青年学子的创新力量为粮食安全事业贡献一份实实在在的答卷。

图为本次调研实践队员合影 陆阳供图

（通讯员 李欣宁 陈震宇）