机器学习与计算机视觉技术在食品质量评价中的研究进展

• Published in: 食品科学 Vol. 45; no. 12; pp. 1 - 10
• Main Authors: 黄晓琛, 张凯利, 刘元杰, 陈洪, 黄凤洪, 魏芳
• Format: Magazine Article
• Language: Chinese
• Published: 中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉 430062%中国农业大学信息与电气工程学院,农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京 100083%中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉 430062 01.06.2024; 湖北洪山实验室,湖北武汉 430070
• Subjects: 机器学习; 食品质量; 食品检测; 计算机视觉; food quality; computer vision; machine learning; food testing
• ISSN: 1002-6630
• DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20240131-284

TS207.7; 近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用.通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从而实现对食品质量的自动评估和监测.特别是深度学习技术的发展,使得计算机能够更加准确地识别食品的外观、形状、颜色等特征,进而对其进行分类、预测和质量检测.除了在食品质量评价中的常规应用,学习技术还被用于更复杂的任务,如食品缺陷检测、异物检测、新鲜度评估等.这些技术不仅可以提高食品生产和加工的效率,还能够减少人为因素带来的误差,从而确保食品质量和安全.然而,尽管学习技术在食品质量评价中的应用取得了显著进展,但仍然存在一些挑战需要克服.例如,食品图像数据集的获取和标注成本较高,数据质量和数量的不足可能会影响模型的性能和泛化能力.此外,模型的可解释性和透明性也是一个重要问题,尤其是在需要对食品质量评价结果做出解释或决策的情况下.因此,未来的研究需要继续探索如何提高数据集的质量和规模、优化模型的鲁棒性和可解释性,以及开发更加高效和可持续的食品质量评价系统.