人工智能多光譜圖像技術在食品品質檢測中的應用
——評《多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究》

書 名：多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究

作 者：劉翠玲，孫曉榮，吳靜珠，于重重 著

ISBN：978-7-111-58430-8

出 版 社：機械工業(yè)出版社

出版時間：2018-01-01

價 格：￥69.00

隨著我國科技實力的不斷增強，以及我國人民健康意識的不斷強化，對食品安全的重視度也越來越高。近年來，我國的食品鑒別檢測逐漸成為保障食品質量安全的重要且成熟的手段。隨著我國科技實力的不斷進步，以及專業(yè)的測試技術的逐漸發(fā)達，人工智能多光譜圖像已是我國在多個領域中廣泛應用的成熟技術。在食品品質檢測中，應用人工智能多光譜圖像技術，相較于傳統(tǒng)的分析技術，具有速度快、精確度高、操作計算簡便等優(yōu)勢，而且對于被檢測的樣品而言，能夠在極大的程度上減少用量和污染，因此人工智能多光譜圖像技術在食品品質檢測中的應用具有極高的研究價值和意義。由機械工業(yè)出版社出版的《多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究》依托重點實驗室的設備和技術，匯集行業(yè)專家數(shù)年的科研與教學成果，并獲得重點基金資助，對食品品質檢測領域具有極高的參考價值。同時本書結合人工智能方法，通過深度學習算法的應用，提供了未來非常有價值的方法和方向，本書結合我國當下食品安全的熱點問題，以果蔬農(nóng)殘、食用植物油、小麥粉、茶葉等檢測對象為例，系統(tǒng)地介紹了作者所在課題組采用多種光譜技術（近紅外、中紅外、拉曼及紫外等）在農(nóng)產(chǎn)品和食品品質快速檢測中的研究理論、方法以及應用成果，并重點探討了多種光譜技術在農(nóng)產(chǎn)品和食品品質快速檢測領域中應用的可行性及存在問題。《多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究》為研究人工智能多光譜圖像技術在食品品質檢測中的應用提供了極具專業(yè)性質的理論基礎。

食品安全是“管”出來的，高效、快捷、準確的食品檢測技術正是保障監(jiān)管制度和監(jiān)管手段的重要技術基礎之一。近年來，近紅外、中紅外和拉曼等光譜檢測技術以其快速、便捷的技術特點引起了國內外科研工作者的極大關注，日趨成為食品品質快速檢測領域新興的研究熱點。筆者在通讀《多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究》的基礎上，以近紅外光為例，分析人工智能多光譜在食品品質檢測中的應用。首先紅外光譜分析技術是人工智能多光譜中的一種間接的分析方法，在光譜測量技術、化學計量技術和基礎測量技術的融合基礎上，通過收集樣本資料，分析對比，采用確定的國際標準或者參考方法進行性質數(shù)據(jù)的分析。在我國的測量技術中，近紅外光譜技術是其中較為成熟的一種，也是應用領域廣泛的先進技術。具體而言，在我國的食品種類和產(chǎn)地鑒別、食品質量評估和分級以及食品的真?zhèn)魏蛽郊勹b別中，近紅外光譜分析技術發(fā)揮了巨大的作用。在食品種類和產(chǎn)地鑒別中，近紅外光譜分析技術分析不同動物的來源肉能夠達到百分之八十的鑒別水平；而對來自不同產(chǎn)地的蘋果生產(chǎn)的果汁，近紅外光譜的鑒別水平可以做到萬無一失。除了國內的學者研究了近紅外光譜的應用價值之外，國外的學者同樣對近紅外光譜與食品品質檢測之間的關系有著莫大的興趣和研究。他們通過收集數(shù)十種來自日本各地的醬油，通過近紅外光譜分析數(shù)據(jù)，最終發(fā)現(xiàn)，不同的產(chǎn)地，醬油有不同的質量差別，通過近紅外光譜能夠清晰準確地觀察到其中的區(qū)別。分析食品產(chǎn)地的不同是近紅外光譜在食品品質檢測中應用的一大突破，在檢測質量的基礎上，有利于觀察和發(fā)現(xiàn)質量不佳的真正原因，從食品的源頭和在根本上解決食品質量和安全問題。在食品真?zhèn)魏蛽郊勹b別中，近紅外光譜技術可以有效地分析和檢測蜂蜜、橄欖油、奶粉、酒精飲料等。在2000年時，國外學者利用近紅外技術分析了牛肉漢堡摻假，通過采集同一波長范圍的牛肉樣品，并通過修改偏最小二乘法建立回歸模型來判斷漢堡中的摻假程度，發(fā)現(xiàn)摻假量在百分之五到百分之二十五之間的樣品，近紅外光譜分析技術的判斷準確度能夠達到百分之九十二點七以上。關于食品質量評估和分級，近紅外光譜分析技術除了能夠做到常規(guī)的食品品質分析之外，還能夠做到監(jiān)控食品加工過程中的組成變化，例如在加熱過程中測量豬肉中水分的變化。人工智能多光譜圖像技術優(yōu)于傳統(tǒng)的分析技術的最大的特點是在檢測的過程中對食品樣品實行無污染檢測。我國學者韓東海等則成功地利用紅外光譜分析技術實現(xiàn)了對純牛奶中還原奶的快速、準確、無損傷的鑒別以及原料奶新鮮度的判別。在分析黃酒品質以及酒齡的鑒別中，于海燕應用NIRS技術，通過判別偏最小二乘法以及結合不同波段范圍內不同光譜預處理方法所建酒齡鑒別模型的性能，發(fā)現(xiàn)長波近紅外所建酒齡鑒別模型的性能最優(yōu)。無論是國外的還是國內的學者都在不斷地嘗試和逐步完善人工智能多光譜圖像技術。

綜上所述，隨著我國人民生活質量的提高，人民對于食品安全越來越重視。人工智能多光譜圖像技術的出現(xiàn)和發(fā)展以及在食品品質檢測中的實際應用，實現(xiàn)了快速、準確、綠色的食品種類和產(chǎn)地鑒別、食品真?zhèn)魏蛽郊勹b別、食品質量評估和分級等，在極大的程度上滿足了廣大消費者對于食品品質檢測的需求。在食品工業(yè)中廣泛應用人工智能多光譜圖像技術，能夠有效地推動我國食品工業(yè)在技術上的革新和進步，有利于創(chuàng)造巨大的經(jīng)濟和社會效益。《多光譜食品品質檢測技術與信息處理研究》中關于多光譜分析技術在食品工業(yè)中的應用結合了實際案例，展開具體分析，為研究人工智能多光譜圖像技術在食品品質檢測中的實際應用提供了非常重要的理論基礎和實踐經(jīng)驗。