計算機視覺技術在食品品質檢測中的應用與研究

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食品品質檢測是進行食品分級的重要依據,更是推動各類食品高質量發展的關鍵,傳統食品品質檢測技術明顯不能夠適應品種日益繁多、品質等級參差不齊的食品種類的實際分級、分類需求。因此將計算機技術應用于食品品質檢測工作具有可行性和必要性。更重要的是不論計算機視覺技術還是食品品質檢測的等級標準,他們都是動態變化著的,因此在享受計算機視覺技術在食品品質檢測中的應用效果的同時也要求能夠以與時俱進的觀念原則來指導計算機視覺技術的發展,實現計算機視覺技術在食品品質檢測中的更深層次的應用。

1 計算機視覺技術概述

計算機視覺技術是近幾十年來發展起來的高新技術,其又稱為機器視覺,指利用計算機為工具,完成對圖像信息的獲取、分析。而計算機憑借自身在信息數據獲取方面的高精細化,其能夠獲得的圖像信息更加的全面和詳細。計算機視覺系統是由計算機、圖像采集卡、ccd攝像機、光源和光照箱六個部分構成的。在實際的應用中,計算機視覺系統的六個部分能夠各司其職,完成對被檢測對象的海量數據的收集,展開對數據的自動化分類以及對數據的加工處理,從而為生產生活提供清晰直接的數據資料。

2 計算機視覺技術在食品品質檢測中的應用優勢

2.1 食品品質檢測工作的現狀 俗話說,民以食為天,食品安全關乎社會和諧穩定,排除食品安全更是當今社會的主要責任。食品品質是指食品的使用性能以及特征符合有關標準的規定以及滿足消費者要求的程度,食品品質是比食品質量更加詳細的一個概念,其既包括食品的食用品質更包括附加品質。因此在展開對食品品質檢測中需要雙管齊下完成對對食品食用品質的檢測和食品附加品質檢測。①關于食品質量檢測的現狀。按照現有的食品質量檢測標準體系可知,展開食品品質檢測最基本要完成生物性污染檢測、天然毒素檢測以及轉基因食品檢測。即檢測食品是否發生變質,有無生物性污染影響食品的安全性。在傳統的食品品質檢測工作中,我國食品質量建設水平仍舊存在大量的空白,食品安全保障體系不夠全面具體,食品質量的安全性缺少風險預警機制等。②關于食品附加品質的檢測現狀。站在食品品質的附加品質來看,要求完成對食品的外觀品相的檢測。而關于食品的附加值品質的檢測則更多的是依靠人工食品分類的方式。因此整體上食品品質檢測工作的實際情況不能夠滿足人們對于食品品質的需求。

2.2 計算機視覺技術在食品品質檢測中的應用優勢 針對于食品品質檢測所面臨著的供需發展矛盾可知,導入新的檢測技術具有重要性。計算機視覺技術相較于現有的一些食品品質檢測技術而言,其具有以下的優勢特點:

①計算機視覺技術自動化程度較高,能夠同時展開食品內在和外形兩種品質的檢測。采用人工檢測的方式,需要進行工作流程安排,順序完成對食品的內在和外在品質的檢測。如,對于蔬菜水果的品質檢測,需要對外形品質進行初步的檢測,之后才能夠再借助工具的情況下完成對幾個內在品質指標的檢測分析。而計算機視覺技術則可以完成對食品的整體識別,完成對識別目標的高效識別和分析。

②計算機視覺技術具有無損檢測性能。計算機視覺技術下的食品品質檢測是通過掃描、識別的方式完成對食品內外在品質指標的收集識別,不需要直接接觸到食品本身,因此可以減少對所檢測的食品的外在的損害。

③計算機視覺技術具有穩定的檢測精度。在人工檢測技術下,容易受到人的主觀意向從而對食品的品質產生不同的分級評價。而在計算機視覺技術下的識別功能是通過運行程序的統一設定的,因此具有相同的識別和判斷標準,這使得其所展開的食品品質檢測的精度更加穩定精確。

3 計算機視覺技術在食品品質檢測中的具體應用

3.1 計算機視覺技術在食品分級中的應用 食品分級就是對于食品的外形完整性、美觀性等展開判斷分析。計算機視覺技術在食品分級中的應用相當廣泛。借助計算機視覺技術完成的食品分級管理具有更高的效率,能夠實現更加精準的食品分級管理。如,在果蔬的分級中,計算機視覺技術中的圖像拍攝技術可以對新采收的果蔬進行逐一的拍攝,而后利用新的計算機算法計算得出水果的半徑,完成對果蔬的大小的劃分。利用此方式,降低了果蔬的計算量同時提高了計算精度,果蔬的分級誤差不超過2mm,符合國際水果分級的分類標準差。同時計算機視覺技術中還具有圖像的缺陷分割算法,其能有效的分割出水果的表面缺陷,將水果詳細分為裂果、刺傷果、碰傷果以及蟲傷果等。在食品分級檢測中,存在一些分級難度較大的食品,如,禽蛋肉類的分級。由于禽蛋肉類的品質外形上可能沒有很大的差異,但是其在內部品質方面存在較大的差異。如,禽蛋內的蛋黃指數等直接影響禽蛋的分級標準。在傳統的禽蛋分級中,往往是采用經驗為主,展開對禽蛋的分級管理。這類食品的分級難度需要消費大量的資源,且存在較大的人工誤差,工作效率也不高。而借助計算機視覺技術其可以完成對禽蛋肉類的圖像的拍攝,利用fisher、同態濾波以及bet算法等優化后的圖像處理技術,對禽蛋的蛋殼裂紋進行判斷分析。在禽蛋的分級中,計算機視覺系統還能夠完成對禽蛋的蛋黃指數、特征等內在的等級的檢測和識別。

3.2 計算機視覺技術在食品質量中的檢測應用 上述提到食品中是否含有各種微生物是影響食品食用品質的關鍵。計算機視覺技術可以完成對食品的微生物快速檢測,展開對微生物微菌落的處理。如,借助顏色特征分辨技術和計算機視覺技術相整合,可以快速定量檢測出食品中的大腸桿菌的數量。該系統主要是借助對等時間段上的細胞密度的動態關聯建立,然后利用該關聯來完成對微生物生長情況的自動檢測和預測,通過計算機控制自動定量采集檢測對象,由此通過計算機顯示出被檢測的菌落的情況。另外計算機視覺技整合人工神經網絡、活體染色等技術,用分辨率為520萬像素的數字攝像機拍攝食品細菌內部的染色效果,再結合新的圖像處理術算法完成對細菌學形態的相關參數的檢測和計算分析?？梢哉f計算機視覺技術在食品食用品質上的檢測能夠滿足一些特殊的食品,如,乳制品、禽蛋類等容易受損的食品的內在品質檢測,同時還不會影響到這些食品的實際食用效果。

4 計算機視覺技術在食品品質檢測中的未來應用趨勢

4.1 計算機視覺技術在食品品質檢測中存在的不足 計算機視覺技術作為一個新興的技術手段,其雖然在食品品質檢測中發揮著巨大的應用效果。但是新生事物的發展并不是一蹴而就的,當前計算機視覺技術仍舊存在諸多的問題。①計算機視覺技術的檢測指標較為單一。在計算機視覺技術食品品質檢測中,其存在單一指標的情況。如,在對食品進行分級時,該技術只能夠完成一個指標的分級,無法對食品進行多個指標共同檢測分級。另外系統所采用的指標過于僵化,對于一些生物特性也當作是分級的一種錯誤標準。如,計算機視覺會將花萼和花梗等當作是食品的本身缺陷。這就使得食品的分級過于單一,不能夠滿足個性化的生產生活需求。

②計算機視覺技術具有兼容性差的特點。計算機視覺技術僅僅是對于單一種類的果蔬分級檢測的效果顯著,而當換了一種果蔬之后,該系統的分級精確性無法得到保證。

結束語

綜上所述,計算機視覺技術作為一種計算機同圖像識別技術結合的新型技術手段,其在社會各行業都具有廣闊的應用場景。在城市現代化進程的不斷推進背景下,人們對于食品品質的要求越來越高,而食品品質檢測作為食品分級的重要手段方式,必須能夠采用更加先進、更加高效智能的手段進行食品品質檢測的管理。這為計算機視覺技術在食品品質檢測中的應用奠定良好的基礎。經過對計算機視覺技術在食品品質檢測中的實際應用情況可知,計算機視覺技術不僅可以完成對果蔬品質檢測、食品微生物含量檢測,還可以實現對其他的各種食品種類的品質檢測。且在應用過程中具有較高的檢測效率和檢測結果。在未來還要求能夠正視計算機視覺技術在食品品質檢測中應用存在的不足,采取積極有效的方式不斷優化完善計算機視覺技術,完善食品品質檢測的大環境等。