基于自動化技術的食品安全檢測與控制研究

摘 要：本文概述了食品安全檢測與控制的自動化技術，分別分析了微生物污染自動化檢測技術、化學殘留物自動化檢測技術以及物理性危害自動化檢測技術在食品安全檢測中的應用，探究了食品控制中的生產過程自動化監控系統、自動化追溯系統的建立以及風險預警與應急響應機制，旨在為提升食品安全管理水平提供理論支持和實踐指導。

關鍵詞：食品安全；自動化技術；檢測與控制；自動化策略

Research on Food Safety Detection and Control Based on Automation Technology

CHEN Guozhou

（Yangjiang Polytechnic， Yangjiang 529500， China）

Abstract： This article provides an overview of the automation technology for food safety detection and control， analyzing the application of microbial contamination automation detection technology， chemical residue automation detection technology， and physical hazard automation detection technology in food safety detection. It explores the establishment of production process automation monitoring system， automation traceability system， and risk warning and emergency response mechanism in food control， aiming to provide theoretical support and practical guidance for improving food safety management level.

Keywords： food safety; automation technology; detection and control; automation strategies

食品安全是關乎公眾健康和社會穩定的重要問題。隨著食品生產規模的擴大和食品貿易的全球化，食品安全問題日益凸顯，對食品安全檢測與控制技術提出更高要求。傳統的人工檢測方法不僅耗時費力，且難以滿足現代食品生產對高效、準確檢測的需求。自動化技術在食品安全檢測與控制中的應用逐漸受到人們的廣泛關注。

1 食品安全檢測與控制的自動化技術概述

1.1 自動化技術的核心原理

自動化技術的核心原理主要圍繞信息的獲取、處理與執行3方面展開。在食品安全檢測中，自動化技術通過高精度的傳感器獲取食品樣本的溫度、濕度、化學成分等各項指標數據，然后進入數據處理系統進行分析。基于分析結果，自動化技術可以自動觸發相應的執行機構，如報警器、分揀裝置等，對不合格食品進行及時剔除或處理[1]。

1.2 自動化控制系統的構建與原理

自動化控制系統是食品安全檢測與控制的核心組成部分。一個完整的自動化控制系統通常由傳感器、控制器、執行器和反饋環節4部分構成。在食品安全檢測中，傳感器負責實時監測食品生產過程中的各項關鍵參數，如溫度、壓力、流量等，將參數轉換為電信號傳遞給控制器。控制器是自動化控制系統的“大腦”，根據預設的控制邏輯和算法，對傳感器傳來的信號進行處理，以及向執行器發出相應的控制指令。執行器根據控制器的指令，對食品生產過程進行實時調節，如調整加熱溫度、改變輸送速度等。反饋環節用于實時監測執行器的動作，并將結果反饋給控制器，形成閉環控制，確保控制效果的穩定性和準確性[2]。

2 自動化技術在食品安全檢測中的應用

2.1 微生物污染自動化檢測技術

2.1.1 快速檢測技術概述

培養法、顯微鏡觀察法等傳統的微生物檢測方法雖然準確度高，但操作煩瑣、耗時長，難以滿足現代食品生產對快速檢測的需求。隨著自動化技術的不斷發展，一系列快速檢測技術應運而生。其中，基于免疫學原理的快速檢測方法，如酶聯免疫吸附試驗、免疫熒光技術等，通過特異性抗體與微生物抗原的結合反應，實現對微生物的快速識別與定量。由于方法操作簡便、靈敏度高，且能夠在較短時間內出具檢測結果，非常適合食品生產現場的快速篩查。此外，基于分子生物學原理的快速檢測技術，如聚合酶鏈反應、熒光原位雜交等，通過檢測微生物的特定基因序列，實現對微生物種類及數量的精確判定。這些技術靈敏度高、特異性強，能夠在短時間內完成對大量樣本的檢測，為食品安全檢測提供有力支持。

2.1.2 實時監測系統設計與實現

為實現對食品生產過程中微生物污染的實時監測，設計了一套基于自動化技術的實時監測系統。其中，傳感器是實時監測系統的核心組件，可以實時監測食品生產環境中的微生物污染情況，如空氣中的細菌、真菌等。傳感器可采用光學、電化學或生物傳感技術，將微生物污染情況轉換為可測量的電信號。數據采集與處理模塊負責收集傳感器傳來的數據，并進行數據處理與分析。通過先進的算法，該模塊可以實時評估出微生物污染的程度，為后續的報警與反饋提供依據。報警與反饋模塊則根據數據處理模塊的結果，當微生物污染超過設定閾值時，自動觸發報警裝置，提醒工作人員及時采取措施進行處理。該模塊通過將報警信息反饋給控制系統，實現對生產過程的自動調節與優化[3]。

2.2 化學殘留物自動化檢測

2.2.1 高靈敏度分析方法

高靈敏度分析方法是化學殘留物自動化檢測的關鍵技術之一，利用先進的儀器設備和檢測技術，可以準確檢測出食品中的痕量化學殘留物。例如，氣相色譜-質譜聯用技術和液相色譜-質譜聯用技術是兩種常用的高靈敏度分析技術，通過分離和鑒定樣品中的化合物，可以實現對多種化學殘留物的同時檢測，且檢測限低、準確度高。在實際應用中，通過利用這些高靈敏度分析方法，結合自動化樣品處理系統，實現對大量食品樣本的快速篩查。

2.2.2 多殘留同時檢測技術

多殘留同時檢測技術是另一種重要的化學殘留物自動化檢測技術，可以在一次檢測中同時分析出食品中的多種化學殘留物，大大提高檢測效率，通常結合多種分離和檢測技術，如固相萃取、液相色譜、質譜等，實現對復雜樣品中多種殘留物的有效分離和鑒定。在實際應用中，多殘留同時檢測技術被廣泛應用于肉類、乳制品、果蔬等各類食品的檢測中。

2.3 物理性危害自動化識別

2.3.1 圖像識別技術在異物檢測中的應用

圖像識別技術是物理性危害自動化識別的關鍵技術之一，利用計算機視覺和圖像處理技術，對食品中的異物進行自動檢測和識別，通常包括圖像采集、圖像處理、特征提取和分類識別等步驟。通過訓練模型，使計算機能自動識別和分類食品中的異物，如金屬碎片、塑料顆粒、昆蟲等。圖像識別技術能被廣泛應用于各類食品的生產和加工過程中[4]。

2.3.2 智能分揀系統設計與優化

智能分揀系統是物理性危害自動化識別的另一種重要技術，通過結合圖像識別、機械臂、傳送帶等技術，實現對食品中異物的自動分揀和剔除。智能分揀系統通常包括圖像采集模塊、圖像處理模塊、機械臂控制模塊和傳送帶模塊等。通過精確的控制和配合，實現對食品的自動檢測和分揀。

在設計智能分揀系統時，需考慮多個因素，如分揀速度、分揀準確率、系統穩定性等。為優化系統性能，可采用機器學習算法、深度學習算法等先進的算法和控制策略，根據食品的特點和異物的類型，自動調整分揀參數和控制策略，提高分揀效率和準確率。還需要定期對系統進行維護和保養，確保系統的穩定性和可靠性。

3 食品安全控制中的自動化策略

3.1 生產過程自動化監控系統

3.1.1 關鍵環節監控點的設置

在生產過程中，根據食品的類型、生產工藝和潛在風險等因素，合理設置監控點，通常包括原料接收、加工、包裝和儲存等關鍵環節。通過在這些環節安裝傳感器、攝像頭等設備，能夠實時監測生產環境中的溫度、濕度、微生物污染等關鍵指標，確保生產過程的合規性。例如，在肉類加工過程中，通過在屠宰、分割、包裝等環節設置監控點，對肉類的溫度、微生物污染等進行實時監測。一旦發現異常情況，系統能立即觸發報警，提醒工作人員及時采取措施進行處理。

3.1.2 實時數據采集與分析

自動化監控系統需要具備實時數據采集與分析的能力。通過采集生產過程中的溫度、濕度、微生物污染等各種數據，對生產過程進行全面的分析和評估。這些數據可以發現潛在的安全問題，為優化生產工藝、提高產品質量提供有力支持。例如，利用數據分析技術，對生產過程中的溫度、濕度等數據進行實時監測和分析。當發現溫度或濕度超出設定范圍時，系統能自動調整生產環境的參數，確保產品的安全性和品質[5]。

3.2 自動化追溯系統的建立

3.2.1 產品信息追溯技術

產品信息追溯技術是實現自動化追溯系統的關鍵技術之一，利用條形碼、二維碼、射頻識別等技術，對產品進行唯一標識，以及記錄產品的生產、加工、流通等信息。一旦產品出現問題，能迅速追溯到問題的源頭，及時采取相應的措施進行處理。例如，在果蔬流通過程中，利用二維碼技術對果蔬進行唯一標識，以及記錄果蔬的產地、采摘時間、流通路徑等信息。消費者能夠通過掃描二維碼，了解果蔬的詳細信息，確保果蔬的安全性和品質。

3.2.2 供應鏈透明度提升策略

除產品信息追溯技術外，還需采取一系列策略來提升供應鏈的透明度，包括加強供應商管理、建立信息共享平臺、推動標準化建設等。通過這些措施，能確保供應鏈各環節的信息暢通無阻，提高供應鏈的透明度和可追溯性。例如，通過建立供應商評估體系，對供應商進行定期評估和審核，以及建立信息共享平臺，實現供應鏈各環節信息的實時共享和交流。

3.3 風險預警與應急響應機制

3.3.1 風險評估模型構建

風險評估模型應基于歷史數據、專家經驗和實際情況等因素，對潛在風險進行評估和預測。通過模型的分析和計算，能夠獲得風險的大小、發生概率和可能造成的損失等信息，為制訂預警策略提供有力支持。例如，利用機器學習算法和大數據分析技術，構建食品安全風險評估模型，分析歷史數據中的風險因素和趨勢，預測未來可能發生的風險事件，同時結合專家經驗和實際情況，對模型進行不斷優化和完善，提高模型的準確性和可靠性。

3.3.2 自動化預警系統設計與實施

在風險評估模型的基礎上，設計并實施自動化預警系統。該系統應可以實時監測潛在風險的變化情況，以及在風險達到設定閾值時自動觸發預警機制。預警機制通過聲音報警、光報警、短信報警等多種形式，確保相關人員能及時收到預警信息并采取措施進行處理。例如，設計一套自動化預警系統，該系統能夠實時監測食品生產過程中的溫度、濕度、微生物污染等關鍵指標。當某個指標超出設定范圍時，系統能自動觸發報警機制，通過聲音、光或短信等方式提醒工作人員及時采取措施進行處理。

4 結語

自動化技術在食品安全檢測與控制中發揮著至關重要的作用。通過應用自動化技術，能提高食品安全檢測的效率和準確性，以及實現對食品生產過程的全面監控和追溯，為食品安全管理提供有力保障。隨著科技的不斷進步和自動化技術的不斷發展，食品安全檢測與控制領域將迎來更加廣闊的發展前景。相關人員應持續關注自動化技術在食品安全領域的研究進展，不斷探索新的應用方法和策略，為提升食品安全管理水平貢獻智慧和力量。

參考文獻

[1]蘭萬星.機械自動化技術在食品包裝中的運用分析[J].中國食品，2024（8）：167-169.

[2]馮鋒.食品加工中機械自動化技術的應用研究[J].現代食品，2024，30（2）：104-106.

[3]楊博.食品工業生產過程中的自動化技術應用[J].中國食品工業，2024（9）：125-127.

[4]鄭永良.食品飲料生產中自動化技術的應用[J].電子技術與軟件工程，2020（22）：95-96.

[5]魯慶東.芽菜加工機械與設備自動化技術應用分析：評《食品加工機械與設備》[J].食品安全質量檢測學報，2023，14（18）：327.