基于圖像處理的食品質量檢測與分級技術研究

摘 要：針對食品質量檢測與分級領域傳統人工檢測方法存在的耗時費力、易受主觀因素影響等問題，提出加快圖像處理技術在食品表面瑕疵與異物檢測、成熟度評估以及營養成分預測中的應用。通過圖像預處理、特征提取以及機器學習或深度學習模型的結合，實現缺陷的自動檢測與分類、食品成熟度的客觀量化評估以及營養成分的快速預測。通過研究食品分級技術的分級標準設定、自動分級系統設計以及性能評估與優化，分析光照變化、復雜背景處理以及大規模數據處理等關鍵技術挑戰，提出相應的解決方案與策略，以期提高基于圖像處理的食品質量檢測與分級技術的準確性和實用性。

關鍵詞：圖像處理；食品質量檢測；分級技術

Research on Food Quality Inspection and Grading Technology Based on Image Processing

WANG Yongzhong

（Hebei Vocational University of Industry and Technology， Shijiazhuang 050000， China）

Abstract： Addressing the issues of time-consuming and labor-intensive traditional manual inspection methods， as well as their susceptibility to subjective influences in the field of food quality inspection and grading， this paper proposes to accelerate the application of image processing technology in the detection of food surface defects and foreign bodies， maturity assessment and nutritional composition prediction. By integrating image preprocessing， feature extraction， and machine learning or deep learning models， we achieve automatic detection and classification of defects， objective quantitative assessment of food maturity， and rapid estimation of nutritional content. By studying the grading standard setting， automatic grading system design， performance evaluation and optimization of food grading technology， analyzing key technical challenges such as lighting changes， complex background processing， and large-scale data processing， corresponding solutions and strategies are proposed to improve the accuracy and practicality of image processing based food quality detection and grading technology.

Keywords： image processing; food quality inspection; grading technology

食品質量檢測是確保食品安全、保障消費者健康的重要環節。傳統的食品質量檢測方法主要依賴人工，不僅耗時費力，而且易受主觀因素影響，導致檢測結果的不準確和不一致。隨著計算機技術和圖像處理技術的快速發展，基于圖像處理的食品質量檢測與分級技術逐漸成為研究熱點[1]。該技術通過圖像采集、預處理、特征提取以及分類決策等步驟，可以實現對食品質量的自動、客觀、快速檢測與分級，為食品行業的品質控制和滿足消費者需求提供有力支持[2]。

1 食品質量檢測中的圖像處理技術

1.1 缺陷檢測

圖像處理技術在食品表面瑕疵與異物檢測中的應用，可以提升檢測效率與準確性。傳統的人工檢測方法不但耗時費力，且易受主觀因素影響，而圖像處理技術則能客觀、快速地識別食品表面的微小瑕疵，如裂紋、斑點、凹陷等，以及混入食品中的異物，如頭發、金屬碎片等。通過圖像預處理技術，如去噪、增強與分割，能夠提高圖像中缺陷的可視化程度。利用特征提取算法，如邊緣檢測、形態學分析等，可以精準定位缺陷區域。結合機器學習或深度學習模型，如支持向量機、卷積神經網絡等，能夠對提取的特征進行分類識別，實現缺陷的自動檢測與分類。

1.2 成熟度評估

食品的成熟度是影響其口感、營養價值及市場接受度的關鍵因素。圖像處理技術通過顏色分析與紋理特征提取，為食品的成熟度評估提供了一種客觀、量化的方法。

顏色是判斷食品成熟度的重要指標之一。通過圖像處理技術，能夠提取食品表面的顏色信息，如色相、飽和度與亮度，分析食品的顏色變化，判斷其成熟程度。例如，在水果成熟度評估中，隨著果實的成熟，其顏色會由綠色逐漸轉變為紅色或黃色，這些改變可以通過圖像處理技術準確捕捉并量化。

此外，紋理特征也是評估食品成熟度的重要依據。通過灰度共生矩陣、局部二值模式等紋理分析方法，能夠提取食品表面的紋理信息，如粗糙度、細膩度等，判斷食品的成熟狀態。例如，在肉類成熟度評估中，隨著肉質的成熟，其紋理會逐漸變得細膩且均勻，可通過圖像處理技術進行有效識別。

1.3 營養成分預測

圖像處理技術不但在缺陷檢測與成熟度評估中發揮著重要作用，還在食品營養成分的快速預測中展現出巨大潛力。傳統的營養成分分析方法通常需要破壞樣品且耗時較長，而圖像處理技術能夠實現營養成分的無損、快速預測。通過圖像處理技術，可以提取食品的顏色、紋理及形狀等特征信息，這些信息通常與食品的營養成分存在著一定的相關性[3]。例如，綠葉蔬菜的顏色深淺與其葉綠素含量密切相關，而魚肉的紋理細膩程度與其脂肪含量有一定的聯系。利用機器學習或深度學習模型，能夠建立這些特征信息與營養成分之間的映射關系，實現食品營養成分的快速預測，不僅可以提高營養成分分析的效率與準確性，還為食品生產、加工及質量控制提供有力的支持。

2 食品分級技術研究

2.1 分級標準設定

分級標準的設定是食品分級技術的基礎。根據食品的質量特性，如外觀、顏色、紋理、大小等，結合行業標準和市場需求，能夠制定出一套基于圖像處理的分級標準。以水果為例，分級標準包括果實的顏色均勻度、表面瑕疵程度、形狀規整度以及大小等多個方面。通過圖像處理技術，能夠提取這些特征信息，根據預設的標準進行量化評分，實現水果的自動分級[4]。

2.2 自動分級系統設計

自動分級系統的設計是實現食品分級自動化的關鍵。一個完整的自動分級系統通常包括圖像采集、預處理、特征提取、分類決策等多個模塊。①圖像采集模塊負責獲取食品的高清圖像，為后續的圖像處理提供基礎數據。②預處理模塊對采集到的圖像進行去噪、增強等處理，提高圖像的質量和可處理性。③特征提取模塊通過算法提取食品的關鍵特征信息，如顏色、紋理、形狀等。④分類決策模塊根據提取的特征信息和預設的分級標準，對食品進行自動分級。以肉類分級為例，自動分級系統通過圖像采集模塊獲取肉類的表面圖像，經過預處理后，提取肉類的顏色、紋理等特征信息，根據這些特征信息和預設的分級標準，如肉質的鮮嫩程度、脂肪分布等，對肉類進行自動分級。

2.3 性能評估與優化

性能評估與優化是確保自動分級系統準確性和穩定性的重要步驟。①為評估分級模型的性能，提出一系列評估指標，如準確率、召回率、F1分數等，能夠客觀反映模型在分級任務中的表現。②針對分級模型可能存在的問題，如誤分、漏分等，采取一系列優化策略。例如，通過調整模型的參數，如學習率、迭代次數等，能夠提高模型的收斂速度和準確性；通過算法融合的方法，將多個算法的優勢結合起來，提高分級模型的綜合性能。以禽蛋分級為例，在性能評估階段，通過對比實驗來評估不同分級模型的準確率、召回率等指標。根據評估結果，對模型進行參數調整或算法融合等優化操作，提高禽蛋分級的準確性和穩定性。

3 關鍵技術挑戰

3.1 光照變化的影響

在食品圖像采集過程中，光照條件的變化是一個不可忽視的因素。由于光源的不均勻分布、物體的反光以及陰影的存在，圖像質量會受到嚴重影響，導致圖像中的色彩和紋理信息發生扭曲，給后續的特征提取和分析帶來極大的困難。

光照變化對圖像處理效果具有顯著影響。色彩是圖像中最直觀的信息之一，光照不均勻會導致色彩失真，影響對食品外觀的準確判斷。紋理是判斷食品質量的重要依據，但反光和陰影會掩蓋或改變真實的紋理信息，使得缺陷檢測變得困難。光照變化直接關乎圖像中關鍵信息的真實反映，是制約圖像處理效果的重要因素。

3.2 復雜背景的處理難題

在食品圖像中，背景環境通常復雜多變，包括不同的顏色、紋理以及與食品相似的干擾物，給圖像分割帶來極大的挑戰。圖像分割是后續特征提取和分類決策的基礎，復雜背景對食品質量檢測與分級的影響主要體現在兩個方面。①背景干擾會增加圖像分割的難度，導致無法準確提取出食品區域，影響后續的特征提取和分類準確性。②與食品相似的干擾物會被誤認為是食品的一部分，誤導分級判斷，降低系統的整體可靠性。復雜背景的處理是食品圖像處理中的一個重要難題。

3.3 大規模數據處理的高效率需求

隨著食品檢測規模的擴大，需要處理的圖像數據量也在不斷增加，給圖像的存儲、傳輸和處理帶來了巨大的壓力。大規模數據處理的高效率需求對食品質量檢測與分級技術的實際應用產生重要影響。數據處理效率低下會導致檢測速度變慢，無法滿足實際生產中的實時性要求。海量數據的存儲和傳輸也需要消耗大量的資源，增加技術的應用成本。因此，如何高效地處理大規模圖像數據是食品圖像處理技術面臨的一個重要挑戰。

4 解決方案與策略

4.1 光照變化的應對策略

為應對光照不均勻帶來的圖像質量下降問題，采用自適應光照校正算法是有效的解決途徑[5]。該算法可以根據圖像的實際光照情況，動態調整圖像的亮度和對比度，平衡整個圖像的亮度分布。通過這種方法，能夠減少光照不均勻對圖像中色彩和紋理信息的影響，為后續的特征提取和分析提供更為準確的基礎數據。

除光照校正外，圖像增強技術也是提高特征信息在不同光照條件下可見度和識別率的重要手段。圖像增強技術通過突出圖像中的關鍵信息，抑制無關信息，改善圖像的質量。在應對光照變化時，通過采用對比度增強、銳化等處理方法，提高食品特征信息在圖像中的顯著性，使得這些特征在后續的處理中更易于識別和提取。

4.2 復雜背景的有效處理

針對復雜背景帶來的圖像分割難題，應用深度學習模型實現精準語義分割是一種有效的方法。深度學習模型可以自動學習圖像中的特征表示，以及根據這些特征進行精確的圖像分割。通過訓練大量的樣本數據，深度學習模型能夠準確識別食品與背景之間的邊界，有效區分食品與復雜背景。

為進一步提高圖像分割的準確性，可開發自適應背景處理模塊。該模塊可以根據實時背景的變化，動態調整分割策略。例如，當背景中出現與食品相似的干擾物時，自適應背景處理模塊能夠調整分割算法的參數或采用更為復雜的分割模型，確保準確提取出食品區域。

4.3 大規模數據處理的高效策略

針對大規模圖像數據的存儲和處理問題，可利用分布式系統和云計算技術加以解決。分布式系統可以將數據分散存儲在多個節點上，實現數據的高效訪問和管理。云計算技術可以提供強大的計算能力，支持數據的并行處理。通過結合分布式存儲和云計算技術，能夠提高大規模圖像數據的處理效率。

為進一步提升處理效率，還可采用圖像預處理和壓縮技術。圖像預處理技術能夠在不損失關鍵信息的前提下，對圖像進行降噪、增強等處理，提高圖像的質量。而圖像壓縮技術能夠減少圖像的數據量，降低存儲和傳輸的成本。通過結合這兩種技術，能夠在保證處理精度的同時，提升大規模圖像數據的處理速度，滿足實時性要求。

5 結語

基于圖像處理的食品質量檢測與分級技術具有廣闊的應用前景和重要的實際意義。通過不斷優化算法和模型，提高處理精度和效率，能夠為食品行業提供更加高效、準確、客觀的檢測與分級方法，保障食品安全，滿足消費者需求，推動食品行業的持續發展。

參考文獻

[1]劉先.計算機技術在食品質量安全與檢測中的應用[J].電子技術，2023，52（9）：398-399.

[2]田師一，姜國新，毛岳忠，等.食品智能感知技術的發展與前沿探索[J].中國食品學報，2024，24（6）：1-11.

[3]姚瑞玲.計算機視覺技術在食品工業中的應用研究進展[J].食品與發酵科技，2014，50（4）：93-97.

[4]吉劍飛，張倩，許威廣.基于圖像處理技術的蘋果分級研究進展[J].南方農機，2024，55（1）：18-20.

[5]戈明輝，張俊，陸慧娟.基于機器視覺的食品外包裝缺陷檢測算法研究進展[J].食品與機械，2023，39（9）：95-102.