基于大數據分析的食品檢測精度提升策略

摘 要：隨著人們對食品安全關注度的不斷提高，食品檢測精度的重要性愈發凸顯。本文闡述大數據在食品檢測中的應用現狀以及大數據分析對食品檢測精度提升的作用，剖析基于大數據分析提升食品檢測精度面臨的挑戰，并提出針對性的應對策略，旨在為食品檢測行業借助大數據實現檢測精度提升提供理論支持與實踐指導。

關鍵詞：大數據分析；食品檢測精度；數據挖掘；質量控制

Improvement Strategy of Food Detection Accuracy Based on Big Data Analysis

LI Yang， ZHENG Haiwei， CHEN Liping， WANG Jiahui

（Weifang HR-HC Testing Technology Co.， Ltd.， Weifang 261000， China）

Abstract： With the continuous improvement of people’s attention to food safety， the importance of food detection accuracy becomes more and more prominent. This paper describes the application status of big data in food detection， the role of big data analysis in improving the accuracy of food detection， analyzes the challenges faced by improving the accuracy of food detection based on big data analysis， and puts forward targeted countermeasures， aiming to provide theoretical support and practical guidance for the food detection industry to improve the detection accuracy with the help of big data.

Keywords： big data analysis; food detection accuracy; data mining; quality control

食品安全是關乎公眾健康和社會穩定的重要議題，食品檢測作為保障食品安全的關鍵環節，其檢測精度直接影響到對食品安全風險的準確評估和有效防控。傳統的食品檢測方法在面對日益復雜的食品供應鏈和多樣化的食品污染物時，逐漸暴露出檢測精度有限、效率不高等問題。大數據分析技術的興起為食品檢測精度的提升帶來了新的契機。因此，對海量食品檢測數據的收集、整理、分析和挖掘，可獲取更準確的檢測信息，優化檢測流程，從而顯著提高食品檢測的精度和可靠性。

1 大數據在食品檢測中的應用現狀

1.1 數據收集與整合

在食品檢測領域，大數據的收集來源廣泛。①各類食品檢測機構在日常檢測工作中積累了大量的檢測數據，包括食品的理化指標檢測數據、微生物檢測數據、農藥獸藥殘留檢測數據等。這些數據涵蓋了不同種類的食品、不同的檢測項目和不同的檢測時間。②食品生產企業的生產過程數據、原材料采購數據以及市場流通環節的銷售數據等也成為大數據的重要組成部分。例如，食品生產企業記錄的生產環境參數、加工工藝參數以及原材料的產地、供應商等信息，都與食品的質量安全密切相關[1]。建立統一的數據平臺，將這些分散的數據進行整合，實現了數據的集中管理和共享，為后續的數據分析奠定了基礎。

1.2 數據分析與挖掘

目前，數據分析與挖掘技術在食品檢測中得到初步應用，對大量食品檢測數據進行分析，可發現數據之間的潛在關聯和規律。利用數據挖掘算法對食品中農藥殘留檢測數據進行分析，能夠發現某些地區、某些季節的特定農產品中農藥殘留超標的概率較高，從而為針對性地檢測和監管提供依據。同時，通過對食品微生物檢測數據進行分析，建立微生物生長模型，預測食品在不同儲存條件下的微生物變化情況，可為食品的保質期評估提供參考[2]。

2 大數據分析對食品檢測精度提升的作用

2.1 優化檢測方案

大數據分析可綜合考慮食品的種類、產地、生產工藝和消費群體等多方面因素，精準確定需要檢測的項目。對于進口食品，分析以往同類進口食品的檢測數據，以及該食品原產國的食品安全標準和常見的食品安全問題，可以有針對性地選擇檢測項目，避免不必要的檢測，同時確保檢測的全面性。對于一些新興的食品加工技術或新型食品原料，對相關科研文獻、行業報告以及市場反饋數據進行分析，可及時確定需要檢測的新指標，保障食品安全[3]。此外，通過對食品供應鏈各環節的大數據進行分析，能合理確定食品的檢測頻率。對于風險較高的食品，如生鮮食品、嬰幼兒食品等，根據其生產、運輸、銷售過程中的數據，如生產批次的穩定性、運輸過程中的溫度濕度變化、銷售渠道的衛生狀況等，增加檢測頻率，可確保及時發現潛在的安全問題[4]。

2.2 提高檢測的準確性

大數據分析可對檢測過程中的誤差進行有效識別和消除。在食品檢測中，由于檢測儀器的精度、操作人員的技術水平、檢測環境等因素的影響，不可避免地會產生檢測誤差。通過對大量檢測數據進行分析，可建立誤差模型，識別出異常數據點，并分析其產生的原因。例如，如果發現某個檢測實驗室在某類食品的某項檢測指標上經常出現偏離平均值的數據，進一步分析發現是該實驗室的檢測儀器需要校準或者操作人員的操作方法存在問題。通過及時采取相應的措施，可有效消除檢測誤差，提高檢測結果的準確性[5]。此外，利用大數據分析，可對食品檢測結果進行驗證。

2.3 增強風險預警能力

通過對食品供應鏈各環節大數據的實時監測和分析，可及時發現食品安全隱患。例如，通過對食品原材料采購數據進行分析，可以發現供應商提供的原材料在多個批次的檢測中是否存在質量問題，分析食品存在的安全風險，及時采取措施更換供應商或者加強對該供應商原材料的檢測力度。通過對食品生產過程中的環境數據、設備運行數據以及產品質量檢測數據進行綜合分析，能夠提前發現生產過程中可能導致食品安全問題的潛在因素，如生產設備的異常磨損可能導致金屬異物混入食品，并利用大數據分析及時發出預警，避免食品安全事故的發生。

3 基于大數據分析提升食品檢測精度面臨的挑戰

3.1 數據質量問題

數據質量是大數據分析的基礎，其問題主要體現在準確性與完整性方面。在準確性方面，檢測儀器精度欠佳、操作人員失誤或數據錄入差錯，都可能導致數據偏離真實值。例如，檢測儀器校準偏差會使食品中農藥殘留檢測結果出現誤差，誤導后續的食品安全判斷。在數據錄入時，工作人員可能由于疏忽而輸入錯誤數值。在完整性方面，食品檢測涉及多環節、多項目，任何環節數據缺失或檢測項目數據不全，都會使分析結果較為片面。例如，食品供應鏈中某一環節數據記錄缺失，或因檢測設備故障致使某檢測項目數據獲取不完整，都難以全面反映食品質量安全狀況，進而無法精準識別潛在風險。

3.2 數據安全與隱私保護問題

數據安全與隱私保護至關重要。數據泄露風險貫穿存儲、傳輸與使用各環節。食品檢測數據包含企業商業機密與消費者個人信息，一旦企業原材料采購、生產工藝等信息泄露，會使其在市場競爭中處于不利地位，消費者也可能因個人信息泄露遭受騷擾、欺詐。同時，隱私保護面臨難題。食品檢測數據涉及消費者健康、購買偏好等隱私內容，在分析利用時，需平衡數據價值與隱私保護。

3.3 數據分析技術與人才短缺問題

數據分析技術與人才的不足制約著大數據在食品檢測中的應用。在技術方面，食品檢測數據復雜多樣，傳統算法難以進行高效處理。在人才方面，精通食品檢測與大數據分析的復合型人才較為匱乏。食品檢測人員雖具備專業知識，但缺乏數據分析技能，大數據分析人員則對食品檢測知識的了解不足，導致兩者難以有效融合，降低了大數據分析在食品檢測領域的應用效果。

4 基于大數據分析提升食品檢測精度的策略

4.1 加強數據質量管理

4.1.1 建立數據質量標準

制定統一的數據質量標準，是確保食品檢測數據準確性和完整性的關鍵。建立數據質量標準，可以明確規定數據的采集方法、記錄格式、審核流程等，確保數據的一致性和可靠性。例如，對于食品檢測數據的采集，規定必須使用經過校準的檢測儀器，按照標準的操作流程進行檢測，并詳細記錄檢測過程中的各項參數。對于數據的記錄格式，統一規定數據的單位、有效數字等。同時，建立嚴格的數據審核制度，對采集到的數據進行多層級審核，確保數據的準確性和完整性。

4.1.2 對數據進行清洗與預處理

在進行大數據分析之前，需要對收集到的數據進行清洗和預處理。通過數據清洗，去除重復數據、錯誤數據和異常數據。例如，利用數據清洗算法，識別并刪除數據集中的重復記錄；通過與已知的正確數據進行比對，糾正錯誤數據；對于異常數據，通過分析其產生的原因，判斷是否為真實的異常情況，若是由于檢測誤差等原因導致的異常數據，則進行修正或刪除。在數據清洗的基礎上，進行數據預處理，包括數據標準化、歸一化等操作，使不同來源、不同格式的數據具有可比性，為后續的數據分析提供高質量的數據基礎。

4.2 強化數據安全與隱私保護

4.2.1 技術保障措施

采用先進的數據安全技術，保障食品檢測數據的安全。例如，在數據存儲環節，采用加密技術對數據進行加密存儲，防止數據被非法獲取。在數據傳輸過程中，使用虛擬專用網絡等安全傳輸協議，確保數據的傳輸安全。同時，建立完善的數據訪問控制機制，對不同用戶設置不同的訪問權限，只有經過授權的用戶才能訪問相應的數據。例如，食品生產企業只能訪問與自身生產相關的數據，檢測機構的工作人員只能訪問負責檢測的食品數據，監管部門可以訪問匯總的食品安全數據等。

4.2.2 完善法律法規

完善相關法律法規，加強對食品檢測數據安全和隱私保護的法律約束。明確數據采集、存儲、使用和傳輸等環節的法律責任，加大對數據泄露等違法行為的處罰力度。例如，制定專門的食品檢測數據保護法，規定任何單位和個人不得非法獲取、使用、泄露食品檢測數據，對于違反規定的行為，依法追究其法律責任。同時，加強對法律法規的宣傳和執行力度，提高食品檢測相關企業和人員的數據安全意識和法律意識。

4.3 提升數據分析技術與培養專業人才

4.3.1 技術創新與應用

相關部門應加大對大數據分析技術在食品檢測領域應用的研發投入，鼓勵科研機構和企業開展技術創新。例如，研發適合食品檢測數據特點的數據分析算法，提高對復雜數據的處理能力。利用人工智能、機器學習等技術，開發智能檢測系統，實現對食品檢測數據的實時監測和分析。例如，通過機器學習算法訓練模型，使其能夠自動識別食品檢測數據中的異常情況，并及時發出預警。同時，加強對新型數據處理和傳輸技術的應用，提高數據處理和傳輸的效率，滿足食品檢測大數據分析的需求。

4.3.2 人才培養與引進

相關部門應加強對精通食品檢測和大數據分析的復合型人才的培養和引進。在高校和職業院校中，開設相關專業或課程，培養既具備食品檢測專業知識，又掌握大數據分析技術的人才。例如，高校和職業院校可設置食品質量與安全（大數據分析方向）專業，課程設置涵蓋食品檢測技術、數據分析基礎、數據挖掘與機器學習等內容。同時，通過優惠政策吸引國內外優秀的復合型人才投入食品檢測行業，提高行業的整體技術水平和創新能力。此外，加強對現有食品檢測人員和大數據分析人員的培訓，定期組織專業培訓和學術交流活動，促進知識更新和技能提升。

5 結語

大數據分析為食品檢測精度的提升提供了廣闊的空間和有力的支持。然而，在利用大數據分析提升食品檢測精度的過程中，面臨著數據質量問題、數據安全與隱私保護以及數據分析技術與人才短缺等挑戰，因此通過加強數據質量管理、強化數據安全與隱私保護以及提升數據分析技術與培養專業人才等對策，可有效應對這些挑戰，充分發揮大數據分析在食品檢測領域的優勢，為保障食品安全提供更加精準、高效的檢測服務。

參考文獻

[1]呂銣麟，何洪源，賈鎮，等.食品中三聚氰胺的光譜檢測與分析技術研究進展[J].光譜學與光譜分析，2022，42（7）：1999-2006.

[2]王博，張鍇旺，陸逢貴，等.基于大數據視角的肉類食品安全抽檢數據分析[J].食品安全質量檢測學報，2019，10（18）：6381-6388.

[3]高博洋，郭坤杰，何宇星.大數據分析在食品安全檢測中的應用[J].食品安全導刊，2024（31）：137-139.

[4]王興國.食品安全檢測大數據分析[J].食品安全導刊，2020（31）：72-73.

[5]姜俊，胡楠，隋寶春，等.基于大數據的食品藥品檢測LIMS系統應用探討[J].藥學研究，2019，38（1）：60-62.

作者簡介：李楊（1994—），男，山東昌邑人，本科，助理工程師。研究方向：檢驗檢測。