高光谱成像技术在食品安全检测方面的应用

为了保证食品质量与安全,需要在食品生产、加工过程中对食品相关信息进行实时检测。高光谱成像技术作为一种新兴的无损检测方法,能够快速准确地获取样本的完整图像信息和光谱信息,实现食品品质的快速、高效检测。本项目主要旨在利用高光谱成像仪在果蔬的农药和品质检验方面做相应的理论介绍,总结实践应用。果蔬表面污染的检测对于生产者和消费者来说一直都是很重视的问题,因此高光谱技术在推动果蔬行业持续健康发展,保证果蔬品质,提高果农收入方面具有十分重要的意义和研究价值。     

高光谱成像技术在食品品质无损检测中的应用初探

高光谱成像技术可以在获取食品光谱信息与空间图像信息的基础上,实现食品内外部品质信息的全方位检测。本文主要对这一技术在肉类食品、果蔬食品和奶制品等食品的无损检测中的应用进行了探究。     

基于图像识别技术的食品种类检测方法

针对食品质量参差不齐、真假互掺的现状,提出基于图像识别技术的食品种类检测总体设计方案。详细分析图像识别技术的处理过程,包括图像获取、图像预处理及特征提取和图像特征参数计算三大部分。最后以红枣种类识别检测为例,对食品种类检测系统设计及实现进行说明,结果证明该设计方案能够用于实际食品检测工作中。     

表面增强拉曼光谱技术在食品快速检测中的应用

食品安全问题严重影响着人类健康,传统的实验室检测方法不能满足市场需求,为规范食品市场,建立食品快速检测方法势在必行。表面增强拉曼光谱作为一种方便、快捷、灵敏的分析技术,能对食品进行现场快速检测分析,该技术在越来越多的食品检测项目中得到开发和运用,具有良好发展前景。介绍利用表面增强拉曼光谱技术对食品中存在的农药残留、兽药残留、非法添加物及其他有毒有害物质进行检测分析的应用情况,并对该技术在食品快速检测领域的发展趋势和方向进行展望。     

基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法

为了提高对番茄表面农药残留量的准确检测能力,提出一种基于视觉图像识别的番茄表面农药残留量无损检测方法。采用激光成像技术进行番茄表面农药残留区域视觉图像采集,对采集的番茄表面图像进行农药残留量的光谱特征分析,提取番茄表面农药残留区域的边缘轮廓特征,根据特征提取结果进行番茄表面农药残留区域视觉图像重构,在重构的区域图像中采用分块匹配技术进行番茄表面农药残留量区域分割,结合自适应分块特征匹配方法实现番茄表面农药残留量检测识别。仿真结果表明,采用该方法进行番茄表面农药残留量的无损性较好,输出图像的信息饱和度较高,提高了对番茄表面农药残留量的准确检测能力,在番茄病虫害防治和农药的去除等方面具有很好的应用价值。     

梯度空间下的丝饼表面缺陷检测

为解决工业生产中人工检测丝饼表面缺陷效率低、漏检率高的问题,提出了一种在梯度空间下根据图像信息熵变化和能量分布的差异来检测丝饼表面缺陷的方法。首先设计一套基于机器视觉的丝饼图像采集装置,用于获取传输过程中的丝饼表面图像;然后将丝饼图像转换到梯度空间域,构建一个信息熵和能量的组合特征用来表征缺陷,选择适当的临界阈值区分丝饼缺陷区域与正常区域;最后对分割出的丝饼缺陷利用形态学处理得到最终的检测结果。实验结果表明,该方法对丝饼表面污渍、压痕、起毛等缺陷具有较好的检测效果,缺陷识别准确率高、速度快,可满足工厂对检测准确性和实时性的要求,实现丝饼表面缺陷的自动化检测。     

表面增强拉曼光谱技术检测食品及农产品中的非法添加剂

如今,食品安全问题引起越来越多的关注。其中,食品中非法添加剂问题尤为突出,相应的检测变得愈加迫切。传统的检测方法操作复杂、检测时间长并对样品具有破坏性,而表面增强拉曼光谱检测技术相对来说操作简单、无损、所需样品量少,能够达到快速检测的目的,在食品添加剂的检测上具有广阔发展前景。故此以表面增强拉曼光谱技术对β-受体激动剂(盐酸克仑特罗、苯乙醇胺A、莱克多巴胺)、硝基呋喃类药物、孔雀石绿、镇定剂及三聚氰胺等检测项目进行概述,简述其研究进展,同时对其中存在的一些问题进行分析,并对其在食品添加剂检测领域的应用做出展望。     

基于改进CNN和数据扩充的苹果表面缺陷检测

目的:提高苹果表面缺陷的检测准确率和效率。方法:基于改进卷积神经网络(CNN)和数据扩充建立苹果表面缺陷检测方法。改建CNN的拓扑结构,并将其用于苹果表面缺陷检测;利用条件生成对抗网络,合成表面无缺陷和有缺陷苹果图像,实现图像数据扩充和提高改进CNN的苹果表面缺陷的识别性能;通过模型剪枝,合理权衡苹果表面缺陷的检测准确率、检测时间及节能限制,以提高所提方法的实用性。结果:当改进CNN中的解释层选用2 048个解释性神经元时,平均检测准确率最高;条件生成对抗网络增强了苹果图像数据集的多样性;随着增强图像数在测试数据集中占比的增加,所提方法对苹果表面缺陷的检测准确率不断升高;当剪枝后的模型尺寸占原始模型尺寸的百分比从100%降至50%时,可以以6.96%的准确率损失将苹果表面缺陷的检测效率提升1倍。结论:试验方法有望在苹果生产和加工过程中实现自动化缺陷检测。     

基于改进ResNet模型的食品新鲜度识别方法

目的:解决现有食品新鲜度识别方法存在的检测效率低和精度差等问题。方法:基于食品生产线图像采集系统,提出一种改进的残差神经网络模型用于生产线食品新鲜度识别。引入改进的LRELU激活函数提高模型的识别性能,引入批量归一化层提高模型的训练效率,引入Dropout层丢弃一定比例的神经元降低过拟合的影响。结果:与常规食品新鲜度识别方法相比,试验方法能够较为准确、高效地实现食品新鲜度识别,总体新鲜度识别准确率>97%,平均识别时间为9.8 ms,满足食品生产线对新鲜度识别的需要。结论:基于深度学习的检测方法是一种无损、高效、高精度的食品图像新鲜度识别方法。     

食品中二氧化硫残留量检测研究进展

二氧化硫作为一种食品添加剂,广泛应用于食品加工中。过量摄入会对人体健康产生不利影响,需要有效的检测手段对其进行检测。按检测原理,现用于二氧化硫检测方法主要分为比色法、滴定法、色谱法三大类,比色法和滴定法作为传统检测方法,具有操作简单易行的特点;色谱法检测发展迅速,准确度高,具有较大的发展前景。通过比较各类检测方法的适用范围和优缺点,结合实际工作选用适合的方法进行检测,以提高检测效率和检测质量。同时,概述快速检测方法以及国内外其他检测方法,如荧光探针法、表面增强拉曼光谱法、电极法、手机图像分析法等创新方法,拓展二氧化硫的检测思路,为食品中二氧化硫检测方法的开发提供参考。     

基于LabVIEW的食品包装喷码视觉检测方法

目前食品包装的喷码检测大多还是靠人工方式进行,在一定程度上会造成漏检误检现象,影响食品安全。针对该问题,提出一种食品包装喷码的视觉检测方法,利用LabVIEW为开发平台,开发喷码视觉检测系统,并详细介绍图像获取、预处理、定位、识别等关键步骤。经样本测试表明,该方法的识别准确率高,可以代替人工实现食品包装的自动化分拣。     

Wavelet Analysis of Signals in Agriculture and Food Quality Inspection

Food quality and safety have become the top priorities for agriculture and food processing industry due to the increasing consumer demand for high-quality healthy food. The food processing industry is currently focusing on using fast, precise, and nondestructive automated quality inspection techniques. Near-infrared spectroscopy, image processing, hyperspectral imaging, X-rays, and ultrasonic techniques have been researched and shown to have high potential for automated inspection. The biggest challenge in the automated inspection systems deals with signal pre-processing, denoising, feature extraction, and its re-synthesis for classification purposes. Several research studies have established that the technique of wavelet analysis can very well resolve these issues of signal processing in many systems used for quality inspection of agricultural and food products. The objective of this paper is to discuss the theory of wavelet analysis and review its application in signal processing and feature extraction for quality monitoring of agricultural and food products.     

图像处理技术在食品粒度检测中的应用研究

简要阐述图像处理技术检测食品粉体物料粒度的基本原理和处理过程,并对检测的结果进行分析,结果表明运用图像处理技术进行粒度检测,测定分布状态直观明了,检测速度快,结果稳定可靠.     

A real-time approach to detect seal defects in food packages using ultrasonic imaging

The microbial integrity of many types of flexible food packages depends on a zero defect level in the fused seam seal. Human inspection for defects in these seals is marginal at best, and secondary incubation protocols are often used to spot packages with compromised integrity before releasing product for sale. A new type of inspection method has been developed and is being evaluated for robustness. The purpose of the study was to evaluate a new raster scanning geometry to simulate continuous motion, online ultrasonic inspection of the seal region in flexible food package seals. A principal engineering tradeoff of scanning inspection systems is between increased line speed that results from decreased spatial sampling (less acquired data to process) and decreased image quality. The previously developed pulse-echo Backscattered Amplitude Integral (BAI) mode imaging technique is used to form ultrasound images using the new scanning geometry. At an ultrasonic frequency of 22.9 MHz, 38- and 50-microm-diameter air-filled channel defects in all-plastic transparent trilaminate are evaluated. The contrast-to-noise ratio (CNR) of the processed BAI-mode image is used to quantify image quality as a function of spatial sampling. Results show seal defects (38- and 50-microm diameter) are still detectable for undersampled conditions, although image quality degrades as spatial sampling decreases. Further, it is concluded that the raster scanning geometry is feasible for online inspection.     

The visual inspection of product surfaces

Many companies practice the human visual inspection of their production. In some cases, this inspection takes the aesthetics aspects of the product surface into account. However, only a few companies have developed methods for this type of inspection. In this article, how a sensory analysis test can be applied for the visual inspection of product surface is described. A synthesis of the specifications for an effective visual inspection of products with high added-value is detailed. These specifications can also be adapted for any type of product, including food products and packaging.     

基于移动互联网技术的食品生产许可现场审查系统的需求设计及实现

目的 介绍基于移动互联网技术的食品生产许可现场核查系统的设计需求及实现方式。方法 通过业务流程分析, 采用安全外壳(secure shell, SSH)框架的基于角色的访问控制(role based access control, RBAC)实现方案, 构建系统框架及体系结构、系统移动端架构、系统功能模块等方式实现智能手机及平板Android移动端、计算机PC页面端的食品生产许可现场核查系统, 为现场审查提供评分记录、影像采集、信息上传等服务。结果 该核查系统实现了任务下发、核查现场信息采集及上传、核查监控、核查报告生成、报告打印签字并上传系统数据库, 现场核查工作更加公正、便捷, 给许可审批有关部门和企业提供便利的信息渠道。结论 基于移动互联网的食品生产许可现场核查系统的实现, 提高了食品生产许可现场核查工作的效率和事中事后的监管的工作质量。     

移动互联网技术在食品生产许可现场核查中的应用探索

目的介绍基于移动互联网技术的食品生产许可现场核查系统,探讨食品生产许可审查信息化建设的新思路、新模式。方法应用智能手机、计算机、互联网技术,制作包括PC页面端和Android移动端的食品生产许可现场核查系统,为现场核查提供评分记录、影像采集、信息上传等服务。结果该核查系统使现场核查工作更加公正、便捷,给许可审批有关部门和企业提供便利的信息渠道。结论基于移动互联网的现场核查系统的应用,有助于提高食品生产许可审查工作效率和质量,树立高效、公平、公正的行业形象。     

食品安全监督抽检报告管理与运用的创新探究

食品在采购原料、加工生产到运输销售过程中都需要经过自检、委托检验及抽检监测等多次检验,其中食品安全监督抽检报告是食品安全监督执法的依据文件,因此食品检验检测机构对食品检验报告的有效管理具有重要意义。本文根据食品安全监督抽检工作遇到的不合格报告或实际问题,分析检测机构对食品安全检验报告质量控制的有效措施,进一步探讨信息化背景下食品安全检验报告数据创新管理模式,为检验机构未来管理及有效利用食品安全检验报告提出参考建议。     

飞行检查在重庆市食品生产经营企业检查中的应用案例剖析

目的探索飞行检查方式在食品生产经营企业检查中应用的可行性。方法利用飞行检查方式对282家食品生产经营企业开展检查,对开展情况进行汇总、梳理、对比分析。结果飞行检查与许可检查和日常检查相比,具有显著的优点,能够起到很好的互补作用。结论飞行检查运用于食品生产经营企业检查,可有效弥补许可检查和日常检查的不足之处,食品安全监管引入飞行检查方式能深入排查食品生产经营企业存在的质量安全风险,帮助企业主动提升履行主体责任的意识。     

食品卫生监督与监测的关系探讨

为适应我国当前的食品卫生工作，提出了关于食品卫生监督与监测的关系的观点。这些观点是：食品监测是监督的组成部分；监测中的监督抽样必须由卫生监督员承担；定期监督抽检是日常卫生监督管理的有效方法；专项监督抽检针对性强、监督力度大；突击性监督抽检可及时掌握市场食品卫生质量动态；必要性监督抽检可为食品卫生监督管理提供科学依据；委托检验是企业的自身管理措施。