顧曉雯

摘 要：為了保證食品種類分析檢測工作的質(zhì)量，應(yīng)認(rèn)識到圖像識別處理技術(shù)的特點(diǎn)，并能結(jié)合實(shí)際的食品種類檢測工作需要以及這種技術(shù)在應(yīng)用方面標(biāo)準(zhǔn)，制定科學(xué)的圖像識別分析檢測技術(shù)應(yīng)用方案。本文就圖像識別類型的食品種類分析檢測技術(shù)進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞：圖像識別；食品；檢測食品加工原料的種類以及質(zhì)量直接決定了食品產(chǎn)品的口感、含有的營養(yǎng)元素種類、食品的安全質(zhì)量。為了保證現(xiàn)代消費(fèi)者的個(gè)人安全，需要食品檢驗(yàn)部門能更有效的對食品進(jìn)行檢驗(yàn)。但由于過去食品檢驗(yàn)工作存在一定的局限性，影響了食品安全監(jiān)管的質(zhì)量，因此目前在食品安全監(jiān)管方面出現(xiàn)圖像識別類型的食品檢驗(yàn)技術(shù)，讓食品安全得到更有利的保證。1 圖像識別類型食品種類分析檢測技術(shù)分析食品行業(yè)在人口數(shù)量龐大的我國一直是一個(gè)重要的產(chǎn)業(yè)，在種植技術(shù)發(fā)展趨向于現(xiàn)代化以及機(jī)械化之后，各種農(nóng)作物的實(shí)際產(chǎn)量在持續(xù)提升、食品加工工藝的自動化程度也在加強(qiáng)，讓人們在選擇食品的時(shí)候有了更多的選擇空間。在現(xiàn)代食品生產(chǎn)領(lǐng)域有更多資本注入并且發(fā)展提速的階段，也出現(xiàn)了一些不法商家，為了能獲得更多的利潤，生產(chǎn)中使用劣質(zhì)原材料進(jìn)行食品加工生產(chǎn)，影響食品的安全性，也危害到了消費(fèi)者自身的健康。為了防止這一類劣質(zhì)產(chǎn)品繼續(xù)在市場上流通，需要食品安全方面的檢驗(yàn)人員能采用圖像識別類型的檢測技術(shù)，強(qiáng)化對食品的安全檢查工作質(zhì)量。在過去的食品種類分析檢測當(dāng)中，主要采用的分析技為直接檢測技術(shù)以及化學(xué)類型的檢測技術(shù)，這兩種食品種類分析檢測的方法在實(shí)際運(yùn)用中存在差別。直接檢測技術(shù)在運(yùn)用的時(shí)候，需要檢測人員深入到農(nóng)作物種植田地，并在田地環(huán)境中對農(nóng)作物的實(shí)際生長情況進(jìn)行記錄分析，這種類型食品種類分析檢定方式存在工作量繁重、人工判斷可靠性偏低的局限，并且在現(xiàn)代食品加工中出現(xiàn)了眾多食品精加工以及深加工工藝，在經(jīng)過這些加工之后，也就難以精準(zhǔn)的判斷出食品加工生產(chǎn)的原料質(zhì)量。因而在過去的食品安全檢驗(yàn)中，主要會采用化學(xué)類型的食品種類分析檢測方式，也就是運(yùn)用化學(xué)試劑、蛋白電脈沖、化學(xué)熒光定量類型分析方式進(jìn)行檢測，這種分析方式雖然具有良好的準(zhǔn)確性，但這種檢測設(shè)備所需要的設(shè)備往往造價(jià)較高，并且需要操作人員有扎實(shí)的操作技術(shù)功底。而現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)的發(fā)展完善也對食品加工產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生了影響，能讓食品種類分析檢測工作進(jìn)入數(shù)據(jù)化的時(shí)代。圖像識別類型的食品種類分析檢測技術(shù)就是集合了現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析技術(shù)以及圖像識別技術(shù)的新型食品安全監(jiān)管模式，推進(jìn)了食品種類分析檢測技術(shù)發(fā)展。2 圖像識別類型食品種類分析檢測技術(shù)設(shè)計(jì)方案分析目前食品種類分析檢測中運(yùn)用的圖像識別分析檢測技術(shù)在實(shí)際運(yùn)用中需要眾多環(huán)節(jié)協(xié)助完成，現(xiàn)代一般會將食品安全檢測技術(shù)劃分為三個(gè)組成部分。首先是信息錄入部分，利用高質(zhì)量的攝像或者是掃描設(shè)備進(jìn)行圖像采集，之后再將采集到的圖像信息轉(zhuǎn)化成電信號。在圖像識別分析檢測系統(tǒng)的第二部分中，會對采集到的圖像信息進(jìn)行處理，強(qiáng)化圖像的質(zhì)量，這一部分的圖像操作中常包含對信號信息的強(qiáng)化處理、過濾處理以及平滑處理，以期通過這種類型的處理方式讓圖像中的特征信息更加明顯，而讓干擾信息的得到有效控制。最后一步就是在前期操作的基礎(chǔ)上，對相應(yīng)的圖像信息進(jìn)行分析并獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)內(nèi)容。其中，電荷耦合器件攝像機(jī)為食品圖像采集及信號轉(zhuǎn)換設(shè)備，將數(shù)字信號傳遞給數(shù)據(jù)采集器。監(jiān)控計(jì)算機(jī)為整個(gè)系統(tǒng)的核心部件，控制整個(gè)過程的正常運(yùn)作，若無異常，則將檢測過程及結(jié)果通過顯示器傳遞給操作人員，如有必要，可通過打印機(jī)將結(jié)果打印；若發(fā)現(xiàn)異常，則通過報(bào)警裝置將警報(bào)信息傳遞給操作人員，操作人員查看情況后利用鍵盤輸入解除警報(bào)。3 圖像識別技術(shù)處理過程分析3.1 數(shù)據(jù)圖像獲取過程圖像識別技術(shù)中第一部分為圖像獲取，采集的圖像一般為模擬圖象，其信息是由圖像上點(diǎn)的光強(qiáng)體現(xiàn)，圖像元素又簡稱為像素，以圖像原本色素和灰度編碼組成，圖像按像素分成不同小區(qū)域，這種虛擬信號計(jì)算機(jī)無法直接處理，必須要轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)能夠接受并處理的數(shù)字信號。3.2 圖像預(yù)處理及特征提取過程圖像識別技術(shù)中第二部分為計(jì)算機(jī)獲得可處理的量化離散型數(shù)字圖像，預(yù)處理過程一般包括圖像變換，即將圖像轉(zhuǎn)換至變化域或空間域，利用變化域或空間域的特質(zhì)，更加準(zhǔn)確有效提取圖像特征；圖像增強(qiáng)，即強(qiáng)化目標(biāo)信息，改善圖像原本視覺效果，利于計(jì)算機(jī)處理；圖像去噪，即盡量去除圖像中的降質(zhì)，改善圖像尤其是退化圖像的質(zhì)量；圖像數(shù)據(jù)壓縮，即在圖像傳輸和存儲過程中根據(jù)信號數(shù)碼對圖像進(jìn)行合理有效壓縮，減少容納數(shù)據(jù)集合所需要的空間；圖像邊緣檢測，即根據(jù)圖像灰度突變的像素集合，收集圖像邊緣蘊(yùn)含的內(nèi)在信息。圖像背景分割的目的是將圖像進(jìn)行邊界分割，形成有用區(qū)域和無用區(qū)域，圖像邊界包含了不同區(qū)域間的所有邊界，是圖像信息的集合。圖像分割一般采用閾值分割法，即將圖像灰度劃分成多個(gè)等級，利用不同區(qū)域間灰度值的區(qū)別，先假設(shè)某一個(gè)或多個(gè)灰度值作為閾值，目標(biāo)和背景灰度值落在不同區(qū)間，根據(jù)區(qū)間設(shè)定找出該圖像實(shí)際閾值，進(jìn)而將圖像目標(biāo)從背景中分離。3.3 圖像識別技術(shù)圖像特征參數(shù)計(jì)算圖像識別技術(shù)中第三部分為特征識別，由于圖像模式特征不同，可選擇不同的識別方法，例如模式匹配法，即根據(jù)待識別圖像繪制標(biāo)準(zhǔn)模板輸入計(jì)算機(jī)，將圖像與模板進(jìn)行比對，進(jìn)而進(jìn)行分析判斷；統(tǒng)計(jì)識別法，即提取圖像數(shù)字信號中的特征信息，利用統(tǒng)計(jì)原理設(shè)定參數(shù)，對圖像樣本參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)及識別；模糊識別法，即利用模糊集理論對圖像特征進(jìn)行推廣，同時(shí)引進(jìn)不同算法，形成系統(tǒng)性的理論框架及內(nèi)容，解決圖像識別問題；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別法，即對于有特征部分的圖像，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分辨能力直接進(jìn)行特征提取，對于沒有特征部分的圖像，去除特征提取環(huán)節(jié)，直接將圖像輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，利用模式維數(shù)對圖像進(jìn)行分析，這種方法是傳統(tǒng)圖像提取分析法的延伸和推廣。4 結(jié)束語食品的安全性關(guān)系著居民的身體健康以及社會未來的發(fā)展，需要食品種類檢測部門能不斷的優(yōu)化食品安全檢測技術(shù)，推動食品檢測工作發(fā)展。在落實(shí)食品種類分析檢測技術(shù)的時(shí)候，要能認(rèn)識到要注意這項(xiàng)技術(shù)的特點(diǎn)以及食品檢測工作的實(shí)際需要，從檢測技術(shù)完善和檢測人員專業(yè)性強(qiáng)化兩方面入手，使食品安全檢測技術(shù)能真正的獲得全面發(fā)展。參考文獻(xiàn)[1]顧理琴.基于圖像識別技術(shù)的食品種類檢測方法[J].食品研究與開發(fā)，2017，38（2）：186-189.[2]霍志林.食品安全追溯系統(tǒng)中的蔬菜種類識別方法研究[D].中國計(jì)量大學(xué)，2016.[3]金聲瑯.顯微圖像識別技術(shù)快速檢測食品細(xì)菌總數(shù)的研究[D].吉林大學(xué)，2006.[4]方波，呂秀鳳，程春明，等.基于動態(tài)拍照的食品圖像識別技術(shù)研究[J].家電科技，2016（4）：72-75.