張孜聰， 王增朝， 任鴻鑫， 李 繼， 張一哲， 金 迪， 宋君杰

(鄭州鐵路衛(wèi)生監(jiān)督所公共衛(wèi)生科,鄭州 450052)

近年來，盡管國(guó)家制定了比較完善的食品標(biāo)簽國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定，預(yù)包裝食品標(biāo)簽(簡(jiǎn)稱食品標(biāo)簽)投訴、舉報(bào)數(shù)量依然較多。主要原因是一些生產(chǎn)廠家對(duì)食品標(biāo)簽設(shè)計(jì)制作不重視、不專業(yè)[1-2]。本研究嘗試根據(jù)鐵路站車銷售食品標(biāo)簽調(diào)查出的問題，結(jié)合文獻(xiàn)和法院判決案例檢索[3]，建立食品標(biāo)簽“問題關(guān)鍵(點(diǎn))詞”庫(kù)。依據(jù)現(xiàn)有食品標(biāo)識(shí)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[4-5](逐步延伸到地標(biāo)、行標(biāo)、企標(biāo))，建立標(biāo)識(shí)“標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞(點(diǎn))”庫(kù)。利用手機(jī)拍照、掃描(或手動(dòng)輸入)采集食品標(biāo)識(shí)信息，運(yùn)用光學(xué)字符識(shí)別(optical character recognition，OCR)技術(shù)提取這些信息[6]，與“問題關(guān)鍵(點(diǎn))詞”庫(kù)和“標(biāo)準(zhǔn)關(guān)鍵詞(點(diǎn))”進(jìn)行比對(duì)，與其他信息源(國(guó)家有關(guān)部門或生產(chǎn)企業(yè)涉及食品標(biāo)識(shí)的網(wǎng)站)鏈接。制定食品標(biāo)簽識(shí)別與評(píng)估判定規(guī)則，以直觀的方式展示判定結(jié)果，從而使食品經(jīng)營(yíng)人員和食品安全監(jiān)管人員在日常工作中方便、快速、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)標(biāo)簽不規(guī)范、不合格的問題。為廣大消費(fèi)者提供一種識(shí)別食品標(biāo)簽的手段，利于社會(huì)共治局面的形成。鑒于手機(jī)已經(jīng)普及，本研究嘗試將現(xiàn)代信息技術(shù)應(yīng)用于食品標(biāo)簽識(shí)別和評(píng)估中，探討其應(yīng)用效果，報(bào)道如下。

1 對(duì)象與方法

1.1 對(duì)象 全國(guó)國(guó)有鐵路車站和旅客列車(簡(jiǎn)稱鐵路站車)銷售食品標(biāo)簽。

1.2 方法 采用分層抽樣法調(diào)查 由全國(guó)18個(gè)鐵路局集團(tuán)公司按照每個(gè)局高鐵列車、普速列車分別采集標(biāo)簽樣本各50份左右，高鐵車站、普通車站分別采集標(biāo)簽樣本各100份左右。采集形式為對(duì)商品的各展示面拍照上傳。組織專人依據(jù)GB7718、GB28050[4-5]等食品標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)定對(duì)標(biāo)簽樣本進(jìn)行識(shí)別，將數(shù)據(jù)分類匯總后運(yùn)用EXCEL進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。依據(jù)在識(shí)別過程中對(duì)問題的判定標(biāo)準(zhǔn)，制定“判定指導(dǎo)”，探討“食品標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)識(shí)別實(shí)現(xiàn)方式”。

2 結(jié)果與分析

2.1 基本情況 本次調(diào)查共采集食品標(biāo)簽樣本6 656份，其中符合識(shí)別要求的樣本5 733份，識(shí)別率86.13%。不符合識(shí)別要求的樣本中，非預(yù)包裝食品26份，信息采集不全即所采集預(yù)包裝食品主要展示面照片缺失的412份，像素原因?qū)е抡掌：?64份，因采集質(zhì)量導(dǎo)致的樣本丟失共計(jì)702份，占所采集樣本的10.55%。包裝折疊嚴(yán)重及文字不易區(qū)別于背景色導(dǎo)致未識(shí)別的221份，占采集樣本數(shù)的3.32%。

2.2 問題項(xiàng)判定復(fù)雜程度 人類智能介入程度由低到高的判定指導(dǎo)類別依次為：(有)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)→簡(jiǎn)單邏輯→涉(標(biāo)準(zhǔn))庫(kù)邏輯→問題庫(kù)(涉及問題與否的界定)→人為判斷→復(fù)雜邏輯。按照該順序?qū)λ袉栴}項(xiàng)目排序，并結(jié)合每類問題在鐵路站車銷售出現(xiàn)的比率。見表1。

表1 人類智能介入程度不同的問題項(xiàng)目、問題數(shù)量及占比

續(xù)表1

續(xù)表1

經(jīng)匯總后得到按“指導(dǎo)規(guī)則”和“食品標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)識(shí)別實(shí)現(xiàn)方式規(guī)則”分類的問題，與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)比對(duì)占62.19%，通過簡(jiǎn)單邏輯檢索占15.23%，與問題庫(kù)比對(duì)占2.27%，通過以上方式即可實(shí)施網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的問題(標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和簡(jiǎn)單邏輯方向)占到調(diào)查樣本問題的79.69%。需要通過檢索并計(jì)算或?qū)φ諄泶_定的問題(涉庫(kù)邏輯方向)占調(diào)查樣本問題的5.00%。

3 討論與建議

3.1 探索信息有效采集方式 食品標(biāo)簽信息采集在網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的基礎(chǔ)上，可以預(yù)設(shè)標(biāo)簽識(shí)別前置條件，以保證識(shí)別效果。首先，最佳方案是現(xiàn)場(chǎng)直接拍食品標(biāo)簽采集標(biāo)簽信息。其次，由食品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者提供完整的食品包裝材料或電子版食品標(biāo)簽，然后拍照[7-8]。再次，先建立統(tǒng)一格式的食品標(biāo)簽?zāi)０?，由食品生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者填入相應(yīng)內(nèi)容，拍照上傳或利用網(wǎng)絡(luò)上傳。最后，對(duì)于同一食品有多版面標(biāo)識(shí)的，可利用3D技術(shù)從不同角度提取每個(gè)版面信息，將不同版面標(biāo)識(shí)信息圖像拼接到一起，形成整個(gè)包裝的平整圖像信息，最后輸出完整的食品標(biāo)識(shí)信息[9]。

3.2 建立有它即錯(cuò)的黑名單庫(kù) 根據(jù)本次調(diào)查結(jié)果，結(jié)合文獻(xiàn)檢索和法院判決案例[10-11]，建立食品標(biāo)簽問題庫(kù)即黑名單庫(kù)。主要包括：含虛假、迷信、貶低性質(zhì)的宣傳語(yǔ)禁詞庫(kù)，與治療、保健功效等相關(guān)的違禁詞庫(kù)，已存在的違反既是食品又是藥品的品種名單庫(kù)，保健食品禁用物品名單，配料表已有問題庫(kù)、食品添加劑問題庫(kù)、凈含量標(biāo)識(shí)問題庫(kù)及營(yíng)養(yǎng)標(biāo)簽問題庫(kù)。建立食品標(biāo)簽問題實(shí)時(shí)補(bǔ)充制度，及時(shí)補(bǔ)充黑名單。

3.3 設(shè)立非他莫屬的白名單庫(kù) 按照食品標(biāo)簽國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)及相關(guān)規(guī)定[12-14]，建立標(biāo)簽標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)即白名單庫(kù)。主要包括：經(jīng)權(quán)威部門發(fā)布的合格標(biāo)簽庫(kù)，配料標(biāo)示方式，凈含量計(jì)量單位的標(biāo)示方式，食品添加劑在配料表中的標(biāo)示方式，部分標(biāo)簽項(xiàng)目的推薦標(biāo)示形式，食品類別編碼，能量和營(yíng)養(yǎng)成分名稱、順序、表達(dá)單位、修約間隔和“0”界限值，食品標(biāo)簽營(yíng)養(yǎng)素參考值，能量和營(yíng)養(yǎng)成分含量聲稱的要求和條件，比較聲稱的同義詞，能量和營(yíng)養(yǎng)成分功能聲稱標(biāo)準(zhǔn)用語(yǔ)，豁免強(qiáng)制標(biāo)示營(yíng)養(yǎng)標(biāo)簽的預(yù)包裝食品。建立食品標(biāo)準(zhǔn)更新制度，及時(shí)更新完善白名單。

3.4 形成主觀判定的灰名單庫(kù) 在對(duì)食品標(biāo)簽進(jìn)行識(shí)別與評(píng)估時(shí)，一些模糊性問題在判定時(shí)受判定者執(zhí)業(yè)身份、教育程度、判斷取向、從業(yè)經(jīng)歷等主觀因素影響，爭(zhēng)議性比較大。主要包括：營(yíng)養(yǎng)成分表能量標(biāo)識(shí)與計(jì)算值不等、保健食品標(biāo)識(shí)與GB 7718銜接、配料表配料名稱規(guī)范性、清真食品標(biāo)識(shí)與GB 7718的關(guān)系等。針對(duì)這些問題，可以制定專家研判制度，收集模糊性問題，參考權(quán)威部門解釋和復(fù)函[15]，組織業(yè)內(nèi)專家，定期集體研究判定，形成專家意見，建立實(shí)時(shí)完善的灰名單庫(kù)。

3.5 豐富問題解決途徑 首先，利用文字比對(duì)解決確切性問題。建立統(tǒng)一格式的食品標(biāo)識(shí)模板，將識(shí)別信息找到對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)模板，與問題庫(kù)比對(duì)、識(shí)別。其次，相關(guān)網(wǎng)站鏈接解決真實(shí)性問題。與國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局和相關(guān)網(wǎng)站建立鏈接，可以查詢食品生產(chǎn)許可情況，從而辨別食品生產(chǎn)廠家真?zhèn)危慌c食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)/地方標(biāo)準(zhǔn)建立鏈接，便于查詢引用標(biāo)準(zhǔn)的正確性。再次，人工智能解決邏輯性問題。利用相應(yīng)算法和人工智能相結(jié)合，自動(dòng)識(shí)別食品標(biāo)識(shí)中存在的邏輯性問題。食品強(qiáng)制性國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)中涉及特別標(biāo)簽標(biāo)識(shí)的內(nèi)容應(yīng)屬邏輯性問題。如引用GB 15266-2009 運(yùn)動(dòng)飲料標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)標(biāo)注可溶性固形物、鈉、鉀的含量范圍。最后，建立食品標(biāo)簽標(biāo)識(shí)信息動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)。與國(guó)家和各省食品標(biāo)簽抽檢平臺(tái)建立鏈接，自動(dòng)保存已識(shí)別的食品標(biāo)簽，并對(duì)合格食品標(biāo)識(shí)和問題食品標(biāo)識(shí)進(jìn)行分類，以便在今后食品標(biāo)識(shí)識(shí)別時(shí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)提示。

3.6 實(shí)現(xiàn)充分表達(dá) 設(shè)計(jì)“預(yù)包裝食品標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)識(shí)別”小程序，小程序處理流程，進(jìn)入程序-拍照并輸入識(shí)別日期-后臺(tái)判定-結(jié)果展示(判定結(jié)果及依據(jù))。手機(jī)主要展示面：拍照及結(jié)果表達(dá)，結(jié)果表達(dá)展示三種框：紅、黃、藍(lán)(純網(wǎng)絡(luò)識(shí)別可以直接判定，如果需要人為判定則需要風(fēng)險(xiǎn)提示)；手動(dòng)輸入查詢功能；鏈接國(guó)家、地方有關(guān)部分及相關(guān)專業(yè)查詢網(wǎng)站。

3.7 發(fā)展前景與趨勢(shì) 食品標(biāo)簽問題具有長(zhǎng)期性、艱巨性和復(fù)雜性，任何一種手段均不能解決所有問題，食品標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)識(shí)別可以作為一種篩查手段，適用于中小企業(yè)生產(chǎn)的食品，解決常識(shí)性問題。近期可以實(shí)現(xiàn)核心功能：利用文字比對(duì)和邏輯運(yùn)算解決禁止性、部分邏輯性和鐵路突出問題；逐步實(shí)現(xiàn)拓展功能，利用相關(guān)網(wǎng)站鏈接解決真實(shí)性問題；進(jìn)而實(shí)施輔助功能，利用手動(dòng)查詢和遠(yuǎn)程專家組合議解決模糊性問題。

綜上所述，將小程序名字暫定為“預(yù)包裝食品標(biāo)簽網(wǎng)絡(luò)識(shí)別預(yù)警系統(tǒng)”。在限定食品標(biāo)簽拍照信息采集條件下，實(shí)現(xiàn)標(biāo)簽信息的有效采集。在已建標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)與有關(guān)網(wǎng)站的鏈接。對(duì)問題庫(kù)可以逐漸豐富。后臺(tái)可以通過文字比對(duì)、邏輯運(yùn)算、人工智能、專家遠(yuǎn)程會(huì)商等處理。用直觀清晰的方式展示預(yù)警結(jié)果及依據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)包裝食品標(biāo)簽的有效預(yù)警。使用手機(jī)現(xiàn)場(chǎng)拍照提取食品標(biāo)簽信息由后臺(tái)進(jìn)行處理，對(duì)食品標(biāo)簽方便、快速、準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)識(shí)別和預(yù)警是可行的。