本期介紹清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院唐彥嵩特聘研究員等發(fā)表在《中國(guó)食品學(xué)報(bào)》第24卷第12期特約專欄（人工智能+食品）上的文章《機(jī)器視覺在食品無損檢測(cè)中的應(yīng)用研究進(jìn)展》。
該研究系統(tǒng)綜述了機(jī)器視覺在食品無損檢測(cè)領(lǐng)域的研究進(jìn)展，重點(diǎn)分析了當(dāng)前主流的成像技術(shù)和檢測(cè)算法，同時(shí)討論了該領(lǐng)域的技術(shù)挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢(shì)。隨著全球食品消費(fèi)需求的增長(zhǎng)，食品質(zhì)量安全問題日益受到關(guān)注，傳統(tǒng)的破壞性檢測(cè)方法已無法滿足高效、精準(zhǔn)的檢測(cè)需求。機(jī)器視覺技術(shù)憑借其高自動(dòng)化、低成本和高精度的優(yōu)勢(shì)，成為食品無損檢測(cè)的關(guān)鍵技術(shù)之一。該研究通過文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)分析，揭示了該領(lǐng)域的研究發(fā)展趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)近年來深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展促進(jìn)了食品無損檢測(cè)技術(shù)的進(jìn)步，并推動(dòng)了多模態(tài)數(shù)據(jù)融合和嵌入式檢測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用。
圖1 2004—2024年相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)發(fā)表情況
（a）中文文獻(xiàn) （b）英文文獻(xiàn)
圖2 關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜
（a） （b）
注：按突現(xiàn)時(shí)間排序，（a）中文文獻(xiàn)；（b）英文文獻(xiàn)。
圖3 關(guān)鍵詞突現(xiàn)性分析
在食品無損檢測(cè)的成像技術(shù)方面，RGB成像、多光譜成像、高光譜成像等技術(shù)被廣泛應(yīng)用。RGB成像技術(shù)成本低、應(yīng)用廣泛，適用于食品外觀檢測(cè)，如顏色、形狀、表面缺陷等，但由于光譜信息有限，難以滿足食品內(nèi)部品質(zhì)檢測(cè)的需求。多光譜成像技術(shù)通過選取多個(gè)特定波段的光譜信息，提高了檢測(cè)精度，并廣泛應(yīng)用于食品質(zhì)量和成分的識(shí)別。高光譜成像技術(shù)則進(jìn)一步擴(kuò)展了光譜范圍，每個(gè)像素點(diǎn)均包含完整的光譜信息，使其能夠精準(zhǔn)分析食品的成分和品質(zhì)，特別適用于復(fù)雜食品的檢測(cè)任務(wù)。此外，X射線成像、熒光成像、光學(xué)相干斷層掃描等技術(shù)也被應(yīng)用于食品內(nèi)部缺陷檢測(cè)，提升了無損檢測(cè)的全面性。
在檢測(cè)算法方面，傳統(tǒng)圖像處理方法主要依賴于邊緣檢測(cè)、直方圖分析等技術(shù)，適用于簡(jiǎn)單的食品外觀檢測(cè)任務(wù)，但在復(fù)雜環(huán)境下的魯棒性較弱。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）等，通過特征提取和分類模型，提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確率。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為食品無損檢測(cè)提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）等模型被廣泛用于食品缺陷檢測(cè)、品質(zhì)評(píng)估和食品成分預(yù)測(cè)。這些深度學(xué)習(xí)模型不僅能夠自動(dòng)提取特征，提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性，還可以適應(yīng)不同類型的食品檢測(cè)任務(wù)，增強(qiáng)了模型的泛化能力。
盡管機(jī)器視覺技術(shù)在食品無損檢測(cè)領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，但仍面臨一些技術(shù)挑戰(zhàn)。首先，缺乏大規(guī)模公開數(shù)據(jù)集和標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)測(cè)基準(zhǔn)，限制了模型的訓(xùn)練和優(yōu)化，影響了不同研究工作的可比性。其次，食品檢測(cè)任務(wù)具有高度的多樣性和復(fù)雜性，不同食品種類、檢測(cè)環(huán)境和光照條件會(huì)影響模型的泛化能力。此外，深度學(xué)習(xí)模型的計(jì)算資源需求較高，如何在嵌入式系統(tǒng)中高效部署檢測(cè)算法，仍是一個(gè)重要的研究方向。未來，研究者可通過多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、遷移學(xué)習(xí)和輕量化深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化等手段，提高機(jī)器視覺技術(shù)在食品無損檢測(cè)中的應(yīng)用效果。
展望未來，食品無損檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展將進(jìn)一步向智能化和自動(dòng)化方向邁進(jìn)。多模態(tài)數(shù)據(jù)融合將成為關(guān)鍵研究方向之一，通過整合不同光譜成像、超聲波成像和X射線成像的數(shù)據(jù)，提高檢測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性。此外，嵌入式檢測(cè)系統(tǒng)的發(fā)展將推動(dòng)低成本、便攜式食品檢測(cè)設(shè)備的普及，使食品質(zhì)量檢測(cè)更加高效和實(shí)時(shí)。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，未來的食品無損檢測(cè)系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)分析，提升食品供應(yīng)鏈的安全性和透明度?？傮w而言，機(jī)器視覺技術(shù)在食品無損檢測(cè)中的應(yīng)用前景廣闊，將為食品質(zhì)量控制和安全保障提供更加可靠的技術(shù)支持。
原文鏈接：https://kns.cnki.net/kcms2/article/abstract?v=Hk3u3f8a_QtZ9WGMkIWZVQODoGfEzAvUociGz0I_cUBAk0eXiSfSRx06AuX-Nb2psCoKxIi4p8P_GNzaZtrGgFbj6B9PxG0pkk1xu4zKAUmDDkkfmVzuin7GoWkAxOW8oyMijmvie8zfS75K_AIdVEpS_u2euOhMDacMDhMkNllqDuCYMQgdlKJqzdYC-Om4&uniplatform=NZKPT&language=CHS
