智能化技術(shù)在食品輕工行業(yè)食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用研究

Research on the Application of Intelligent Technology in Food Quality Inspection in Food Light Industry

CHENShan，HUXiaolan (Market Supervision and Administration Bureau of Chenggu County， Hanzhong 7232oo， China)

Abstract: This article analyzes the core requirements offood quality testing， including multi-dimensional comprehensive evaluation，real-time and efficiency，adaptability to complex scenarios， dynamic adaptability of standards，and traceability of the entire industry chain.It points out the problems existing in the application of intellgent technology in food quality testing in the foodand light industry sectors，and puts forwardcoresponding solutions to these problems，aiming to promote the in-depthapplicationof intellgent technology inthe feldof fod testing.

Keywords: inteligent technology; light food industry; quality inspection

全球食品安全形勢日益嚴峻，2022年全球食品安全指數(shù)數(shù)據(jù)顯示，近1/3人口面臨食品安全問題威脅，其中撒哈拉以南非洲地區(qū)的糧食不安全率高達 57.2% 。傳統(tǒng)食品檢測技術(shù)如氣相色譜、高效液相色譜等存在破壞性大、實時性差等缺陷，難以滿足年均 6.8% 增長的食品工業(yè)規(guī)模對快速、精準檢測的需求[]。在此背景下，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等智能化技術(shù)正引發(fā)食品質(zhì)量檢測的范式變革，基于深度學習的近紅外光譜技術(shù)可將農(nóng)藥殘留檢測時間縮短至30s內(nèi)，準確率達 98.7% 區(qū)塊鏈與人工智能（ArtificialIntelligence，AI）融合的追溯系統(tǒng)使供應(yīng)鏈透明度提升 42% ，召回效率提高 60% 。行業(yè)實踐表明，智能傳感器與機器視覺的結(jié)合使微生物污染識別準確率突破 99% ，較傳統(tǒng)培養(yǎng)法效率提升50倍。然而，現(xiàn)有檢測體系仍面臨數(shù)據(jù)孤島、算法泛化能力不足等挑戰(zhàn)，需要構(gòu)建覆蓋“農(nóng)田到餐桌”的全鏈條智能檢測體系，以應(yīng)對全球每年因食源性疾病造成的30373.98億元的經(jīng)濟損失[2]

1智能化技術(shù)在食品輕工行業(yè)食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用問題

1.1復(fù)雜場景下算法能力不足

食品檢測本身就是一個涉及多模態(tài)數(shù)據(jù)融合分析的復(fù)雜過程，需要同時處理圖像、光譜、化學成分等多種信息。然而，現(xiàn)有的算法在處理食品基質(zhì)的復(fù)雜性、環(huán)境的多樣性以及動態(tài)變化時，往往表現(xiàn)出一定的局限性。以肉類新鮮度檢測為例，這一過程需要同時整合光譜成像提供的化學成分數(shù)據(jù)與3D視覺捕捉的紋理信息，但多源數(shù)據(jù)的高維特征融合極易導致模型過擬合或泛化能力下降，從而影響檢測的準確性[3]。

1.2 企業(yè)的復(fù)合型人才短缺

智能化技術(shù)的成功落地，高度依賴于既精通食品科學又掌握人工智能技術(shù)的復(fù)合型人才[4。然而，當前食品輕工行業(yè)正面臨著此類人才的嚴重短缺。① 傳統(tǒng)的食品檢測人員雖然對食品檢測流程和質(zhì)量標準有著深入的了解，但往往缺乏對機器學習、計算機視覺等智能化技術(shù)的系統(tǒng)性理解，難以有效操作智能檢測設(shè)備或準確解讀算法輸出結(jié)果。 ② AI工程師雖然具備強大的技術(shù)開發(fā)和算法設(shè)計能力，但對食品工業(yè)的工藝特性、質(zhì)量標準以及實際生產(chǎn)需求認知不足，導致提出的技術(shù)方案往往與實際需求存在錯配。

1.3中小企業(yè)技術(shù)采納成本高

智能化檢測技術(shù)的初期投入與運維成本高昂，成為制約中小企業(yè)應(yīng)用智能化檢測技術(shù)的主要障礙。以AI驅(qū)動的X光-CNN異物檢測系統(tǒng)為例，單臺設(shè)備的采購費用就超過了50萬元，而且還需要配套高精度傳感器和定期校準服務(wù)，這對于資金相對緊張的中小型企業(yè)來說，無疑是沉重的經(jīng)濟負責[5]。同時，智能化檢測技術(shù)的有效應(yīng)用依賴于持續(xù)的數(shù)據(jù)標注與模型更新。然而，食品品類的多樣性以及檢測標準的動態(tài)調(diào)整特性，使得算法維護成本居高不下。以某堅果加工廠為例，該廠在引入霉變識別模型后，為了覆蓋不同產(chǎn)地的堅果形態(tài)差異，每年需要新增數(shù)方張樣本圖像進行數(shù)據(jù)標注，數(shù)據(jù)標注費用占年度技術(shù)預(yù)算的 30% 以上。

2智能化技術(shù)在食品輕工行業(yè)食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用建議

2.1構(gòu)建多模態(tài)數(shù)據(jù)算法，提升復(fù)雜場景適應(yīng)

針對食品檢測中多源數(shù)據(jù)融合帶來的挑戰(zhàn)，需要重點研發(fā)跨模態(tài)的算法框架，以應(yīng)對食品基質(zhì)復(fù)雜性、環(huán)境多樣性及動態(tài)變化[。通過深度學習與遷移學習的有機結(jié)合，可以增強模型的泛化性，使其在不同場景下都能保持穩(wěn)定的性能。具體來說，可以采用聯(lián)邦學習技術(shù)，這一技術(shù)能夠有效整合不同場景下的光譜成像、3D紋理等異構(gòu)數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建動態(tài)優(yōu)化的特征提取網(wǎng)絡(luò)，降低模型過擬合的風險。同時，為了解決邊緣設(shè)備算力不足的問題，需要結(jié)合邊緣計算技術(shù)，優(yōu)化算力分配，開發(fā)輕量化模型部署方案，如利用TensorRT等技術(shù)進行加速，使算法能夠在低功耗設(shè)備上實現(xiàn)實時處理，滿足實際生產(chǎn)線的快速檢測需求。此外，為了進一步提高算法的適應(yīng)性和靈活性，建議建立跨品類食品檢測數(shù)據(jù)庫。通過收集和分析不同品類食品的檢測數(shù)據(jù)，可以利用遷移學習實現(xiàn)算法參數(shù)的自動適配，減少人工調(diào)參的成本和時間。

2.2推動產(chǎn)學研協(xié)同育人，加強技術(shù)團隊建設(shè)

為了培養(yǎng)既精通食品工藝又掌握AI技術(shù)的復(fù)合型人才，需要構(gòu)建“高校－企業(yè)－科研機構(gòu)”三位一體的人才培養(yǎng)體系。高校可以聯(lián)合伊利、鹽津鋪子等龍頭企業(yè)，開設(shè)“食品智能制造”等微專業(yè)，將AI算法設(shè)計、計算機視覺等課程融入食品工程的教學中，使學生在掌握食品工藝知識的同時，也具備智能化技術(shù)的開發(fā)和應(yīng)用能力[]。

在企業(yè)方面，可以設(shè)立產(chǎn)學研聯(lián)合實驗室，引入高校導師參與智能檢測設(shè)備的研發(fā)工作，通過校企合作的方式推動技術(shù)創(chuàng)新和成果轉(zhuǎn)化。同時，可以通過“技術(shù)專員駐廠”模式，解決實際場景中的算法適配問題，提高技術(shù)的實用性和可行性。政府層面也應(yīng)積極發(fā)揮作用，設(shè)立專項基金支持中小型企業(yè)技術(shù)骨干參與AI技能培訓，提升他們的技術(shù)水平和創(chuàng)新能力。此外，還應(yīng)推動行業(yè)協(xié)會制定“食品+AI”職業(yè)技能認證標準，完善人才評價體系，為行業(yè)的持續(xù)發(fā)展提供有力的人才保障。

2.3建立技術(shù)性共享平臺，降低企業(yè)應(yīng)用門檻

為了降低中小企業(yè)應(yīng)用智能化技術(shù)的門檻，建議由政府主導建設(shè)區(qū)域性智能化檢測共享平臺。這一平臺可以整合高端設(shè)備、算法模型和數(shù)據(jù)資源，向中小企業(yè)提供低成本、高效率的檢測服務(wù)[8]。例如，可以參考重慶“共享檢驗室”的模式，通過設(shè)備租賃、按需付費等方式降低企業(yè)的初期投人成本，減輕他們的經(jīng)濟負擔。同時，利用云平臺實現(xiàn)算法模型的遠程調(diào)用與更新，方便企業(yè)隨時獲取最新的技術(shù)成果和應(yīng)用方案。為了減少企業(yè)自主標注數(shù)據(jù)的成本和時間，建議建立行業(yè)級食品檢測數(shù)據(jù)庫。例如，可以借鑒春雪食品的AI賦能路徑，通過平臺匯聚堅果霉變、肉類新鮮度等標準化數(shù)據(jù)集，并利用聯(lián)邦學習技術(shù)實現(xiàn)跨企業(yè)數(shù)據(jù)協(xié)同訓練，提高算法的準確性和可靠性。

3案例分析

A公司作為乳制品行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，深知生產(chǎn)過程中微生物污染、營養(yǎng)成分波動及異物混入等風險對產(chǎn)品質(zhì)量和消費者健康的影響。因此，A公司構(gòu)建了覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈的智能化檢測體系，以確保產(chǎn)品從原料到成品的每一個環(huán)節(jié)都符合高標準的質(zhì)量要求。

在原料奶驗收環(huán)節(jié)，A公司采用了高光譜成像與電子舌傳感器融合技術(shù)，這一創(chuàng)新技術(shù)能夠?qū)崟r檢測蛋白質(zhì)、脂肪含量及抗生素殘留等關(guān)鍵指標。

與傳統(tǒng)實驗室檢測方法相比，該技術(shù)的檢測時間由^4h 縮短至 15min ，準確率更是提升至 99.3% ，大大提高了檢測效率和準確性；在生產(chǎn)線上，A公司部署了X光-CNN異物檢測系統(tǒng)。這一系統(tǒng)通過遷移學習算法適配不同包裝形態(tài)，如利樂包、瓶裝等，確保了異物識別的精度達到 0.1mm³ ，誤檢率從傳統(tǒng)設(shè)備的 5% 降至 0.8% 。這一技術(shù)的應(yīng)用，有效避免了異物混入產(chǎn)品，保障了消費者的食用安全；在質(zhì)量追溯方面，A公司依托區(qū)塊鏈與邊緣計算技術(shù)，實現(xiàn)了從牧場到終端的450個關(guān)鍵控制點數(shù)據(jù)實時上鏈。這一舉措使得供應(yīng)商違規(guī)行為識別響應(yīng)時間縮短至^2h ，2023年質(zhì)量事故追溯效率同比提升 67% 。這不僅提高了質(zhì)量問題的響應(yīng)速度，也增強了消費者對A公司產(chǎn)品的信任度。

該體系在實施初期也面臨了多源數(shù)據(jù)融合的難題，如在酸奶質(zhì)構(gòu)檢測中，需要同步處理機器視覺的黏稠度圖像、近紅外光譜的乳酸菌活性數(shù)據(jù)及產(chǎn)線的溫濕度參數(shù)。傳統(tǒng)算法難以有效解耦這些特征，導致檢測效果不佳。為了解決這一問題，A公司聯(lián)合清華大學研發(fā)了跨模態(tài)聯(lián)邦學習框架，通過特征蒸餾技術(shù)提取共性指標，使模型在跨品類產(chǎn)品的泛化誤差降低至 3.2% 。這一技術(shù)的突破，為A公司智能化檢測體系的完善奠定了堅實基礎(chǔ)。為了降低中小牧場接入智能化檢測體系的成本，A公司推出了“云質(zhì)檢”平臺。該平臺將智能檢測設(shè)備的算力遷移至云端，牧場僅需配置基礎(chǔ)傳感器即可享受AI分析服務(wù)，這使得單牧場年度檢測成本下降了 42% ，為中小牧場提供了更加經(jīng)濟實惠的檢測解決方案。

A公司的實踐表明，智能化檢測技術(shù)的落地需要突破3個關(guān)鍵維度。 ① 技術(shù)整合需深度匹配生產(chǎn)場景。例如，將光譜檢測窗口嵌入灌裝線傳送帶，實現(xiàn)“在線檢測－實時剔除”閉環(huán)，確保檢測過程與生產(chǎn)流程的緊密銜接。 ② 數(shù)據(jù)治理體系決定系統(tǒng)效能。需要建立覆蓋原料批次、設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)的標準化數(shù)據(jù)湖，并通過數(shù)字孿生技術(shù)模擬極端工況下的算法，確保數(shù)據(jù)的準確性[9]。 ③ 生態(tài)協(xié)同是規(guī)?；瘧?yīng)用的前提。通過頭部企業(yè)牽頭構(gòu)建檢測技術(shù)聯(lián)盟，可以加速跨廠商設(shè)備接口標準制定，減少中小供應(yīng)商技術(shù)改造成本，推動整個行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型[10]。該案例同時揭示了行業(yè)轉(zhuǎn)型的痛點。智能檢測設(shè)備的運維依賴專業(yè)工程師團隊，而這類人才的培養(yǎng)和引進需要時間和成本。A公司通過“雙師制”培養(yǎng)模式，3年內(nèi)將核心工廠的AI技術(shù)自主實施率從 18% 提升至 76% 這一實踐印證了產(chǎn)學研協(xié)同育人的必要性。

4結(jié)語

隨著全球食品安全問題的日益凸顯，智能化技術(shù)在食品輕工行業(yè)食品質(zhì)量檢測中的應(yīng)用已成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。本研究深入探討了智能化技術(shù)的基礎(chǔ)、食品檢測的核心需求，以及當前應(yīng)用中存在的問題，并提出了相應(yīng)的解決建議。通過案例分析，進一步驗證了智能化檢測技術(shù)在提升檢測效率、準確性和全鏈條可追溯性方面的顯著優(yōu)勢。然而也應(yīng)清醒地認識到，智能化技術(shù)在食品檢測領(lǐng)域的應(yīng)用仍面臨諸多挑戰(zhàn)。算法能力的提升、復(fù)合型人才的培養(yǎng)、中小企業(yè)技術(shù)采納成本的降低等問題，都需要持續(xù)關(guān)注和努力解決。未來，要繼續(xù)深入研究智能化技術(shù)與食品檢測的融合路徑，推動技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級，為構(gòu)建更加安全、高效、可持續(xù)的食品供應(yīng)鏈貢獻力量。

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