智能化技術在食品輕工行業食品質量檢測中的應用研究

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數據顯示，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的糧食不安全率高達 57.2% 。傳統食品檢測技術如氣相色譜、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% 增長的食品工業規模對快速、精準檢測的需求[]。在此背景下，人工智能、物聯網等智能化技術正引發食品質量檢測的范式變革，基于深度學習的近紅外光譜技術可將農藥殘留檢測時間縮短至30s內，準確率達 98.7% 區塊鏈與人工智能（ArtificialIntelligence，AI）融合的追溯系統使供應鏈透明度提升 42% ，召回效率提高 60% 。行業實踐表明，智能傳感器與機器視覺的結合使微生物污染識別準確率突破 99% ，較傳統培養法效率提升50倍。然而，現有檢測體系仍面臨數據孤島、算法泛化能力不足等挑戰，需要構建覆蓋“農田到餐桌”的全鏈條智能檢測體系，以應對全球每年因食源性疾病造成的30373.98億元的經濟損失[2]

1智能化技術在食品輕工行業食品質量檢測中的應用問題

1.1復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數據融合分析的復雜過程，需要同時處理圖像、光譜、化學成分等多種信息。然而，現有的算法在處理食品基質的復雜性、環境的多樣性以及動態變化時，往往表現出一定的局限性。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據與3D視覺捕捉的紋理信息，但多源數據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 企業的復合型人才短缺

智能化技術的成功落地，高度依賴于既精通食品科學又掌握人工智能技術的復合型人才[4。然而，當前食品輕工行業正面臨著此類人才的嚴重短缺。① 傳統的食品檢測人員雖然對食品檢測流程和質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的系統性理解，難以有效操作智能檢測設備或準確解讀算法輸出結果。 ② AI工程師雖然具備強大的技術開發和算法設計能力，但對食品工業的工藝特性、質量標準以及實際生產需求認知不足，導致提出的技術方案往往與實際需求存在錯配。

1.3中小企業技術采納成本高

智能化檢測技術的初期投入與運維成本高昂，成為制約中小企業應用智能化檢測技術的主要障礙。以AI驅動的X光-CNN異物檢測系統為例，單臺設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，這對于資金相對緊張的中小型企業來說，無疑是沉重的經濟負責[5]。同時，智能化檢測技術的有效應用依賴于持續的數據標注與模型更新。然而，食品品類的多樣性以及檢測標準的動態調整特性，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，為了覆蓋不同產地的堅果形態差異，每年需要新增數方張樣本圖像進行數據標注，數據標注費用占年度技術預算的 30% 以上。

2智能化技術在食品輕工行業食品質量檢測中的應用建議

2.1構建多模態數據算法，提升復雜場景適應

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

2.2推動產學研協同育人，加強技術團隊建設

為了培養既精通食品工藝又掌握AI技術的復合型人才，需要構建“高校－企業－科研機構”三位一體的人才培養體系。高校可以聯合伊利、鹽津鋪子等龍頭企業，開設“食品智能制造”等微專業，將AI算法設計、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，也具備智能化技術的開發和應用能力[]。

在企業方面，可以設立產學研聯合實驗室，引入高校導師參與智能檢測設備的研發工作，通過校企合作的方式推動技術創新和成果轉化。同時，可以通過“技術專員駐廠”模式，解決實際場景中的算法適配問題，提高技術的實用性和可行性。政府層面也應積極發揮作用，設立專項基金支持中小型企業技術骨干參與AI技能培訓，提升他們的技術水平和創新能力。此外，還應推動行業協會制定“食品+AI”職業技能認證標準，完善人才評價體系，為行業的持續發展提供有力的人才保障。

2.3建立技術性共享平臺，降低企業應用門檻

為了降低中小企業應用智能化技術的門檻，建議由政府主導建設區域性智能化檢測共享平臺。這一平臺可以整合高端設備、算法模型和數據資源，向中小企業提供低成本、高效率的檢測服務[8]。例如，可以參考重慶“共享檢驗室”的模式，通過設備租賃、按需付費等方式降低企業的初期投人成本，減輕他們的經濟負擔。同時，利用云平臺實現算法模型的遠程調用與更新，方便企業隨時獲取最新的技術成果和應用方案。為了減少企業自主標注數據的成本和時間，建議建立行業級食品檢測數據庫。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據集，并利用聯邦學習技術實現跨企業數據協同訓練，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的領軍企業，深知生產過程中微生物污染、營養成分波動及異物混入等風險對產品質量和消費者健康的影響。因此，A公司構建了覆蓋全產業鏈的智能化檢測體系，以確保產品從原料到成品的每一個環節都符合高標準的質量要求。

在原料奶驗收環節，A公司采用了高光譜成像與電子舌傳感器融合技術，這一創新技術能夠實時檢測蛋白質、脂肪含量及抗生素殘留等關鍵指標。

與傳統實驗室檢測方法相比，該技術的檢測時間由^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；在生產線上，A公司部署了X光-CNN異物檢測系統。這一系統通過遷移學習算法適配不同包裝形態，如利樂包、瓶裝等，確保了異物識別的精度達到 0.1mm³ ，誤檢率從傳統設備的 5% 降至 0.8% 。這一技術的應用，有效避免了異物混入產品，保障了消費者的食用安全；在質量追溯方面，A公司依托區塊鏈與邊緣計算技術，實現了從牧場到終端的450個關鍵控制點數據實時上鏈。這一舉措使得供應商違規行為識別響應時間縮短至^2h ，2023年質量事故追溯效率同比提升 67% 。這不僅提高了質量問題的響應速度，也增強了消費者對A公司產品的信任度。

該體系在實施初期也面臨了多源數據融合的難題，如在酸奶質構檢測中，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據及產線的溫濕度參數。傳統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公司聯合清華大學研發了跨模態聯邦學習框架，通過特征蒸餾技術提取共性指標，使模型在跨品類產品的泛化誤差降低至 3.2% 。這一技術的突破，為A公司智能化檢測體系的完善奠定了堅實基礎。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“云質檢”平臺。該平臺將智能檢測設備的算力遷移至云端，牧場僅需配置基礎傳感器即可享受AI分析服務，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，智能化檢測技術的落地需要突破3個關鍵維度。 ① 技術整合需深度匹配生產場景。例如，將光譜檢測窗口嵌入灌裝線傳送帶，實現“在線檢測－實時剔除”閉環，確保檢測過程與生產流程的緊密銜接。 ② 數據治理體系決定系統效能。需要建立覆蓋原料批次、設備狀態、環境參數的標準化數據湖，并通過數字孿生技術模擬極端工況下的算法，確保數據的準確性[9]。 ③ 生態協同是規模化應用的前提。通過頭部企業牽頭構建檢測技術聯盟，可以加速跨廠商設備接口標準制定，減少中小供應商技術改造成本，推動整個行業的智能化轉型[10]。該案例同時揭示了行業轉型的痛點。智能檢測設備的運維依賴專業工程師團隊，而這類人才的培養和引進需要時間和成本。A公司通過“雙師制”培養模式，3年內將核心工廠的AI技術自主實施率從 18% 提升至 76% 這一實踐印證了產學研協同育人的必要性。

4結語

隨著全球食品安全問題的日益凸顯，智能化技術在食品輕工行業食品質量檢測中的應用已成為不可逆轉的趨勢。本研究深入探討了智能化技術的基礎、食品檢測的核心需求，以及當前應用中存在的問題，并提出了相應的解決建議。通過案例分析，進一步驗證了智能化檢測技術在提升檢測效率、準確性和全鏈條可追溯性方面的顯著優勢。然而也應清醒地認識到，智能化技術在食品檢測領域的應用仍面臨諸多挑戰。算法能力的提升、復合型人才的培養、中小企業技術采納成本的降低等問題，都需要持續關注和努力解決。未來，要繼續深入研究智能化技術與食品檢測的融合路徑，推動技術創新與產業升級，為構建更加安全、高效、可持續的食品供應鏈貢獻力量。

參考文獻

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