摘要：现阶段，食品质量安全受到社会重视，检测技术亦持续发展，为提升检测结果准确性，研究计算机视觉技术在检测中的应用策略至关重要。本文将基于计算机视觉技术原理与系统组成，分析食品安全检测技术的应用价值，以提高检测工作质量为目标，提出科学的技术应用策略，充分发挥技术应用优势，快速得出准确的检测结果，以供参考。

关键词：计算机视觉技术；食品质量；安全检测；硬件系统

引言：食品与人们生活息息相关，劣质食品进入市场会造成巨大安全隐患，而检测是发现劣质食品的主要方法，但目前检测工作开展方式单一，结果准确性欠佳。相关人员要正确认知计算机视觉技术应用价值，适应现代社会食品质量安全检测需要，不断创新在检测工作中应用技术的策略，制定科学的检测方案，保证检测结果的精确性。

一、计算机视觉技术原理与系统组成

（一）技术原理

该技术由信息技术发展而来，通过布设图像传感器，采集被检测对象的图像信息，并对采集的图像进行处理，使其转化为可被计算机读取的形式，由计算机分析转化后的图像，从中提取有价值的信息，在各领域应用广泛。该技术用于食品安全检测，可采用多种方法采集食品的图像信息，利用计算机对图像进行处理与分析，不仅能检测食品的外观，还可对食品内部品质进行检测，全方位评价食品的品质，精准识别劣质食品，以免存在质量问题的食品流入市场。

（二）系统组成

1.硬件系统

硬件系统是该系统运行的基础，硬件设施的性能直接影响系统运行效果，为此在构建系统时，应重视硬件系统的建设，按照食品检测需要，选择性能适宜的硬件设施，确保该系统能够正常运行。该系统由计算机、光室等多种硬件设施组成，在系统运行中发挥不同作用，其中计算机为系统运行基础，需具有较快的处理速度，光室在系统运行期间，起到抵抗干扰的作用，其光源应为稳定状态，照相机是采集图像信息的设施，应选择高配置相机，以保证采集图像的质量。

2.软件系统

软件系统的功能，应基于硬件设施性能确定，用于食品检测的系统，应包含四个功能模块，分别为图像采集、图像处理、特征采集与结果输出，在图像采集环节，应同时采集两种形式的图像，即彩色图与灰度图。图像处理模块为软件系统的核心，应设计多种算法用于处理图形信息，在调用特征提取模块变化图像，深入开发采集数据信息的潜在利用价值，得出的检测结果更为全面。结果输出即总结分析结果，向用户展示分析结果[1]。

二、食品质量安全检测中应用计算机视觉技术作用

（一）保障食品质量安全

经济迅速发展背景下，人们生活质量显著提升，对食品安全问题越发重视，在购买食品时，会关注食品的品质，而检测是阻止劣质食品进入市场的关键步骤，只有检测结果真实准确，才能起到保护食品安全的作用。相较于其他检测方法，引入计算机视觉技术后，可加快检测速度，且检测内容更为全面，不仅能够准确评价食品的各项指标，还可以检测到食品内是否存在危险物质，及时识别存在质量安全问题的食品，以免劣质食品流入市场。基于该方法检测食品，食品质量得到保证，其中不含有有害物质，符合人们的食用要求，人们食用从市场中购买的食品后，身体健康不会受到威胁，食品安全得到保证。

（二）促进国际贸易发展

经济全球化背景下，国际贸易往来频繁，食品作为贸易市场中常见商品，广受各个国家欢迎，在跨国贸易活动中，更要重视食品品质的控制，如出售食品品质较差，会损害地区形象，并阻碍国际贸易发展。计算机视觉技术在检测工作中的运用，使检测方式更加现代化，且应用难度较低，参与出口贸易活动的企业，可熟练掌握相关技术完成食品检测工作，准确检测食品的质量，将质量达标的食品用于出售，增强企业在国际市场中的竞争力。高质量的食品可帮助企业树立良好的形象，提升消费者对该企业的信任度，使该企业在市场竞争中占据竞争优势，促成更多贸易活动[2]。

三、食品质量安全检测中运用计算机视觉技术策略

（一）食品外观检测

1.尺寸检测

在判定食品质量安全时，尺寸为重要指标，按照食品的尺寸，将食品进行分类，是评价食品等级的关键，应按照尺寸评判结果，下发食品证书。利用高清摄像设施采集图像信息后，计算机可通过采集的影像信息，测量检测食品的尺寸与形状，计算食品的体积等指标，并根据计算结果判断该食品的等级。采用该技术测算食品尺寸时，应注意数据处理算法的设计，明确待检测食品的种类，识别可用于代表其形状的特征，处理采集图像信息，从中提取特征信息，作为判断食品形状的依据，以保证得出的检测结果准确，可精准划分检测食品的等级。还要建设人工神经网络，构建食品检测模型，通过训练模型，使其能够模拟人的思维模式检测食品尺寸，实现自动化检测，减轻检测人员的工作压力，且得出的检测结果更为准确。引入该方法进行食品尺寸检测，可准确判断食品的尺寸，并能够判别果型，识别劣质食品的同时，完成将食品分类的操作，分类结果准确率高于90%，与人工相差较少，但无需耗费大量时间，可尽快完成食品尺寸检测工作，保持食品的新鲜度。

2.颜色检测

食品的颜色也是评价其质量的重要指标，但以人眼观察的食品颜色，一段时间后会出现视觉疲劳，影响检测工作的正常开展，且效率低下，无法快速得出准确的检测结果。在进行颜色检测时，要将采集的图像信息进行转化，形成展现该图像色调的直方图，据此构建彩色模型，该模型可被计算机读取，随后对食品颜色作出准确判断，从颜色上评判食品的品质是否达标。采集的灰度图像，也是评判食品颜色的重要依据，基于灰度图分析食品表面斑点面积，并识别阈值异常的位置，汇总所有分析结果，对食品颜色、光泽、纹路等进行评价，与预设标准相比较，不符合标准的食品其质量安全不达标。颜色检测在苹果、马铃薯等食品检测中至关重要，不仅可准确识别食品的颜色，还能对食品的光泽与纹路进行检测，得出的检测结果更为全面且准确，更容易发现存在质量问题的食品。该技术在颜色检测中的运用，使采集的图像信息精度较高，且在转化为其他形式的图像后，能够放大图像中的异常区域，更容易发现颜色出现异常的食品，提升检测结果的精确度[3]。

（二）总体重量检测

水果为食品的一种，在水果进入市场前，通常会按照其重量，将其划分为不同的等级，以便合理定价销售，为此在食品检测中引入视觉技术后，也要基于该技术改变为水果分级的方式，提高工作效率。系统在采集水果图像信息后，能够自动处理信息，确定图像与实际的缩放比例，以此为依据测量其规格，并估算待检测水果的重量，作为判定水果等级的依据。在检测工作开始前，应针对待检测水果的类型，在系统内设置水果等级划分标准，明确规定各级别水果的直径与重量，当系统得出测量结果后，将结果与预设标准进行比较，确定该水果的等级，并实现自动化分类。以往经验表明，按照水果重量划分等级，准确性较高，分级后各级水果重量相差无几，且能够识别存在损伤的水果，以便分离存在损伤的水果，以免其他水果品质受到影响。该技术同样可用于其他类型食品检测，尤其适用于重量固定的食品，应用该技术对其重量进行检测，可快速发现其中存在的残次品，保证同批次食品重量相同，品质良好符合销售标准，维护消费者的合法权益。

（三）缺陷检测

存在缺陷是导致食品质量安全出现问题的主要原因，在食品检测环节，精准发现存在缺陷的食品，可阻止食品进入市场，达到保证食品质量安全的目标。通常情况下，食品缺陷位置与其他位置颜色差异明显，而计算机视觉技术即利用这一特点，采集食品的图像信息，并确定食品各位置RGB分量，通过识别各位置颜色差别，确定存在缺陷的区域，并将其判定为存在缺陷的食品。还可在检测系统内置同态滤波、BET等算法，用于分析采集的图像信息，多角度分析食品存在的缺陷，使该系统适用于不同类型食品检测。例如，在马铃薯、苹果等食品缺陷检测中，着重分析食品颜色即可，通过识别颜色异常区域，便能够检测到食品缺陷，而对于鸡蛋等外壳坚硬的食品，应以裂纹检测为主，并引入合适的算法用于检测裂纹，以保证检测结果的准确性。同时还可配合其他技术同时使用，具体应用方案，应依据检测食品类别确定，进一步提升检测结果的参考价值。

（四）内部检测

检测食品内部质量，是食品质量安全检测需克服的难题，如何在不损伤食品的条件下，得出准确的检测结果，也应作为检测人员的研究重点。计算机视觉技术发展迅速，采集图像信息方式越发多样化，将该技术以合适的方式用于食品检测，可提高食品检测效率，实现对食品内部品质的检测。为实现这一功能，工作人员应分析不同食品的特性，提取其特征参数，构建用于评价不同类型食品的模型，当采集食品图像信息后，从中筛选有价值的信息，并对信息进行处理，以获取充足的数据信息，通过汇总的数据信息，分析食品各种成分含量，准确判断食品内部品质。以市场中常见水果甜瓜为例，便可运用该技术对瓜内部进行检测，基于采集的信息，分析检测甜瓜的成熟度，将甜瓜分类，保证各等级甜瓜品质相近，成熟度良好，为甜瓜进入市场创造便利条件。按照该标准分类后，甜瓜品质与价格相匹配，更容易被消费者所接受，并在购买甜瓜后，获得良好的食用体验，且食用后身体健康不会受到威胁[4]。

（五）腐败检测

导致食品腐败原因较多，食品出现腐败现象后，便会滋生细菌，如此类细菌进入人体，会威胁食用者的身体健康。微生物是引发腐败的主要原因，检测微生物总量是进行腐败检测的关键，但传统检测方法速度慢，需耗费大量时间才能够得出检测结果，食品新鲜度会受到影响，可能会造成经济损失。提取样品后，利用该技术检测样品中细菌浓度，可快速检测细菌含量，同等数量的细菌，以计算机视觉技术进行检测，检测时间比其他方法短6天，能够加快得出检测结果，及时发现存在腐败现象的食品，并使合格食品快速进入市场。针对水果、蔬菜等类型食品，市场对其新鲜度要求较高，不新鲜的食品进入市场，不仅会威胁食品质量安全，还会影响食品销售，而利用该技术采集的图像，对影响食品新鲜度的成分进行分析，可快速得出分析结果，并实现筛选食品的目标。准确检测食品的新鲜度，可对食品的品质作出准确判断，将符合市场准入标准的食品分离，尽快进入市场进行销售，满足大众的食品购买需求，并妥善处理不合格食品。

（六）污染物质检测

食品生产流程复杂，如生产方式不科学，会使进入市场的食品中含有污染物，而这些污染物会威胁人们的身体健康，为此应合理运用计算机视觉技术，对食品中含有的污染物进行检验，以免污染物含量超标的食品流入市场，计算机在采集图像信息后，可通过分析图像，检测到食品中含有的污染物，并确定污染物的类别，包括化肥、农药、添加剂等都可被系统识别，并通过计算图像中提取的信息，分析各类污染物的含量，识别已被污染的食品。同时可利用该技术，掌握污染物在食品中的分布情况，追溯造成食品污染的源头，以便采取措施解决食品污染的问题。运用该技术进行食品检测前，应明确待检测食品的类型，了解该食品生产方式，分析食品中可能存在的污染物，调整技术运用方式，合理利用采集的图像信息，提高检测结果的准确性，确保其中所含污染物被完全发现，不存在无法被发现的污染物，污染严重的食品不会进入市场。比起其他检测方法，采用该方法检测污染物，无需损坏食品，既能够实现检测目标，又可减少不必要的损失。

结束语：综上所述，食品质量安全检测中，计算机视觉技术具有较高的应用价值，正确运用该技术完成检测工作，可提升检测效率与质量。相关人员要关注技术领域最新研究成果，学习先进的技术应用理念，不断创新在检测工作中运用该技术的方式，优化检测方案，增强检测结果的参考价值，精准识别劣质食品，并阻止其进入市场。

参考文献：

[1]黄晓琛，张凯利，刘元杰，等.机器学习与计算机视觉技术在食品质量评价中的研究进展[J].食品科学，2024，45（12）：1-10.

[2]刘先.计算机技术在食品质量安全与检测中的应用[J].电子技术，2023，52（09）：398-399.

[3]王茂森.计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用思考[J].中国管理信息化，2023，26（10）：191-193.

[4]赵涛.机器视觉技术在食品检测中的发展与应用研究[J].食品研究与开发，2021，42（19）：233-234.

邓嵩，男，汉，1984.12，双牌县食品质量安全监督检测检验中心，黑龙江省铁力市，工程师，本科，