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OA北大核心CSTPCD
近年来,随着社会对食品质量和安全的关注度不断提高,计算机视觉技术在食品质量评价领域逐渐受到重视并开始广泛应用。通过学习技术,如人工神经网络、卷积神经网络和支持向量机等,研究人员能够利用大量的食品图像和相关数据进行训练,从而实现对食品质量的自动评估和监测。特别是深度学习技术的发展,使得计算机能够更加准确地识别食品的外观、形状、颜色等特征,进而对其进行分类、预测和质量检测。除了在食品质量评价中的常规应用,学习技术还被用于更复杂的任务,如食品缺陷检测、…查看全部>>
黄晓琛;张凯利;刘元杰;陈洪;黄凤洪;魏芳
中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉430062中国农业大学信息与电气工程学院,农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083中国农业大学信息与电气工程学院,农业农村部农业信息获取技术重点实验室,北京100083中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉430062中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉430062中国农业科学院油料作物研究所,油料脂质化学与营养湖北省重点实验室,油料油脂加工技术国家地方联合工程实验室,湖北武汉430062 湖北洪山实验室,湖北武汉430070
轻工业
机器学习食品质量计算机视觉食品检测
《食品科学》 2024 (12)
P.1-10,10
国家自然科学基金联合基金项目(U21A20274)“十四五”国家重点研发计划重点专项(2021YFD1600103)农业农村部油料作物生物学与遗传育种重点实验室开放课题项目(KF2023008)中国农业科学院创新工程项目(CAAS-ASTIP-2013-OCRI)湖北省自然科学基金创新群体项目(2023AFA042)。
评论