随着生活水平的提高，技术和图像处理的进步，食品质量越来越重要；食品工业已转向使用新技术。另一方面，随着人口的增加和消费者比以前更高的期望以及他们的意识，食品行业需要快速、准确的分析技术。生产者必须销售更高质量的食品和农产品，以满足消费者的复杂需求。图像处理系统是该领域的进步之一，为分析不同食品并确保产品的高质量做出了巨大贡献。
图像处理系统可用于不同的目的，例如根据尺寸和形状对产品进行分类、检测产品缺陷、微生物的存在、对食品质量进行分级。可以说，图像处理系统在食品行业中展现出了巨大的潜力。
食品安全
食品质量是通过内部和外部参数来衡量的。外部参数包括表面颜色、纹理、暗度或缺陷的存在，这些参数由工人控制和分类。内部参数包括：软硬度、含量、酸度，均采用常规技术评价。一些特征，例如甜味和风味；此外，食品的安全性（例如，产品中是否存在致病菌、动物粪便的污染、产品中是否存在农药和其他危险物质）也会影响食品的可靠性。
用旧技术调查当今食品市场中的所有这些事情既耗时又昂贵。 与会损坏产品的传统食品质量检测方法不同，计算机成像系统不会损坏产品，并使用快速分析和在线处理技术。这些系统的另一个优点是，它们可用于分析单个物品或一组食品和农业物品（例如水果），即使它们尚未采摘。使用图像处理技术，可以确定每个分析特征的强度。
图像处理及其主要步骤
机器视觉是一个具有设备和算法的系统，可以获取有关所需物体的信息。它可以利用从所需物品中获得的信息进行分类、质量检测、内外特性识别等。
项目属性的获取通过一系列步骤进行。成像、预处理、图像分割、表示与解释、识别与解释是机器视觉和图像处理过程的基本步骤，每一步都必须仔细完成，才能得到满意的最终结果。
通过计算机成像，从测量装置获得的电子信号被转换成数字形式。超声波、X 射线、近红外光谱仪、文档扫描仪和其他此类设备使用传感器来创建数字图像。为了获得正确的图像，必须使用正确的照明和光组合，为此需要使用白炽灯、激光、X 射线和红外灯。
图像预处理步骤包括降噪、几何形状校正、灰度校正和位移校正中的一种或多种操作，其目的是提高图像质量。
图像分割是最重要的步骤之一。图像处理系统将图像分成多个部分。分割后，图像通常显示出边界或区域。一种类型的图像适用于尺寸和形状分析，另一种类型用于确定图像的纹理和缺陷。应根据预期应用选择图像显示。
使用统计分类器或多层神经网络对图像处理进行检测和解释。这些分类对于确定过程和控制机器的质量和质量程度很有用。模糊逻辑、决策树和遗传算法是用于此目的的一些学习技术。
图像处理在食品质量评价和分类中的应用
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计算机成像系统可用于对产品进行分类、检测缺陷、检测食品的内部和外部特性以及检查食品生产设备等。计算机辅助分析系统的应用领域非常广泛，并且其受欢迎程度与日俱增。白天。下面，我们通过图像处理来研究食品和各种食品的质量评价。
水果和蔬菜
新鲜果蔬的外观是影响消费者感知的因素之一。由于消费者的第一感知是对产品的外观、新鲜度、不可塑性和成熟度的视觉感知和关注，因此在向市场展示产品时考虑这些特征非常重要。
机器视觉系统是根据消费者需求确定质量的新工具。在这种方法中，可以对包装产品进行形状、缺陷检测和质量分级。
一些研究人员研究了利用高光谱线性扫描荧光成像检测苹果表面污染的可能性，并开发了一种简单的多模态算法。检测不同浓度的污染部位；他们使用了一对红紫色线性灯。该算法使用四个波段 和的四种荧光密度。
通过这种方法，上的感染苹果都能被检测出感染斑点。该系统可用于苹果快速加工生产线，以预防食源性疾病，保证食品质量，降低风险。另一组研究人员开发了一种快速在线扫描系统，具有可见光/近红外反射率和可见光荧光。该系统的处理速度为每秒三个苹果。
使用荧光和近红外反射成像，农药检出率达到 （无误报）和（仅 2% 误报），取得了优异的性能。 等人开发了另一种高度确定性成像系统。在一项新研究中，可以检测到苹果上的斑点。成功地将斑点苹果与健康苹果区分开来。
该系统与先前系统的区别在于，先前系统仅识别一只手表中产生的污渍。该系统还可以识别苹果的颜色（红、绿、黄）。
王和他的同事还试图发现枣果中昆虫造成的污染。他们通过在 400-720 nm 光谱中使用确定性反射成像和图像处理来做到这一点。感染和未感染枣的分类结果与 98% 的成功率相关。
使用图像处理进行污染检测
机器视觉可以识别水果和蔬菜的一些特征，而不会损坏产品。通过红外成像可以测定培养桑葚的水分含量、软硬度、，相关系数较高。为了确定草莓的成熟度，我们使用基于灰度共生矩阵 图像的培养浆果纹理分析。该程序的分类准确率为
图像处理中的其他技术之一是使用热感摄像机。该系统的目的是监控过程、调节热蒸汽水平并使用 3 秒的短蒸汽方法获得胡萝卜等水果表面部分的均匀性。
肉
计算机成像系统也用于肉类工业。这些系统可用于定义新鲜牛肉的一些质量特征，例如肉色、pH 值以及对物质、污染物的敏感性。通过使用高光谱成像系统，可以识别鸡和家禽尸体上的粪便和有毒物质等污染物。该系统每分钟检查约 140 具尸体。
其他食品还对生产线中面食表面的细度
度光 5 个顶级游戏通知示例，提升游戏应用的参与度 泽度进行了研究。为此使用了 LED 灯和 CCD 摄像机。带有微控制器摄像机的摄像机线路监控系统也用于快速分析过程。确定意大利面的破碎度、不规则度和腐败度的误差约为1%至5%。
其他图像处理系统已用于使用神经网络和颜色和大小等参数对松饼和饼干、豆类和豆类以及其他食品进行分类。
用于确定蜂蜜质量的系统使用人工神经网络中的灰度和抗氧化剂的估计。该系统有许多工业应用。
机器视觉或计算机视觉系统也可用于乳制品行业。使用红外成像系统可以测定牛奶中的三聚氰胺。研究表明，这些系统只能检测到牛奶中极少的三聚氰胺。
结论本文介绍了食品行业中使用的计
算机图像分析系统的 bgb 目录 基础知识，包括一般图像处理步骤，并给出了示例。计算机成像系统可以估计一些内部和外部质量参数并提高食品和农产品的安全和质量。
通过这些系统可以实现自动、快速、卫生、无损和客观的检查。具有广泛的应用领域、价格便宜且可用于在线工艺以及它们的灵活性使得成像系统更具吸引力。技术的进一步进步以及计算机成像、机器视觉和机器视觉技术的持续发展预计将导致人们对这些系统有更深入的了解，并能够满足食品行业日益增长的需求。
Google Brain 研究人员团队开发了 的作用在于 的自动语音识别。该模型能够将其分数提高如此之多，以至于与之前的分数相比，它获得了更好的分数。该团队的新方法结合了半监督学习的最新进展，使用算法和自适应作为迭代自动训练的基础，以及使用 预训练方法的巨型适形模型。
自动语音识别的半监督学习
半监督学习的目标是使用大型无标签数据集，在训练过程中结合少量标签数据来提高机器学习任务的性能。 团队使用 数据集中的音频文件作为未标记数据，并在发表的论文中详细介绍了他们的自动语音识别方法。
自动语音识别的半监督学习
用于自动语音识别的半监督学习网络的核心是具有 LSTM 资源和 Conformer 编码器的序列转换器。 Conformer编码器自然可以分为“特征编码器”和“上下文网络”。 “特征编码器”由卷积采样块和由线性层和一组Conformer块组成的“上下文网络”组成，这样可以减少特征序列的长度，并且预测试方法可以减少性能损失以获得更好的性能。的最优模型。
研究人员推出了 的缩小版本和巨型版本，分别名为 和 分别拥有 6 亿、个参数。该团队强调，使模型变大（对于自动语音识别的半监督学习）本身并不会带来更好的性能（大模型尺寸的好处只有在使用半监督学习方法后才能观察到）。
人工智能在面部识别技术方面取得了巨大进步。从在社交网络上自动标记照片到通过街头摄像头跟踪人们，这项技术已经在我们的生活中无处不在。现在利用人工智能已经成为进行身份验证的最佳方式之一。人脸识别是一种通过照片或视频验证人身份的新系统。如今，没有任何系统比人脸验证过程具有更高、更好的能力和准确性，并且该技术自从与人工智能集成以来已经能够改变身份验证领域。在了解身份验证过程如何工作之前，让我们首先了解一下人工智能的更详细的细节。
什么是人工智能？
给系统提供各种场景形成算法，之后系统就不再需要特殊的指令，可以根据自己的算法来行动。但人工智能最好的能力是它可以从训练模型的错误中获得帮助，换句话说，人工智能可以纠正自己的错误。人工智能现已集成到面部识别技术中，无需持续的人工监督即可执行无缝身份验证过程。
人脸识别与人工智能融合，如何进行人脸验证？
通过人工智能扫描该人的面部并与该人的身份证件中的照片进行匹配。最终的活体检测测试分析用户面部肌肉的特征。此外，人工智能可以轻松查出输入数据是否来自照片或图像，或者当时是否有人在该地点，如果试图伪造，系统会识别出来，验证将失败。 3D 深度感知包括通过皮肤纹理和面部点进行面部深度分析。所有这些最终意味着，如果欺诈者试图冒充另一个人，使用人工智能的面部识别将很容易识别它。
人脸识别与人工智能的应用
面部识别金融市场预计将从 2017 年的 40 亿美元扩大到 2022 年的 77 亿美元。人脸识别可用于各种应用。以下是可以从面部识别中受益的组织列表：
