智能化技术在食品轻工行业食品质量检测中的应用研究

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

全球食品安全形势日益严峻，2022年全球食品安全指数数据显示，近1/3人口面临食品安全问题威胁，其中撒哈拉以南非洲地区的粮食不安全率高达 57.2% 。传统食品检测技术如气相色谱、高效液相色谱等存在破坏性大、实时性差等缺陷，难以满足年均 6.8% 增长的食品工业规模对快速、精准检测的需求[]。在此背景下，人工智能、物联网等智能化技术正引发食品质量检测的范式变革，基于深度学习的近红外光谱技术可将农药残留检测时间缩短至30s内，准确率达 98.7% 区块链与人工智能（ArtificialIntelligence，AI）融合的追溯系统使供应链透明度提升 42% ，召回效率提高 60% 。行业实践表明，智能传感器与机器视觉的结合使微生物污染识别准确率突破 99% ，较传统培养法效率提升50倍。然而，现有检测体系仍面临数据孤岛、算法泛化能力不足等挑战，需要构建覆盖“农田到餐桌”的全链条智能检测体系，以应对全球每年因食源性疾病造成的30373.98亿元的经济损失[2]

1智能化技术在食品轻工行业食品质量检测中的应用问题

1.1复杂场景下算法能力不足

食品检测本身就是一个涉及多模态数据融合分析的复杂过程，需要同时处理图像、光谱、化学成分等多种信息。然而，现有的算法在处理食品基质的复杂性、环境的多样性以及动态变化时，往往表现出一定的局限性。以肉类新鲜度检测为例，这一过程需要同时整合光谱成像提供的化学成分数据与3D视觉捕捉的纹理信息，但多源数据的高维特征融合极易导致模型过拟合或泛化能力下降，从而影响检测的准确性[3]。

1.2 企业的复合型人才短缺

智能化技术的成功落地，高度依赖于既精通食品科学又掌握人工智能技术的复合型人才[4。然而，当前食品轻工行业正面临着此类人才的严重短缺。① 传统的食品检测人员虽然对食品检测流程和质量标准有着深入的了解，但往往缺乏对机器学习、计算机视觉等智能化技术的系统性理解，难以有效操作智能检测设备或准确解读算法输出结果。 ② AI工程师虽然具备强大的技术开发和算法设计能力，但对食品工业的工艺特性、质量标准以及实际生产需求认知不足，导致提出的技术方案往往与实际需求存在错配。

1.3中小企业技术采纳成本高

智能化检测技术的初期投入与运维成本高昂，成为制约中小企业应用智能化检测技术的主要障碍。以AI驱动的X光-CNN异物检测系统为例，单台设备的采购费用就超过了50万元，而且还需要配套高精度传感器和定期校准服务，这对于资金相对紧张的中小型企业来说，无疑是沉重的经济负责[5]。同时，智能化检测技术的有效应用依赖于持续的数据标注与模型更新。然而，食品品类的多样性以及检测标准的动态调整特性，使得算法维护成本居高不下。以某坚果加工厂为例，该厂在引入霉变识别模型后，为了覆盖不同产地的坚果形态差异，每年需要新增数方张样本图像进行数据标注，数据标注费用占年度技术预算的 30% 以上。

2智能化技术在食品轻工行业食品质量检测中的应用建议

2.1构建多模态数据算法，提升复杂场景适应

针对食品检测中多源数据融合带来的挑战，需要重点研发跨模态的算法框架，以应对食品基质复杂性、环境多样性及动态变化[。通过深度学习与迁移学习的有机结合，可以增强模型的泛化性，使其在不同场景下都能保持稳定的性能。具体来说，可以采用联邦学习技术，这一技术能够有效整合不同场景下的光谱成像、3D纹理等异构数据，通过构建动态优化的特征提取网络，降低模型过拟合的风险。同时，为了解决边缘设备算力不足的问题，需要结合边缘计算技术，优化算力分配，开发轻量化模型部署方案，如利用TensorRT等技术进行加速，使算法能够在低功耗设备上实现实时处理，满足实际生产线的快速检测需求。此外，为了进一步提高算法的适应性和灵活性，建议建立跨品类食品检测数据库。通过收集和分析不同品类食品的检测数据，可以利用迁移学习实现算法参数的自动适配，减少人工调参的成本和时间。

2.2推动产学研协同育人，加强技术团队建设

为了培养既精通食品工艺又掌握AI技术的复合型人才，需要构建“高校－企业－科研机构”三位一体的人才培养体系。高校可以联合伊利、盐津铺子等龙头企业，开设“食品智能制造”等微专业，将AI算法设计、计算机视觉等课程融入食品工程的教学中，使学生在掌握食品工艺知识的同时，也具备智能化技术的开发和应用能力[]。

在企业方面，可以设立产学研联合实验室，引入高校导师参与智能检测设备的研发工作，通过校企合作的方式推动技术创新和成果转化。同时，可以通过“技术专员驻厂”模式，解决实际场景中的算法适配问题，提高技术的实用性和可行性。政府层面也应积极发挥作用，设立专项基金支持中小型企业技术骨干参与AI技能培训，提升他们的技术水平和创新能力。此外，还应推动行业协会制定“食品+AI”职业技能认证标准，完善人才评价体系，为行业的持续发展提供有力的人才保障。

2.3建立技术性共享平台，降低企业应用门槛

为了降低中小企业应用智能化技术的门槛，建议由政府主导建设区域性智能化检测共享平台。这一平台可以整合高端设备、算法模型和数据资源，向中小企业提供低成本、高效率的检测服务[8]。例如，可以参考重庆“共享检验室”的模式，通过设备租赁、按需付费等方式降低企业的初期投人成本，减轻他们的经济负担。同时，利用云平台实现算法模型的远程调用与更新，方便企业随时获取最新的技术成果和应用方案。为了减少企业自主标注数据的成本和时间，建议建立行业级食品检测数据库。例如，可以借鉴春雪食品的AI赋能路径，通过平台汇聚坚果霉变、肉类新鲜度等标准化数据集，并利用联邦学习技术实现跨企业数据协同训练，提高算法的准确性和可靠性。

3案例分析

A公司作为乳制品行业的领军企业，深知生产过程中微生物污染、营养成分波动及异物混入等风险对产品质量和消费者健康的影响。因此，A公司构建了覆盖全产业链的智能化检测体系，以确保产品从原料到成品的每一个环节都符合高标准的质量要求。

在原料奶验收环节，A公司采用了高光谱成像与电子舌传感器融合技术，这一创新技术能够实时检测蛋白质、脂肪含量及抗生素残留等关键指标。

与传统实验室检测方法相比，该技术的检测时间由^4h 缩短至 15min ，准确率更是提升至 99.3% ，大大提高了检测效率和准确性；在生产线上，A公司部署了X光-CNN异物检测系统。这一系统通过迁移学习算法适配不同包装形态，如利乐包、瓶装等，确保了异物识别的精度达到 0.1mm³ ，误检率从传统设备的 5% 降至 0.8% 。这一技术的应用，有效避免了异物混入产品，保障了消费者的食用安全；在质量追溯方面，A公司依托区块链与边缘计算技术，实现了从牧场到终端的450个关键控制点数据实时上链。这一举措使得供应商违规行为识别响应时间缩短至^2h ，2023年质量事故追溯效率同比提升 67% 。这不仅提高了质量问题的响应速度，也增强了消费者对A公司产品的信任度。

该体系在实施初期也面临了多源数据融合的难题，如在酸奶质构检测中，需要同步处理机器视觉的黏稠度图像、近红外光谱的乳酸菌活性数据及产线的温湿度参数。传统算法难以有效解耦这些特征，导致检测效果不佳。为了解决这一问题，A公司联合清华大学研发了跨模态联邦学习框架，通过特征蒸馏技术提取共性指标，使模型在跨品类产品的泛化误差降低至 3.2% 。这一技术的突破，为A公司智能化检测体系的完善奠定了坚实基础。为了降低中小牧场接入智能化检测体系的成本，A公司推出了“云质检”平台。该平台将智能检测设备的算力迁移至云端，牧场仅需配置基础传感器即可享受AI分析服务，这使得单牧场年度检测成本下降了 42% ，为中小牧场提供了更加经济实惠的检测解决方案。

A公司的实践表明，智能化检测技术的落地需要突破3个关键维度。 ① 技术整合需深度匹配生产场景。例如，将光谱检测窗口嵌入灌装线传送带，实现“在线检测－实时剔除”闭环，确保检测过程与生产流程的紧密衔接。 ② 数据治理体系决定系统效能。需要建立覆盖原料批次、设备状态、环境参数的标准化数据湖，并通过数字孪生技术模拟极端工况下的算法，确保数据的准确性[9]。 ③ 生态协同是规模化应用的前提。通过头部企业牵头构建检测技术联盟，可以加速跨厂商设备接口标准制定，减少中小供应商技术改造成本，推动整个行业的智能化转型[10]。该案例同时揭示了行业转型的痛点。智能检测设备的运维依赖专业工程师团队，而这类人才的培养和引进需要时间和成本。A公司通过“双师制”培养模式，3年内将核心工厂的AI技术自主实施率从 18% 提升至 76% 这一实践印证了产学研协同育人的必要性。

4结语

随着全球食品安全问题的日益凸显，智能化技术在食品轻工行业食品质量检测中的应用已成为不可逆转的趋势。本研究深入探讨了智能化技术的基础、食品检测的核心需求，以及当前应用中存在的问题，并提出了相应的解决建议。通过案例分析，进一步验证了智能化检测技术在提升检测效率、准确性和全链条可追溯性方面的显著优势。然而也应清醒地认识到，智能化技术在食品检测领域的应用仍面临诸多挑战。算法能力的提升、复合型人才的培养、中小企业技术采纳成本的降低等问题，都需要持续关注和努力解决。未来，要继续深入研究智能化技术与食品检测的融合路径，推动技术创新与产业升级，为构建更加安全、高效、可持续的食品供应链贡献力量。

参考文献

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[10]赵滢波.食品安全检验检测质量管理与策略研究[J].现代食品，2024(24):146-148.