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近年来，食品科学领域逐渐开始探索机器学习的研究与应用。尤其是在食品检测中的在线质量评估和测定方面，机器学习因具有强大的处理无关信息、提取特征变量和建立校准模型的能力而得到广泛应用。

机器学习作为实现人工智能的关键手段之一，依赖于大规模数据的输入和处理，从而使得大数据与机器学习形成了一种紧密的协同关系。大数据为机器学习算法提供了充足的训练样本和实时信息，而机器学习通过不断优化算法，提高对数据的分析和理解能力，推动了人工智能的发展。这种密不可分的关系已经成为推动科技创新的强大引擎，其在食品领域的应用尤为引人关注。

机器学习在食品检测中的多维应用

①  机器学习算法与近红外光谱技术结合的食品检测技术

近红外光谱是一种基于光学原理的非侵入性分析技术，它利用物质分子在近红外光谱区域的吸收和散射特性，通过检测吸收光和散射光的强弱来分析物质的化学组成、结构和性质，从而达到快速、准确地分析和检测物质的化学和物理性质的目的。

近红外光谱被广泛用于食品成分和质量指标的快速、准确分析。传统方法存在着一定局限性，包括对大量样本处理、复杂食品成分和质量指标分析的不足、受人为因素影响的准确性和一致性问题等。相较于传统方法，近红外光谱的优势在于其无化学物质、快速准确、无损、低成本、资源节约等特点，使其成为了传统技术的有力竞争者。

近期，机器学习算法与近红外光谱技术的结合已为食品质量检测和病害状态的监测带来了显著的变化，常用的方法包括最小二乘法、多元线性回归等。在食品检测领域，近红外技术结合机器学习系统可以实现对食品的分类和检测。

例如，利用基于机器学习的近红外光谱精确预测了奶酪的感官特性；精准获得巧克力的物理化学数据（pH值、糖度、黏度及颜色）和感官特性（基本味觉强度），再用机器学习对这些数据进行建模，成功对巧克力的质量进行评估；将肉类样品根据其存储条件分类，然后设计了一个多光谱图像分析的智能系统来预测细菌的总活菌数，对牛肉腐败情况进行评估，能够精准实现牛肉的正确分类。近红外光谱技术的快速、准确、无创、低成本等特点，为提高食品的质量和市场竞争力提供了巨大的帮助。机器学习技术的持续进步为近红外光谱数据的处理和解释提供更高效、准确的手段。

②  计算机视觉在食品检测领域的应用

计算机视觉是机器学习在视觉领域的应用，主要利用图像处理和模式识别技术来自动分析和解释视觉数据，如图像和视频。其目的是模拟人类的视觉，使计算机和相关设备能够理解数字图像和视频，并从中提取有意义的信息以做出决策。

相对于传统的人工操作，计算机视觉具有计算能力强大的特点，因此其分析的错误率较低。与仅依赖传统机器学习方法的系统相比，将机器学习集成到这些系统中可以提高系统性能和模型准确性。计算机视觉技术发展得益于新硬件和先进算法的结合，其应用领域也十分广泛，包括医学图像检测、自动驾驶、面部识别、农业和食品检测等领域。

在食品领域，计算机视觉技术得到了广泛的应用。例如，有学者提出了一种将计算机视觉与空间金字塔分割集成结合的技术，该技术能利用图像特征和机器学习来区分22种面粉品种的裸型和麦芽型；有研究开发了一种计算机视觉系统来提取印度酸橙果实的质量并建立1D和2D特征之间的关系模型，实验结果表明，这种称重模型结合了1D和2D的优势，能够更快、更经济地替代农业领域中的手动方法，特别是在甜橙的分类、分级和包装过程中，展现出了明显的优势；还有研究设计了一种图像处理系统来确定蘑菇的外观质量，利用数据挖掘技术获得的蘑菇的颜色、面积、质量和体积等特性，对蘑菇的品质进行了评价。

在各种神经网络中，卷积神经网络已被广泛地应用于计算机视觉，特别适用于处理计算机视觉领域的各种任务，如图像分类、对象检测、语义分割等。随着机器学习的进一步发展，特别是卷积神经网络的进步，现在可以进一步处理收集到的食物图片，从而对其进行分类。

③  机器学习算法和智能传感器结合的实时食品检测技术

得益于机器学习和智能传感器技术的不断进步，实时监测食品的质量和安全性已经变得触手可及。机器学习算法可对大量数据进行深入分析，以预测潜在问题，并及时发现食品安全隐患。同时，智能传感器根据其工作原理被分为物理传感器、化学传感器和生物传感器等不同类型。例如，物理传感器可以实时监测温度、湿度、压力和气味等关键参数，进而及时识别出可能出现的问题。这些技术的结合为食品工业提供了更为高效、更精确的手段来确保产品的质量和安全性。

通过将机器学习与智能传感器技术集成，能够达到实时的监测和预警，从而大大提高食品安全保障。当传感器检测到任何异常，该系统会立即通知操作员，并迅速采取预定措施，从而预防食品安全事故的发生。随着计算机技术的广泛普及和快速发展，这些技术在传感器系统中的应用已变得越来越普遍，适用于各种规模的传感器系统，包括小型系统和单一传感器等。

正确应用机器学习技术可以促进更多富有竞争力的传感器系统和应用的开发。其中，一些实时检测的传感器集成，例如电子鼻、电子舌等，通常与人工神经网络等技术结合在一起。通过电子鼻和电子舌等传感器捕捉到样品特征，再结合人工神经网络技术提取和分析这些多样性的特征，从而全面评估样品的品质和属性，这种方法在各种应用领域中具有广泛的适用性和灵活性，此方法通常被用于实时监测食品，并取得了高精度的效果。一旦发现问题，这些系统能在极短时间内发出警报，以便操作人员及时采取措施，确保食品的安全和质量。

近年来，结合机器学习的智能传感器在食品领域的应用已取得了很大的突破。例如，基于光谱学的智能传感器可用于实时监测肉类食品加工流程并保证其质量。基于超光谱成像的光学传感器技术对干燥热空气中紫色斑点山药片的质量变化情况进行评估，并成功地建立了预测模型。有学者设计了一种结合机器学习的电子鼻技术，实现了对肉类和鱼类等食品腐败程度的准确检测。

此外，电子舌技术在食品领域的应用也十分广泛，如食品溯源、食品新鲜度、食品品质分级以及食品生产过程中的质量监控等。如利用金、银、铂等金属裸电极作为工作电极，研发了一种伏安型电子舌系统，并结合机器学习数据分析方法，可用于对不同产地黄酒的品质区分。通过结合传感器技术和机器学习技术，可以自动采集和记录食品生产过程中的关键参数和指标，从而减少了人工干预的误差，并提供了更准确和全面的数据基础。

2、大数据在食品工业中的应用

①  基于大数据驱动的风味网络构建

过去十几年中，已有一些厨师和食品科学家注意到一个规律：相比不含共享风味化合物的食物搭配，共享风味化合物的搭配更受人们的欢迎。例如，外国流行把蓝纹奶酪和巧克力搭配起来，这两种食材共享风味化合物高达73 种。

为了证实以上的规律，有研究对此进行了相关研究，构建了包含381种食材和1021 种风味化合物的风味网络。网络构成结果表明：北美食谱配方中，两种食材共有的风味化合物越多，它们一起出现在食谱中的可能性就越大，而与之相反的是在东亚食谱中，两种食材共享化合物越多，一起使用的可能性就越小，这就是 “食物配对”（Food-pairing）原则。尽管不可能用科学的角度来全面解释烹饪艺术，至少还可以了解，对于东亚人来说，更倾向于共享化合物较少的食物搭配，并由此来考虑食材搭配。

② 大数据驱动的新风味食品开发

自风味网络被提出后，食品科学领域的研究人员开始重视风味化合物的数据，由此诞生了 Flavor DB。Flavor DB 是一种资源数据库，广泛覆盖25595 种风味化合物，在数据库中列出的分子中，这些天然成分被进一步分为 34 类，并映射到 527 种不同的天然来源。这些风味化合物数据库的建立弥补了之前风味网络数据不完整的缺陷，使得风味网络的数据分析更加科学、精准，避免了一些因数据缺失而导致的不全面的结论，方便了后续数据驱动的新风味食品开发。

③ 大数据综合利用

新兴的机器学习和大数据技术为食品工业的供应链优化和食品安全提供了全新的视角和方法。例如，利用大数据技术建立的神经网络模型，能够根据食材和成分将一个国家的食谱转化为另一个国家的食谱，使得人们更易于体验不同文化的美食。构建大数据支持的营养评估系统，可以帮助消费者更加重视自己饮食中的营养平衡，并通过分析食谱来计算食物的营养价值。

此外，有研究利用AI技术（特别是监控摄像机）监控厨房的操作流程，进一步增强了食品的安全标准，让顾客更加信任。在食品安全与追溯方面，大数据技术允许企业追踪整个供应链，从农场到餐桌，确保食品来源的透明度和安全性。消费者洞察与市场分析则利用大数据分析工具，例如情感分析和趋势预测，帮助企业解读复杂的消费者数据。对于产品优化与质量控制，大数据在提升产品质量和生产效率方面起着核心作用。

最后，在创新性与可持续性的应用中，通过分析各种数据源，企业不仅可以创造符合消费者需求的新食品，而且能够评估其生产和分销过程的可持续性表现。

参考资料：

[1]丁浩晗,田嘉伟,谢祯奇,等.机器学习和大数据在食品领域的应用[J].食品与发酵工业,2024,50(24):353-361.

[2]崔晓晖,李伟,顾诚淳.食品科学大数据与人工智能技术[J].中国食品学报,2021,21(02):1-8.

作者简介：

小泥沙，食品科技工作者，食品科学硕士，现就职于国内某大型药物研发公司，从事营养食品的开发与研究。