近年來，食品科學領域逐漸開始探索機器學習的研究與應用。尤其是在食品檢測中的在線質量評估和測定方面，機器學習因具有強大的處理無關信息、提取特征變量和建立校準模型的能力而得到廣泛應用。

機器學習作為實現人工智能的關鍵手段之一，依賴于大規(guī)模數據的輸入和處理，從而使得大數據與機器學習形成了一種緊密的協(xié)同關系。大數據為機器學習算法提供了充足的訓練樣本和實時信息，而機器學習通過不斷優(yōu)化算法，提高對數據的分析和理解能力，推動了人工智能的發(fā)展。這種密不可分的關系已經成為推動科技創(chuàng)新的強大引擎，其在食品領域的應用尤為引人關注。

機器學習在食品檢測中的多維應用

①  機器學習算法與近紅外光譜技術結合的食品檢測技術

近紅外光譜是一種基于光學原理的非侵入性分析技術，它利用物質分子在近紅外光譜區(qū)域的吸收和散射特性，通過檢測吸收光和散射光的強弱來分析物質的化學組成、結構和性質，從而達到快速、準確地分析和檢測物質的化學和物理性質的目的。

近紅外光譜被廣泛用于食品成分和質量指標的快速、準確分析。傳統(tǒng)方法存在著一定局限性，包括對大量樣本處理、復雜食品成分和質量指標分析的不足、受人為因素影響的準確性和一致性問題等。相較于傳統(tǒng)方法，近紅外光譜的優(yōu)勢在于其無化學物質、快速準確、無損、低成本、資源節(jié)約等特點，使其成為了傳統(tǒng)技術的有力競爭者。

近期，機器學習算法與近紅外光譜技術的結合已為食品質量檢測和病害狀態(tài)的監(jiān)測帶來了顯著的變化，常用的方法包括最小二乘法、多元線性回歸等。在食品檢測領域，近紅外技術結合機器學習系統(tǒng)可以實現對食品的分類和檢測。

例如，利用基于機器學習的近紅外光譜精確預測了奶酪的感官特性；精準獲得巧克力的物理化學數據（pH值、糖度、黏度及顏色）和感官特性（基本味覺強度），再用機器學習對這些數據進行建模，成功對巧克力的質量進行評估；將肉類樣品根據其存儲條件分類，然后設計了一個多光譜圖像分析的智能系統(tǒng)來預測細菌的總活菌數，對牛肉腐敗情況進行評估，能夠精準實現牛肉的正確分類。近紅外光譜技術的快速、準確、無創(chuàng)、低成本等特點，為提高食品的質量和市場競爭力提供了巨大的幫助。機器學習技術的持續(xù)進步為近紅外光譜數據的處理和解釋提供更高效、準確的手段。

②  計算機視覺在食品檢測領域的應用

計算機視覺是機器學習在視覺領域的應用，主要利用圖像處理和模式識別技術來自動分析和解釋視覺數據，如圖像和視頻。其目的是模擬人類的視覺，使計算機和相關設備能夠理解數字圖像和視頻，并從中提取有意義的信息以做出決策。

相對于傳統(tǒng)的人工操作，計算機視覺具有計算能力強大的特點，因此其分析的錯誤率較低。與僅依賴傳統(tǒng)機器學習方法的系統(tǒng)相比，將機器學習集成到這些系統(tǒng)中可以提高系統(tǒng)性能和模型準確性。計算機視覺技術發(fā)展得益于新硬件和先進算法的結合，其應用領域也十分廣泛，包括醫(yī)學圖像檢測、自動駕駛、面部識別、農業(yè)和食品檢測等領域。

在食品領域，計算機視覺技術得到了廣泛的應用。例如，有學者提出了一種將計算機視覺與空間金字塔分割集成結合的技術，該技術能利用圖像特征和機器學習來區(qū)分22種面粉品種的裸型和麥芽型；有研究開發(fā)了一種計算機視覺系統(tǒng)來提取印度酸橙果實的質量并建立1D和2D特征之間的關系模型，實驗結果表明，這種稱重模型結合了1D和2D的優(yōu)勢，能夠更快、更經濟地替代農業(yè)領域中的手動方法，特別是在甜橙的分類、分級和包裝過程中，展現出了明顯的優(yōu)勢；還有研究設計了一種圖像處理系統(tǒng)來確定蘑菇的外觀質量，利用數據挖掘技術獲得的蘑菇的顏色、面積、質量和體積等特性，對蘑菇的品質進行了評價。

在各種神經網絡中，卷積神經網絡已被廣泛地應用于計算機視覺，特別適用于處理計算機視覺領域的各種任務，如圖像分類、對象檢測、語義分割等。隨著機器學習的進一步發(fā)展，特別是卷積神經網絡的進步，現在可以進一步處理收集到的食物圖片，從而對其進行分類。

③  機器學習算法和智能傳感器結合的實時食品檢測技術

得益于機器學習和智能傳感器技術的不斷進步，實時監(jiān)測食品的質量和安全性已經變得觸手可及。機器學習算法可對大量數據進行深入分析，以預測潛在問題，并及時發(fā)現食品安全隱患。同時，智能傳感器根據其工作原理被分為物理傳感器、化學傳感器和生物傳感器等不同類型。例如，物理傳感器可以實時監(jiān)測溫度、濕度、壓力和氣味等關鍵參數，進而及時識別出可能出現的問題。這些技術的結合為食品工業(yè)提供了更為高效、更精確的手段來確保產品的質量和安全性。

通過將機器學習與智能傳感器技術集成，能夠達到實時的監(jiān)測和預警，從而大大提高食品安全保障。當傳感器檢測到任何異常，該系統(tǒng)會立即通知操作員，并迅速采取預定措施，從而預防食品安全事故的發(fā)生。隨著計算機技術的廣泛普及和快速發(fā)展，這些技術在傳感器系統(tǒng)中的應用已變得越來越普遍，適用于各種規(guī)模的傳感器系統(tǒng)，包括小型系統(tǒng)和單一傳感器等。

正確應用機器學習技術可以促進更多富有競爭力的傳感器系統(tǒng)和應用的開發(fā)。其中，一些實時檢測的傳感器集成，例如電子鼻、電子舌等，通常與人工神經網絡等技術結合在一起。通過電子鼻和電子舌等傳感器捕捉到樣品特征，再結合人工神經網絡技術提取和分析這些多樣性的特征，從而全面評估樣品的品質和屬性，這種方法在各種應用領域中具有廣泛的適用性和靈活性，此方法通常被用于實時監(jiān)測食品，并取得了高精度的效果。一旦發(fā)現問題，這些系統(tǒng)能在極短時間內發(fā)出警報，以便操作人員及時采取措施，確保食品的安全和質量。

近年來，結合機器學習的智能傳感器在食品領域的應用已取得了很大的突破。例如，基于光譜學的智能傳感器可用于實時監(jiān)測肉類食品加工流程并保證其質量?；诔庾V成像的光學傳感器技術對干燥熱空氣中紫色斑點山藥片的質量變化情況進行評估，并成功地建立了預測模型。有學者設計了一種結合機器學習的電子鼻技術，實現了對肉類和魚類等食品腐敗程度的準確檢測。

此外，電子舌技術在食品領域的應用也十分廣泛，如食品溯源、食品新鮮度、食品品質分級以及食品生產過程中的質量監(jiān)控等。如利用金、銀、鉑等金屬裸電極作為工作電極，研發(fā)了一種伏安型電子舌系統(tǒng)，并結合機器學習數據分析方法，可用于對不同產地黃酒的品質區(qū)分。通過結合傳感器技術和機器學習技術，可以自動采集和記錄食品生產過程中的關鍵參數和指標，從而減少了人工干預的誤差，并提供了更準確和全面的數據基礎。

2、大數據在食品工業(yè)中的應用

①  基于大數據驅動的風味網絡構建

過去十幾年中，已有一些廚師和食品科學家注意到一個規(guī)律：相比不含共享風味化合物的食物搭配，共享風味化合物的搭配更受人們的歡迎。例如，外國流行把藍紋奶酪和巧克力搭配起來，這兩種食材共享風味化合物高達73 種。

為了證實以上的規(guī)律，有研究對此進行了相關研究，構建了包含381種食材和1021 種風味化合物的風味網絡。網絡構成結果表明：北美食譜配方中，兩種食材共有的風味化合物越多，它們一起出現在食譜中的可能性就越大，而與之相反的是在東亞食譜中，兩種食材共享化合物越多，一起使用的可能性就越小，這就是 “食物配對”（Food-pairing）原則。盡管不可能用科學的角度來全面解釋烹飪藝術，至少還可以了解，對于東亞人來說，更傾向于共享化合物較少的食物搭配，并由此來考慮食材搭配。

② 大數據驅動的新風味食品開發(fā)

自風味網絡被提出后，食品科學領域的研究人員開始重視風味化合物的數據，由此誕生了 Flavor DB。Flavor DB 是一種資源數據庫，廣泛覆蓋25595 種風味化合物，在數據庫中列出的分子中，這些天然成分被進一步分為 34 類，并映射到 527 種不同的天然來源。這些風味化合物數據庫的建立彌補了之前風味網絡數據不完整的缺陷，使得風味網絡的數據分析更加科學、精準，避免了一些因數據缺失而導致的不全面的結論，方便了后續(xù)數據驅動的新風味食品開發(fā)。

③ 大數據綜合利用

新興的機器學習和大數據技術為食品工業(yè)的供應鏈優(yōu)化和食品安全提供了全新的視角和方法。例如，利用大數據技術建立的神經網絡模型，能夠根據食材和成分將一個國家的食譜轉化為另一個國家的食譜，使得人們更易于體驗不同文化的美食。構建大數據支持的營養(yǎng)評估系統(tǒng)，可以幫助消費者更加重視自己飲食中的營養(yǎng)平衡，并通過分析食譜來計算食物的營養(yǎng)價值。

此外，有研究利用AI技術（特別是監(jiān)控攝像機）監(jiān)控廚房的操作流程，進一步增強了食品的安全標準，讓顧客更加信任。在食品安全與追溯方面，大數據技術允許企業(yè)追蹤整個供應鏈，從農場到餐桌，確保食品來源的透明度和安全性。消費者洞察與市場分析則利用大數據分析工具，例如情感分析和趨勢預測，幫助企業(yè)解讀復雜的消費者數據。對于產品優(yōu)化與質量控制，大數據在提升產品質量和生產效率方面起著核心作用。

最后，在創(chuàng)新性與可持續(xù)性的應用中，通過分析各種數據源，企業(yè)不僅可以創(chuàng)造符合消費者需求的新食品，而且能夠評估其生產和分銷過程的可持續(xù)性表現。

參考資料：

[1]丁浩晗,田嘉偉,謝禎奇,等.機器學習和大數據在食品領域的應用[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2024,50(24):353-361.

[2]崔曉暉,李偉,顧誠淳.食品科學大數據與人工智能技術[J].中國食品學報,2021,21(02):1-8.

作者簡介：

小泥沙，食品科技工作者，食品科學碩士，現就職于國內某大型藥物研發(fā)公司，從事營養(yǎng)食品的開發(fā)與研究。