41、食品质量保证：从检测到模型训练的全流程解析

食品质量保证：从检测到模型训练的全流程解析

1. 食品污染与过敏原检测

食品中的过敏原如坚果和麸质可能会对某些人造成严重反应甚至危及生命，工厂机器故障可能使金属碎片混入食品，人工处理食品也可能引入细菌等污染物。检测食品是否接触过敏原的方法有：
- 检查污染迹象，观察食品颜色、质地或气味的变化，若与包装时不同，可能已受污染。
- 查看食品中是否有过敏原成分，如坚果或麸质。
- 检查是否存在金属污染迹象，如食品中的小金属片。
- 查看是否有人为污染迹象，如操作人员未戴手套或其他防护装备。

这些方法有助于确保食品安全，减少食品浪费，提高食品质量，保障消费者和生产线工人的福利。

2. 设计考量

为实现预防和减少食品浪费、提高食品生产/储存质量控制和安全的目标，可利用多种数据源，包括各类传感器和摄像头。以下是不同食品质量保证目标对应的传感器：
| 目标 | 传感器 |
| — | — |
| 识别食品包装泄漏 | 气体、湿度、水位、摄像头 |
| 检查食品中的污染物或异物 | 摄像头 |
| 食品熟度和质量控制 | 摄像头、温度、气体 |
| 检测食品变质 | 环境、化学、摄像头 |
| 识别食品过敏原 | 环境、化学、气体 |
| 识别人员食品安全设备/服装 | 摄像头、音频 |
| 检测包装保质期 | 摄像头 |
| 检测包装线交叉污染 | 摄像头、化学、热成像摄像头、X射线、红外、气体 |

选择食品质量保证目标和用例时，需考虑收集用于训练机器学习模型的大型、可靠和高质量数据集的难易程度。同时，还需考虑设