領學術科研之先，創(chuàng)食品科技之新
—— 中國食品雜志社
針對盒裝水餃中的異物嚴重危害消費者身心健康，以及傳統(tǒng)金屬檢測機只能檢測金屬、檢測結果無法直觀可視的現(xiàn)狀，建立一種基于LeNet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（convolutional neural networks，CNN）模型的異物水餃識別方法，對含有金屬鋼球、鐵絲、螺釘、石頭和玻璃5 種異物的X射線水餃圖像進行檢測。首先利用X射線檢測設備獲取無異物和異物水餃圖像，對圖像進行去噪和對比度拉伸變換處理。其次，采用批量歸一化方法、Softmax線性回歸分類器，以ReLu為激活函數(shù)、Max-Pooling為下采樣方法，對設計的CNN模型進行優(yōu)化、訓練和驗證。利用訓練好的網(wǎng)絡模型對無異物和異物水餃圖像各100 幅進行測試，結果表明：該方法可以精確地識別異物水餃，識別率為99.78%。最后，通過提取局部二值模式、方向梯度直方圖和Gabor常規(guī)紋理特征作為識別無異物和異物水餃的特征向量，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機（support vector machine，SVM）、K最鄰近分類器、AdaBoost分類器、樸素貝葉斯分類器和決策樹類器對水餃圖像進行識別，將識別結果與本實驗網(wǎng)絡模型進行對比，驗證了本實驗算法的優(yōu)越性和所提取特征的有效性。該研究為食品中的異物檢測提供了新的思路，有利于保障食品安全。
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