深度学习与机器视觉在食品加工中的应用：综述
计算机视觉与模式识别
2021-03-31 v1 机器学习
摘要
食品的质量与安全是全社会的重要问题，因为它关乎人类健康、社会发展与稳定。保障食品质量与安全是一个复杂的过程，必须考虑食品加工的各个阶段，从种植、收获、储存到制备和消费。然而，这些过程往往劳动密集。如今，机器视觉的发展可以极大地协助研究人员和企业提高食品加工的效率。因此，机器视觉已被广泛应用于食品加工的各个方面。同时，图像处理是机器视觉的重要组成部分。图像处理可利用机器学习和深度学习模型有效识别食品的类型与质量。随后，机器视觉系统中的后续设计可应对诸如食品分级、检测缺陷点或异物的位置以及去除杂质等任务。本文综述了可应用于食品加工领域的传统机器学习与深度学习方法，以及机器视觉技术。我们介绍了当前的方法、挑战与未来趋势。
引用
@article{arxiv.2103.16106,
title = {Deep Learning and Machine Vision for Food Processing: A Survey},
author = {Lili Zhu and Petros Spachos and Erica Pensini and Konstantinos Plataniotis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.16106},
year = {2021}
}