基于机器视觉的污渍检测论文

外观检测系统主要用于快速识别样品的外观缺陷，如凹坑、裂纹、翘曲、缝隙、污渍、沙粒、毛刺、气泡、颜色不均匀等，被检测样品可以是透明体也可以是不透明体。传统与现代检测方式：以往的产品外观检测一般是才用肉眼识别的方式，因此有可能人为因素导致衡量标准不统一，以及长时间检测由于视觉疲劳会出现误判的情况。随着计算机技术以及光、机、电等技术的深度配合，具备了快速、准确的检测特点。中国是一个制造大国，每天必须生产制造很多的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高，不仅要满足使用性能，还要有良好的外观。但是，在制造产品的过程中，表面缺陷通常是不可避免的。不同产品的表面缺陷有着不同的定义和类型，一般而言表面缺陷是产品表面局部物理或化学性质不均匀的区域，如金属表面的划痕、斑点、孔洞，纸张表面的色差、压痕，玻璃等非金属表面的夹杂、破损、污点，等等。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度，而且一般也会对其使用性能带来不良影响，所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视。人工检测是产品表面缺陷的传统检测方法，该方法抽检率低、准确性不高、实时性差、劳动强度大、受人工经验和主观因素的影响大，而基于机器视觉的检测方法可以很大程度上克服上述弊端。机器视觉是一种无接触、无损伤的自动检测技术，是实现设备自动化、智能化和精密控制的有效手段，具有安全可靠、光谱响应范围宽、可在恶劣环境下长时间工作和生产效率高等突出优点。机器视觉检测系统通过适当的光源和图像传感器获取产品的表面图像，利用相应的图像处理算法提取图像的特征信息，然后根据特征信息进行表面缺陷的定位、识别、分级等操作。机器视觉外观检测系统基本组成主要包括图像获取模块、图像处理模块、图像分析模块、数据管理及人机接口模块。机器视觉外观检测系统中，图像处理和分析算法是重要的内容，通常的流程包括图像的预处理、目标区域的分割、特征提取和选择及缺陷的识别分类。每个处理流程都出现了大量的算法，这些算法各有优缺点和其适应范围。如何提高算法的准确性、执行效率、实时性和鲁棒性，一直是研究者们努力的方向。机器视觉外观检测比较复杂，涉及众多学科和理论，机器视觉是对人类视觉的模拟，但是目前对人的视觉机制尚不清楚，尽管每一个正常人都是“视觉专家”，但难以用计算机表达自己的视觉过程，因此构建机器视觉检测系统还要进一步通过研究生物视觉机理来完善，使检测进一步向自动化和智能化方向发展。

深度嵌入聚类算法研究基于机器视觉的行人重识别算法的分析与实现基于动力学模型的属性网络重叠社团发现基于Spring-Boot框架的一体化运维监控应用的研究与实现 Android系统中基于手写密码与笔迹信息的综合认证技术研究公交线路准点预测方法研究基于深度学习的医学图像分割算法研究基于CNN的高速公路流量预测服务器安全防护与管理综合平台实现 JavaScript全栈视频播放系统设计与实现快速行人检测算法的研发基于数据挖掘的药物分子筛选方法研究基于消息队列的自定义审批流程管理系统设计与实现基于CRF的初等数学命名实体识别基于多尺度 CNN的图片语义分割研究基于图像分割技术的连通区域提取算法的研究基于背景因素推理的目标关系识别算法研究与实现基于智能移动设备的非接触式人机交互系统设计与实现分布式数据库物理查询计划调度优化算法研究基于遮挡的人脸特征提取算法研究与实现表情识别应用系统的设计与实现基于CloudSim的云计算与大数据系统的可靠性仿真研究多源数据库数据采集系统设计与实现基于Android和WiFi的无线自组织网络P2P通信系统设计与实现矩阵分解中的流形结构学习研究基于无监督的OSN恶意账号检测深度学习在基于视频的人体动作识别上的应用用户评分的隐式成分信息的研究线性规划求解算法的实现与应用基于freeRTOS的嵌入式操作系统分析与实验设计基于深度强化学习的信息检索的研究与实现 CPM语言编译链接系统的实现基于SSD的Pascal Voc数据集目标检测设计与实现复杂网络关键节点识别算法比较研究基于对抗网络和知识表示的可视问答基于FPGA实现存储器及虚拟存储器管理匿名可信身份共享区块链的设计与实现基于图像的场景分类算法的设计与实现恶意APK静态检测技术研究与实现车辆再识别技术研究

基于机器视觉检测工件缺陷论文

就是深度的对人眼的视觉成像进行模拟，毕竟产品还是面相大众来出售的，这样是最合理的方式

主要是通过视觉机器设备来检测的，以国辰机器人为例，国辰表面缺陷检测系统使用人工智能技术，结合工业相机可在材料生产过程中全面检测材料表面质量，正确提供疵点各项参数，可检测断经、断纬、破洞、油污、经纬污、双纬、稀弄、粗节纱、空织、松紧经、圈纬、小散丝、松纬、经起毛、开口不清等瑕疵，统计和分析各类疵点，提供生产统计质检报告，为生产提质增效。

物件的缺陷有很多种类，如尺寸不良，边角缺料，肥边，表面划痕，表面污物，字符logo漏印，错印等。一部手机从零部件到整机，中间可能经历了几百种不同过程的外观缺陷检测。除了高昂的人力成本，人工检测的方式还存在效率低、易疲劳、人员流动率高需要反复培训等问题。为了解决这些问题，机器视觉检测应运而生，那么机器视觉是怎么发现产品缺陷的呢？其实机器视觉的工作原理很简单，就是将待检产品的图片和良好的产品图片进行对比，如发现有偏差的地方就说明这个待检产品是不良品，是有缺陷的，机器视觉检测的难点在于如何使瑕疵更容易被识别出来，加大有瑕疵的产品图像与良品图像的差异度，这就涉及到光源和照相机精度的问题。

写过好多次了。需要的话Q我

机器视觉检测论文

记得是写论文，我觉得还是比较好写，你也可以查找相关的资料

之前也是为论文苦恼了半天，网上的范文和能搜到的资料，大都不全面，一般能有个正文就不错了，而且抄袭的东西肯定不行的，关键是没有数据和分析部分，我好不容易搞出来一篇，结果还过不了审。还好后来找到文方网，直接让专业人士帮忙，效率很高，核心的部分帮我搞定了，也给了很多参考文献资料。哎，专业的事还是要找专业的人来做啊，建议有问题参考下文方网吧下面是之前文方网王老师发给我的题目，分享给大家：基于深度学习的无人机地面小目标算法研究基于视觉的智能汽车面向前方车辆的运动轨迹预测技术研究模拟射击训练弹着点检测定位技术研究基于深度卷积神经网络的空中目标识别算法的研究基于可见光图像的飞行器多目标识别及位置估计无人驾驶车辆手势指令识别研究与实现车载毫米波雷达目标检测技术研究基于多传感融合的四足机器人建图方法中老年人群跌倒风险评估的数据采集系统基于深度学习的视觉SLAM闭环检测方法研究真实图片比较视觉搜索任务的年龄效应及对策研究室内复杂场景下的视觉SLAM系统构建与研究基于双目内窥镜的软组织图像三维重建学习资源画面色彩表征影响学习注意的研究毫米波雷达与机器视觉双模探测关键技术的研究语义地图及其关键技术研究多重影响因素下的语音识别系统研究基于卷积神经网络的自主空中加油识别测量技术研究基于视觉语义的深度估计、实例分割与重建重复视觉危险刺激——本能恐惧反应的“二态型”调控机制研究低成本视觉下的三维物体识别与位姿估计面向非规则目标的3D视觉引导抓取方法及系统研究基于物体识别地理配准的跨视频行人检测定位技术研究基于结构光的非刚体目标快速三维重建关键技术研究基于机器视觉的动物交互行为与认知状态分析系统关于单目视觉实时定位与建图中的优化算法研究动态场景下无人机SLAM在智慧城市中的关键技术研究面向视觉SLAM的联合特征匹配和跟踪算法研究基于深度学习的显著物体检测基于平面波的三维超声成像方法与灵长类动物脑成像应用研究基于物体检测和地理匹配的室内融合定位技术研究基于多模态信息融合的人体动作识别方法研究基于视觉惯性里程计的SLAM系统研究基于语义信息的图像/点云配准与三维重建基于种子点选取的点云分割算法研究基于深度学习的场景文字检测与识别方法研究基于运动上下文信息学习的室内视频烟雾预警算法研究基于深度学习的垃圾分类系统设计与实现面向手机部件的目标区域检测算法的设计与实现电路板自动光照检测系统的设计与实现基于机器视觉的工件识别与定位系统的设计与实现基于深度学习的物件识别定位系统的设计与实现基于视觉四旋翼无人机编队系统设计及实现基于视觉惯导融合的四旋翼自主导航系统设计与实现面向城市智能汽车的认知地图车道层生成系统基于深度学习的智能化无人机视觉系统的设计与仿真基于知识库的视觉问答技术研究基于深度学习的火灾视频实时智能检测研究结构化道路车道线检测方法研究基于机器视觉的带式输送机动态煤量计量研究基于深度学习的小目标检测算法研究基于三维激光与视觉信息融合的地点检索算法研究动态环境下仿人机器人视觉定位与运动规划方法研究瓷砖铺贴机器人瓷砖空间定位系统研究城市街景影像中行人车辆检测实现基于无线信号的身份识别技术研究基于移动机器人的目标检测方法研究基于深度学习的机器人三维环境对象感知基于特征表示的扩展目标跟踪技术研究基于深度学习的目标检测方法研究基于深度学习的复杂背景下目标检测与跟踪动态扩展目标的高精度特征定位跟踪技术研究掩模缺陷检测仪的图像处理系统设计复杂场景下相关滤波跟踪算法研究基于多层级联网络的多光谱图像显著性检测研究基于深度结构特征表示学习的视觉跟踪研究基于深度网络的显著目标检测方法研究基于深度学习的电气设备检测方法研究复杂交通场景下的视频目标检测基于多图学习的多模态图像显著性检测算法研究基于面部视频的非接触式心率检测研究单幅图像协同显著性检测方法研究轻量级人脸关键点检测算法研究基于决策树和最佳特征选择的神经网络钓鱼网站检测研究基于深度学习的场景文本检测方法研究 RGB-D图像显著及协同显著区域检测算法研究多模态融合的RGB-D图像显著目标检测研究基于协同排序模型的RGBT显著性检测研究基于最小障碍距离的视觉跟踪研究基于协同图学习的RGB-T图像显著性检测研究基于图学习与标签传播优化模型的图像协同显著性目标检测姿态和遮挡鲁棒的人脸关键点检测算法研究基于多模态和多任务学习的显著目标检测方法研究基于深度学习的交通场景视觉显著性区域目标检测基于生物视觉机制的视频显著目标检测算法研究基于场景结构的视觉显著性计算方法研究精神分裂症患者初级视觉网络的磁共振研究基于fMRI与TMS技术研究腹侧视觉通路中结构优势效应的加工脑机接口游戏神经可塑性研究基于YOLOV3算法的FL-YOLO多目标检测系统基于深度与宽度神经网络显著性检测方法研究基于深度学习的零件识别系统设计与研究基于对抗神经网络的图像超分辨算法研究基于深度学习复杂场景下停车管理视觉算法的研究与实现镍电解状态视觉检测与分析方法研究跨界训练对提升舞者静态平衡能力的理论与方法研究施工现场人员类型识别方法的研究与实现基于深度学习的自然场景文字检测方法研究基于嵌入式的交通标志识别器的设计基于视觉感知特性与图像特征的图像质量评价

这个要你有看有没有相关的研究了，对这方面是否有些了解，如果有了解的话就还是比较好。

机器视觉蔬菜检测论文

近年来，食品安全问题得到了全社会的关注，食品生物技术得到了更多的重视，下面是我整理的关于食品生物技术论文，希望你能从中得到感悟!

食品分析中的生物技术应用分析

摘要：随着人们对食品安全问题重视程度的与日俱增，食品检测领域的快速检测的技术越来越受到重视，而在该技术领域，生物检测技术作为一种新兴技术，其应用范围越来越广泛。现在，生物技术的发展更是突飞猛进，这必将促成生物检测方法的不断补充和完善。

关键词：食品分析生物技术应用分析

食品分析是食物营养评价和食品加工过程中质量保证体系的一个重要组成部分，它始终贯穿于食物资源的开发、食品加工与销售的全过程。随着人们生活水平的提高，特别是我国加入WTO后，我国食品走向世界的关税壁垒将逐渐被技术壁垒所取代，一方面，食品的功能性和安全性将越来越受到重视，对其分析精度和检测限的要求越来越高;另一方面，作为食品生产企业和政府监管机构，对食品品质的控制则要求能实现现场无损检测和快速检测，而对分析精度和检测限的要求则相对较低。因此，食品分析技术正向着省时、省力、廉价、减少溶剂、减少环境污染、微型化和自动化方向发展。

1 生物检测技术种类

生物酶技术。基于生物酶的食品安全生物检测技术具有较强的特异性，该技术是非常常用的生物检测技术，能够从代建样本中成功检测出残留农药和毒性微生物的准确含量。不仅如此，该技术还可跟其他技术相结合产生先进的检测技术，如，将该技术跟免检测技术，由于其优异的特性，已在食品安全领域检测的各个领域广泛使用。酶联免疫分析(ELISA)检测技术的最大优点就是准确度和敏感度都非常高，实验结果表明，采用该检测技术对蔬菜和瓜果类食品样本中的农药残留的检测限为0，对奶制品中各种除草剂残留的检测限为0。所以，世界粮农组织(FAO)已经向许多国家的食品安全检测部门大力推广该技术，美国的食品安全部门也将基于酶联免疫分析的食品安全检测技术作为检测农药残留的主要技术。

PCR技术。PCR(Polymemse Chain Reaction)的中文意思是聚合酶链式反应，是一种在体外快速扩增特定基因或DNA序列的方法。该技术最初的应用领域为基因克隆领域和转基因检测领域。但是，由于该技术具有众多优点，比如具有微量性、精确性等，使得该技术成功应用于其他领域。特别是随着对食品中微生物性质的了解，该技术在主要食品安全检测中显现出了广阔的应用前景。该技术最早应用于生物检测领域是在1992年，而应用于对食品安全的检测则要更晚，也就是最近几年才出现的，直到2002年国内才见相关技术应用干食品检测的文献报道。通过建立基于聚合酶链式反应技术的检测体系，对日常生活中人们常用的肉类、奶类和水产类食品中容易感染的致病性小肠耶尔森氏菌进行了检测试验，取得了较好的检测结果。研究人员进行不断改进，希望通过将基于PCR技术的生物检测技术跟其他方法相结合，找到一种全新的更加有效地食品检测方法。

生物芯片。随着全球经济一体化的迅速发展，世界主要经济大国对食品安全的重视，对进出口食品的卫生检疫已经成为各主要经济体的贸易壁垒。目前，世界上许多国家和地区，也都相继开展了基于生物芯片技术的食品检测技术的研制和开发工作。基于生物芯片的检测技术采用光导原位等方法，能够将检测样本中的生物大分子有序地固化于支持物表面，进而构成密集的分子排列，然后与已经过标记的待测样品中的靶分子进行杂交，最后通过对杂交信号的强度进行分析，能够非常快速、高效、准确地对待测样品中的中靶分子数量进行判断，因此可说，基于生物芯片的食品检测技术是现有检验、检疫领域中速度最快、适用范围最广的高新技术。所以，基于该技术的生物检测技术可以对食品的安全状态有一个科学、快速的了解。

生物传感器。基于生物传感器的检测技术是通过具有较高选择性的生物材料对各种有毒分子进行识别，当待检测样品中的毒性物质分子与识别材料结合后，把所产生的复合物通过信号转换器转变为光电信号后输出，进而得到对检测样品的检验结果。该项检测技术具有快速、准确、可靠的的优点，能够最大限度的满足食品安全检测领域的各种要求。因此，该项检测技术已经成功地应用于农产品的药物残留检测和病原菌检测等众多领域。当然，基于该项技术的食品检测体系还存在一定的缺陷，如该技术的使用寿命和检测稳定性还不尽如人意，使得该技术的商业化进程受到一定的制约。

2 具体应用实例的分析

食品中的药物残留检测。对于食品中残留的药物成分对人体的危害问题，已经引起了人们的广泛重视，因而对农产品中残留药物成分的分析技术也得到了快速发展。现在，在农产品中成功应用的药物残留检测技术是生物酶技术和生物传感器技术。用生物技术对药物残留进行检测的方式出现的更早，早在1989年，人们就开始用电流式生物传感器来测定检测样本中的有机磷杀虫剂，其中使用的就是人造酶，该技术可以对样本中的硝基酚和二乙基酚进行有效检测，且时间较短。

有害微生物的检测。食品中的有害微生物对人类健康的危害性也不容忽视，所以，采用快速有效地检测方法是限制有害微生物扩大传播的有效途径。生物检测技术在领域已经取得了大量的研究成果。我国一些学者应用酶联免疫分析方法对奶制品样本中的沙门氏菌进行了成功检测，证明了该检测方法的敏感性和特异性。

转基因食品检测。随着转基因食品的出现和普及，以及各种转基因产品对人类健康和环境影响的不确定性，能对各类转墓因产品进行有效检测技术也随之出现，现在，应用于该检测领域的生物检测技术主要包括：酸检测方法、酶活性检测方法以及蛋白质检测方法等。

样本成分和品质的检测。最早应用于食品样本成分和品质检测的生物检测方法，是基于生物传感器的食品检测技术，只不过开始的检测种类较少，如最早的生物传感器检测技术主要是葡萄糖传感器，只针对食品样本中的含糖量进行检测。随着生物技术的发展，用于对样本成分和品质检测的技术也越来越多。

3 结束语

随着生物技术的发展，人们已逐步认识到生物技术在食品分析中的重要作用。生物技术检测方法以其自身独特的优势在食品分析中显示出巨大的应用潜能，其应用几乎涉及到食品分析的各个方面，包括食品的品质评价、食品的质量监督、生产过程的质量监控及食品科学研究等，尤其是它能够对许多过去难于检测的成分进行分析。目前由于各种条件的限制，生物技术在食品分析中的应用还不普及，随着科学技术的不断发展，在不久的将来，生物技术在食品分析中将占有越来越重要的地位。

参考文献

[1] 孙秀兰.生物芯片技术与食品分析[J].生物技术通报，：22-25

[2] 刘荣.生物传感器在食品分析检测中的应用[J].乳业科学与技术，2009

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近年来,食品安全问题引起了世界范围内的普遍关注,成为各国政府和消费者谈论的焦点。下面是我为大家精心推荐的关于食品的科技论文3000字，希望能够对您有所帮助。关于食品的科技论文3000字篇一重视食品质量,保证食品安全国以民为本,民以食为天,食以安为先。食物是人类赖以生存和发展的基本物质条件,也是国家安定、社会发展的根本要素。在任何一个国家,食品质量及其安全性都是上至国家领导人,下至百姓共同关注的一个永恒主题。食品安全不仅涉及广大人民群众的生命安全与健康,还涉及到一个单位乃至一个国家的声誉[1]。由食品安全问题引起的事件还会直接影响社会稳定、经济发展以及国际间的合作。为此,笔者简要论述了食品质量与食品安全性。 1食品质量食品质量,是指食品固有特性满足要求的程度,包括食品的外观、品质、规格、数量、重量、包装以及安全卫生等[2]。食品质量的内容主要包括以下3个方面: 食品的特性食品特性指食品本身固有的,可以相互区分的各种特征,如外观特性、内在特性、适用性、质量特性等。外观特性包括大小、粗细、长短等形态,黑白、黄绿、青红等颜色;内在特性包括老嫩、口感、纯度等;适用性包括使用范围、食用方法、食用条件等;质量特性包括营养成分、保健性能、保质期限、有毒有害物质含量等。食品特性有些可以通过人的感觉,如嗅觉、触觉、味觉、视觉、听觉等识别,有些只能通过仪器设备检测才能发现,如对人的生理影响或有关人身安全的特性;有些食品特性通过定性描述就很清楚,有些则需要定量说明。为表示食品质量,食品包含的一些成分不仅要说明有无,而且还要说明多少。对食品的要求消费者和社会对食品的要求,包括明示的要求和隐含的期望,可由不同的相关方提出。明示的要求是指在文件中明确规定的要求,如社会关于食品生产加工及其食品本身的安全、环境、自然资源等方面法律、规章、条例等规定;国家、行业或者地方关于食品的标准、规范和技术要求;市场对食品的要求,如市场准入条件、标识包装特点。隐含的要求或期望是指社会、消费者和其他相关方惯例或一般做法所考虑的需求或期望。隐含的要求或期望,是人们的意愿和期盼,是消费者对某类或某种食品长期形成的理解和要求,没有文件规定。如消费者一般认为,芹菜是绿色、细长具有特有清香气味、多纤维素的一种蔬菜,否则就不是芹菜。生产者为市场提供的芹菜不能脱离消费者对芹菜的这些基本理解。满足消费者的程度食品满足消费的程度,指食品满足明示要求和隐含期望的情况,它既包括满足规定要求的客观水平,也包括消费者对满足预期使用目的主观评价。质量是一种客观状态,其本身既不表示人们在主观上所做的优良程度评价、在定量上所做的技术评价、在效果上所做的适用性能评价,也不表示人们的主观质量要求。食品满足明示的要求,达到标准,说明食品质量合格。 2食品安全性食品安全性是食品质量的基本要素。食品的安全性,就是要求食品应当无毒、无害,是指正常人在正常食用的情况下摄入可食状态的食品,不应造成对人体的危害[3]。对它的充分理解应该注意2个方面:一是对危害人体的界定。这种危害应包括消费者急、慢性毒害、感染疾病,危及消费者及其对后代的隐患。二是对无毒无害的界定。这是一种会对食品产生潜在危害健康的生物、化学、物理因素或状态。随着人类社会和现代科学的发展,一方面新的有毒有害物质不断被发现,另一方面新的检测技术和方法发现原本被认为“清洁无污染”的食品中也广泛存在着极微量的有毒有害物质。因此,从食品安全性的内涵和外延来看,对于普通消费者而言,食品的安全性越来越不是一个能够简单、明确判断的事情。美国学者Jones建议应该区分绝对安全性与相对安全性2个不同的概念[4]。绝对安全性被认为是指确保不可能因食用某种食品,而危及健康或造成伤害的一种承诺,也就是食品应绝对没有风险。不过,由于在客观上人类的任何一种饮食消费,甚至其他行为总是存在某些风险,绝对安全性或零风险是很难达到的,尽管这是当代环境威胁加剧条件下普通消费者追求的目标。所谓相对安全性就是一种食物或成分,在合理食用方式和正常食量情况下,不会导致对健康损害的实际确定性。任何食物成分,尽管是对人体有益的成分或其毒性极低,若食用数量过多或食用条件不当,都可能引起毒害或损害健康。如食盐摄入过量会中毒、过度饮酒伤身体等。饮食的风险不仅来自生产过程中人为施用的农药、兽药、添加剂等,还大量来自食品本身含有的天然毒素。过度偏食可能使食品中某些化学成分在人体超量积累达到有害程度。某些食品的安全性又因人而异,如鱼、蟹类水产品经合理的加工制作及适量食用,对多数人是安全的,但对少数有鱼类过敏症的人可能带来危险。食物中某些微量有害成分的影响,也往往在对该成分过敏的人群中表现出来。以上说明,一种食品是否安全,取决于制作、食用方式是否合理,食用数量是否适当,还取决于食用者自身的一些内在条件。食品绝对安全性与相对安全性的区分,在很大程度上也反映了一方面是消费者,另一方面是管理者、生产者和科技界主流派对什么是安全食品在认识角度上的差异。前者要求对他们提供没有风险的食品,而把近年频繁发生的安全性事件归因于技术和管理的不当。后者从食品构成及食品科技的现实出发,认为安全食品并不是完全没有风险的食品,而是在提供丰富营养和最佳品质的同时,力求把可能存在的任何风险降至最低限度。可以认为,这2种不同的概念既是对立的,又是互补的,是人类对食品安全性认识发展与逐渐深化的表现,从需要与可能、现实与长远的不同侧面,概括了食品安全性比较完整的含义。食品安全是关系国计民生的大事。保证食品安全,防止食源性疾病的发生,是构建和谐社会、维护安全稳定的重要措施。吃的放心、吃的安全、吃的健康,这是公众的强烈愿望和共同的健康追求,也是社会文明进步的表现。而倡导和建立健康、科学、文明的生活方式,正是先进文化的重要内容。为人民健康服务、为社会经济建设服务,是公共卫生工作的根本宗旨。保证食品安全、保障公众的健康权益,代表了广大人民群众的根本利益,这是以科学发展观为指导,全面建设小康社会的重要内容。食品工作者和食品消费者,要正确认识食品质量和食品安全性,确保消费者吃的放心、吃的安全、吃的健康。参考文献 [1] 陈丽华,李光宇,王世琨.我国的食品质量安全现状分析[J].东北农业大学学报:社会科学版,2007,5(1):47-49. [2] 王薇.食品质量安全分析[J].畜牧与饲料科学,2009(2):80-81. [3] 石毓梅.浅论我国食品质量安全及控制体系[J].广西质量监督导报,2009(6):38-40. [4] 张则钦.推行农业标准化确保食品质量安全[J].世界标准化与质量管理,2008(7):41-44. 关于食品的科技论文3000字篇二浅析食品添加剂与食品安全摘要：随着人们生活水平的提高，对食品安全问题也越来越重视，当今已然成为社会焦点问题。食品添加剂是促进食品工业生产最活跃的因素，被誉为现代食品工业的灵魂。食品添加剂按其原料和生产方法分为化学合成添加剂和天然食品添加剂。现代食品工业的安全生产离不开食品添加剂，它可以满足消费者的各种需求。但若不科学地使用也会带来很大的危害，近几年食品添加剂的安全性引起了人们的关注。所以，合理使用食品添加剂才能保持它的安全性，使之更好地有助于食品工业的发展，提高人们生活质量。本文详细介绍了食品添加剂的作用发展趋势与食品的检测方法。关键词：食品添加剂安全性食品质量安全一、前言食品添加剂(Food additives)是构成现代食品工业的重要因素，它对于改善食品的色、香、味，增加食品营养，提高食品品质，改善加工条件，防止食品变质，延长食品的保质期有极其重要的作用。因此，食品添加剂工业，在食品工业中占据重要地位，可以说没有食品添加剂工业就不可能有现代食品工业。但人工合成食品添加剂的使用直接影响食品的安全性,也直接关系到消费者的身体健康。二、食品添加剂简介 1.食品添加剂的定义食品添加剂通常是人们为了改善食品质量和保持或提高营养价值，在食品加工或贮藏过程中添加的少量天然或合成的物质。它们具有某些特定的功能，既可以是单一成分，也可以是混合物。有关食品添加剂的定义，世界各国也有所不同。在我国，根据《中华人民共和国食品卫生法》附则中的规定，食品添加剂是指为改善食品品质和色、香、味，以及为防腐和加工工艺的需要而加入食品中的化学合成或者天然物质。食品营养强化剂、食品用香料、胶基糖果中基础剂物质、食品工业用加工助剂也包括在内。(GB2760-2007《食品添加剂使用卫生标准》) 2.食品添加剂的分类食品添加剂按其原料和生产方法可分为化学合成添加剂和天然添加剂。一般说除了化学合成添加剂外，其余的都可纳入天然食品添加剂。食品添加剂还可按安全性评价来划分，联合国食品添加剂法规委员会(CCFA)曾在FAO/WHO食品添加剂联合专家委员会(JECFA)讨论的基础上将其分为A、B、C三类，每类再细分为两类。 A类 JECFA已制定人体每日允许摄入量(ADI)T和暂定ADI者; B类 JECFA曾进行过安全性评价，但未建立ADI值，或者未进行过安全性评价者; C类 JECFA认为在食品中使用不安全和应该严格限制作为某些食品的特殊用途者。由于食品添加剂功能各异，所以按其用途分类，世界各国至今也没有统一的标准。据统计，目前国际上使用的食品添加剂种类已达14000余种，其中直接使用的约4000余种，其中香精、香料占80%以上，目前我国在GB2760-2007中已公布批准使用的食品添加剂有1812种(含食品用香料)。国外的食品添加剂更加普遍，美国已有25000多种食品添加剂应用在近20000种食品中，日本使用的有2000多种。 3.我国食品添加剂的发展趋势我国是13亿人口的大国，近二十年来食品工业发展迅速。为了进一步提高我国食品加工业的水平，缩短和世界食品工业发展的差距，开发新的食品添加剂和配料具有十分重要的意义。此外，随着经济的不断发展，人民生活水平的不断提高，人们对食品有了新的要求，营养食品、功能食品、保健食品、绿色食品等已成为食品消费市场的主流，而食品添加剂对生产这些产品的品质起着至关重要的作用。三、合理使用食品添加剂可提高食品安全性食品添加剂大大促进了食品工业的发展，并被誉为现代食品工业的灵魂。添加剂在食品领域立下的功劳是不可取代和，合理使用食品添加剂可以提高食品的安全性。我们现在的生活是不可以没有食品添加剂的。 1.使用食品添加剂有利于食品的保藏，防止食品败坏变质除少数食品(如食盐)以外，各种生鲜食品若不能及时加工或加工不当，就会腐败变质，带来很大损失。防腐剂可以防止由微生物引起的食物腐败变质，延长食品的保存期，同时它还具有防止由微生物引起的食物中毒的作用;抗氧化剂则可阻止或推迟食品的氧化变质，以提高食品的稳定性和耐藏性，同时也可以防止可能有害的油脂自动氧化产物的形成。这对食品的保藏具有一定的意义。 2.使用食品添加剂能改善食品的感官性状食品的色、香、味、形态和质地等是衡量食品质量的重要指标。食品加工后有的退色、有的变色，风味和质地等也可有所改变。适当使用着色剂、护色剂、漂白剂、食用香料以及乳化剂、增稠剂等食品添加剂，可明显提高食品的感官质量，满足人们的不同需要。 3.合理使用食品添加剂能保持或提高食品的营养价值食品加工往往可能对原食品造成一定的营养损失，在食品加工过程中适当添加某些天然营养素范围的食品营养强化剂，可以大大提高食品的营养价值，这对防止营养不良和营养缺乏、促进营养平衡、提高人们健康水平具有重要的意义。 4.合理使用食品添加剂能增加食品的品种和方便性食品超市的货架，摆满了琳琅满目的各种食品，这些食品除主要原料是粮油、果蔬、肉、蛋、奶外，还有一类不可缺少的原料，就是食品添加剂。各种食品根据加工工艺的不同、品种的不同、口味的不同，一般都要选用正确的各类食品添加剂，尽管添加量不大，但不同的添加剂能获得不同的花色品种。它们大部分都是防腐剂、抗氧化剂、乳化剂、增稠剂以及不同的着色剂、增香剂、调味剂乃至其他各种食品添加剂配合使用的结果。正是这些方便食品的供应，才给人们的生活和工作带来了极大的方便。 5.合理使用食品添加剂有利于食品加工操作，适应工业生产的机械化和自动化在食品加工中使用消泡剂、助滤剂、稳定剂和凝固剂等，可有利于食品的加工操作。例如加工豆腐时使用卤水、葡萄糖酸内酯作为凝固剂，大大提高了豆腐生产的效益。看了关于食品的科技论文3000字的人还看 1. 科学饮食健康生活论文2000字 2. 关于饮食与健康的论文 3. 有关食品微生物论文范文 4. 食品安全与健康论文3000字 5. 浅谈食品安全研究论文范文

计算机视觉检测论文

原文： Scalable Object Detection using Deep Neural Networks——学术范最近，深度卷积神经网络在许多图像识别基准上取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测了图像中每个对象类别的单个边界框和置信度得分。这样的模型捕获了围绕对象的整幅图像上下文，但如果不天真地复制每个实例的输出数量，就无法处理图像中同一对象的多个实例。在这篇论文中提出了一个显著性启发的神经网络检测模型，它预测了一组与类无关的边界框，每个框有一个分数，对应于它包含任何感兴趣的对象的可能性。该模型自然地为每个类处理数量可变的实例，并允许在网络的最高级别上进行跨类泛化。目标检测是计算机视觉的基本任务之一。一个解决这个问题的通用范例是训练在子图像上操作的对象检测器，并在所有的场所和尺度上以详尽的方式应用这些检测器。这一范例被成功地应用于经过区别训练的可变形零件模型(DPM)中，以实现检测任务的最新结果。对所有可能位置和尺度的穷举搜索带来了计算上的挑战。随着类数量的增加，这个挑战变得更加困难，因为大多数方法都训练每个类单独的检测器。为了解决这个问题，人们提出了多种方法，从检测器级联到使用分割提出少量的对象假设。关于对象检测的文献非常多，在本节中，我们将重点讨论利用类不可知思想和解决可伸缩性的方法。许多提出的检测方法都是基于基于部件的模型，最近由于有区别学习和精心设计的特征，已经取得了令人印象深刻的性能。然而,这些方法依赖于在多个尺度上详尽地应用零件模板，这是非常昂贵的。此外，它们在类的数量上是可伸缩的，这对像ImageNet这样的现代数据集来说是一个挑战。为了解决前一个问题，Lampert等人使用分支绑定策略来避免计算所有可能的对象位置。为了解决后一个问题，Song et al.使用了一个低维部件基，在所有对象类中共享。基于哈希算法的零件检测也取得了良好的结果。另一种不同的工作，与我们的工作更接近，是基于对象可以本地化的想法，而不必知道它们的类。其中一些方法建立在自底向上无阶级分割[9]的基础上。通过这种方式得到的片段可以使用自上而下的反馈进行评分。基于同样的动机，Alexe等人使用一种廉价的分类器对对象假设是否为对象进行评分，并以这种方式减少了后续检测步骤的位置数量。这些方法可以被认为是多层模型，分割作为第一层，分割分类作为后续层。尽管它们编码了已证明的感知原理，但我们将表明，有更深入的模型，充分学习可以导致更好的结果。最后，我们利用了DeepLearning的最新进展，最引人注目的是Krizhevsky等人的工作。我们将他们的边界盒回归检测方法扩展到以可扩展的方式处理多个对象的情况。然而，基于dnn的回归已经被Szegedy等人应用到对象掩模中。最后一种方法实现了最先进的检测性能，但由于单个掩模回归的成本，不能扩展到多个类。我们的目标是通过预测一组表示潜在对象的边界盒来实现一种与类无关的可扩展对象检测。更准确地说，我们使用了深度神经网络(DNN)，它输出固定数量的包围盒。此外，它为每个盒子输出一个分数，表示这个盒子包含一个对象的网络信任度。为了形式化上述思想，我们将i-thobject框及其相关的置信度编码为最后一网层的节点值: Bounding box: 我们将每个框的左上角和右下角坐标编码为四个节点值，可以写成vectorli∈R4。这些坐标是归一化的w. r. t.图像尺寸，以实现图像绝对尺寸的不变性。每个归一化坐标是由最后一层的线性变换产生的。 Confidence: 置信度:包含一个对象的盒子的置信度得分被编码为单个节点valueci∈[0,1]。这个值是通过最后一个隐藏层的线性变换产生的，后面跟着一个sigmoid。我们可以组合边界盒位置sli,i∈{1，…K}为一个线性层。同样，我们可以将所有置信区间ci,i∈{1，…K}作为一个s型层的输出。这两个输出层都连接到最后一个隐藏层在推理时，我们的算法生成kbound盒。在我们的实验中，我们使用ek = 100和K= 200。如果需要，我们可以使用置信分数和非最大抑制在推理时获得较少数量的高置信框。这些盒子应该代表对象。因此，它们可以通过后续的分类器进行分类，实现目标检测。由于盒子的数量非常少，我们可以提供强大的分类器。在我们的实验中，我们使用另一个dnn进行分类。我们训练一个DNN来预测每个训练图像的边界框及其置信度得分，以便得分最高的框与图像的groundtruth对象框很好地匹配。假设对于一个特定的训练例子，对象被标记为boundingboxesgj,j∈{1，…，M}。在实践中，pre- dictionary的数量远远大于groundtruthboxm的数量。因此，我们试图只优化与地面真实最匹配的预测框子集。我们优化他们的位置，以提高他们的匹配度，最大化他们的信心。与此同时，我们将剩余预测的置信度最小化，这被认为不能很好地定位真实对象。为了达到上述目的，我们为每个训练实例制定一个分配问题。Wexij∈{0,1}表示赋值:xij= 1，如果第i个预测被赋值给第j个真对象。这项任务的目标可以表示为其中，我们使用标准化边界框坐标之间的el2距离来量化边界框之间的不同。此外，我们希望根据分配x优化盒子的可信度。最大化指定预测的置信度可以表示为最终的损失目标结合了匹配损失和信心损失受式1的约束。α平衡了不同损失条款的贡献。对于每个训练例子，我们通过解决一个最佳的赋值x*的预测到真实的盒子约束执行赋值解决方案。这是二部匹配的一种变体，是一种多项式复杂度匹配。在我们的应用程序中，匹配是非常便宜的——每幅图像中标记的对象的数量少于一打，而且在大多数情况下只有很少的对象被标记。然后，通过反向传播优化网络参数。例如，反向传播算法的一阶导数计算w、r、t、l和c 尽管上述定义的损失在原则上是足够的，但三次修改使其有可能更快地达到更好的准确性。第一个修改是对地面真实位置进行聚类，并找到这样的聚类/质心，我们可以使用这些聚类/质心作为每个预测位置的先验。因此，鼓励学习算法为每个预测位置学习一个残差到一个先验。第二个修改涉及到在匹配过程中使用这些先验:不是将N个groundtruth位置与K个预测进行匹配，而是在K个先验和groundtruth之间找到最佳匹配。一旦匹配完成，就会像之前一样计算目标的置信度。此外，位置预测损失也不变:对于任何一对匹配的(目标，预测)位置，其损失定义为groundtruth和对应于匹配先验的坐标之间的差值。我们把使用先验匹配称为先验匹配，并假设它促进了预测的多样化。需要注意的是，尽管我们以一种与类无关的方式定义了我们的方法，但我们可以将它应用于预测特定类的对象盒。要做到这一点，我们只需要在类的边框上训练我们的模型。此外，我们可以预测每个类的kbox。不幸的是，这个模型的参数数量会随着类的数量线性增长。此外，在一个典型的设置中，给定类的对象数量相对较少，这些参数中的大多数会看到很少有相应梯度贡献的训练示例。因此，我们认为我们的两步过程——首先本地化，然后识别——是一个更好的选择，因为它允许使用少量参数利用同一图像中多个对象类型的数据我们使用的本地化和分类模型的网络架构与[10]使用的网络架构相同。我们使用Adagrad来控制学习速率衰减，128的小批量，以及使用多个相同的网络副本进行并行分布式训练，从而实现更快的收敛。如前所述，我们在定位损失中使用先验——这些是使用训练集上的均值来计算的。我们还使用α = 来平衡局部化和置信度损失。定位器可以输出用于推断的种植区以外的坐标。坐标被映射和截断到最后的图像区域。另外，使用非最大抑制对盒进行修剪，Jaccard相似度阈值为。然后，我们的第二个模型将每个边界框分类为感兴趣的对象或“背景”。为了训练我们的定位器网络，我们从训练集中生成了大约3000万幅图像，并对训练集中的每幅图像应用以下步骤。最后，样品被打乱。为了训练我们的本地化网络，我们通过对训练集中的每一幅图像应用以下步骤，从训练集中生成了大约3000万幅图像。对于每幅图像，我们生成相同数量的平方样本，使样本总数大约为1000万。对于每幅图像，样本被桶状填充，这样，对于0 - 5%、5 - 15%、15 - 50%、50 - 100%范围内的每个比例，都有相同数量的样本，其中被包围框覆盖的比例在给定范围内。训练集和我们大多数超参数的选择是基于过去使用非公开数据集的经验。在下面的实验中，我们没有探索任何非标准数据生成或正则化选项。在所有的实验中，所有的超参数都是通过对训练集。 Pascal Visual Object Classes (VOC)挑战是最常用的对象检测算法基准。它主要由复杂的场景图像组成，其中包含了20种不同的对象类别的边界框。在我们的评估中，我们关注的是2007版VOC，为此发布了一个测试集。我们通过培训VOC 2012展示了结果，其中包含了大约。11000张图片。我们训练了一个100框的定位器和一个基于深度网络的分类器。我们在一个由1000万作物组成的数据集上训练分类器，该数据集重叠的对象至少为 jaccard重叠相似度。这些作物被标记为20个VOC对象类中的一个。•2000万负作物与任何物体盒最多有个Jaccard相似度。这些作物被贴上特殊的“背景”类标签。体系结构和超参数的选择遵循。在第一轮中，定位器模型应用于图像中最大-最小中心方形作物。作物的大小调整到网络输入大小is220×220。单次通过这个网络，我们就可以得到上百个候选日期框。在对重叠阈值为的非最大抑制后，保留评分最高的前10个检测项，并通过21路分类器模型分别通过网络进行分类。最终的检测分数是给定盒子的定位分数乘以分类器在作物周围的最大方形区域上评估的分数的乘积。这些分数通过评估，并用于计算精确查全曲线。首先，我们分析了本地化器在隔离状态下的性能。我们给出了被检测对象的数量，正如Pascal检测标准所定义的那样，与生成的包围框的数量相对比。在图1中，我们展示了使用VOC2012进行训练所获得的结果。此外，我们通过使用图像的最大中心面积(max-center square crop)作为输入以及使用两个尺度(second scale)来给出结果:最大中心面积(max-center crop)的第二个尺度(select3×3windows的大小为图像大小的60%)正如我们所看到的，当使用10个边界框的预算时，我们可以用第一个模型本地化的对象，用第二个模型本地化48%的对象。这显示出比其他报告的结果更好的性能，例如对象度算法达到42%[1]。此外，这个图表显示了在不同分辨率下观察图像的重要性。虽然我们的算法通过使用最大中心作物获得了大量的对象，但当使用更高分辨率的图像作物时，我们获得了额外的提升。进一步，我们用21-way分类器对生成的包围盒进行分类，如上所述。表1列出了VOC 2007的平均精度(APs)。达到的平均AP是，与先进水平相当。注意，我们的运行时间复杂度非常低——我们只使用top10框。示例检测和全精度召回曲线分别如图2和图3所示。值得注意的是，可视化检测是通过仅使用最大中心方形图像裁剪，即使用全图像获得的。然而，我们设法获得了相对较小的对象，例如第二行和第二列的船，以及第三行和第三列的羊。在本工作中，我们提出了一种新的方法来定位图像中的对象，该方法可以预测多个边界框的时间。该方法使用深度卷积神经网络作为基本特征提取和学习模型。它制定了一个能够利用可变数量的groundtruth位置的多箱定位成本。在“一个类一个箱”方法的情况下，对1000个盒子进行非max-suppression，使用与给定图像中感兴趣的DeepMulti-Box方法相同的准则，并学习在未见图像中预测这些位置。我们在VOC2007和ILSVRC-2012这两个具有挑战性的基准上给出了结果，在这两个基准上，所提出的方法具有竞争力。此外，该方法能够很好地预测后续分类器将探测到的位置。我们的结果表明，deepmultibox的方法是可扩展的，甚至可以在两个数据集之间泛化，就能够预测感兴趣的定位，甚至对于它没有训练的类别。此外，它能够捕获同一类物体的多种情况，这是旨在更好地理解图像的算法的一个重要特征。在未来，我们希望能够将定位和识别路径折叠到一个单一的网络中，这样我们就能够在一个通过网络的一次性前馈中提取位置和类标签信息。即使在其当前状态下，双通道过程(本地化网络之后是分类网络)也会产生5-10个网络评估，每个评估的速度大约为1个CPU-sec(现代机器)。重要的是，这个数字并不与要识别的类的数量成线性关系，这使得所提出的方法与类似dpm的方法非常有竞争力。

目前，公认的计算机视觉三大会议分别为ICCV,ECCV,CVPR。1、ICCV ICCV的全称是 IEEE International Conference on Computer Vision，国际计算机视觉大会，是计算机视觉方向的三大顶级会议之一，通常每两年召开一次，2005 年 10 月曾经在北京召开。会议收录论文的内容包括：底层视觉与感知，颜色、光照与纹理处理，分割与聚合，运动与跟踪，立体视觉与运动结构重构，基于图像的建模，基于物理的建模，视觉中的统计学习，监控，物体、事件和场景的识别，基于视觉的图形学，图片和的获取，性能评估，具体应用等。ICCV是计算机视觉领域最高级别的会议，会议的论文集代表了计算机视觉领域最新的发展方向和水平。会议的收录率较低，以 2007 年为例，会议共收到论文1200余篇，接受的论文仅为244篇。会议的论文会被 EI 检索。2、ECCVECCV的全称是Europeon Conference on Computer Vision，两年一次，是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。很明显，ECCV是一个欧洲会议，欧洲人一般比较看中理论，但是从最近一次会议来看，似乎大家也开始注重应用了，oral里面的demo非常之多，演示效果很好，让人赏心悦目、叹为观止。不过欧洲的会有一个不好，就是他们的人通常英语口音很重，有些人甚至不太会说英文，所以开会和交流的时候，稍微有些费劲。3、CVPRCVPR的全称是Internaltional Conference on Computer Vision and Pattern Recogintion。这是一个一年一次的会议，举办地从来没有出过美国，因此想去美国旅游的同学不要错过。正如它的名字一样，这个会上除了视觉的文章，还会有不少模式识别的文章，当然两方面的结合自然也是重点。