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通过使用卷积神经网络的显微镜图像检测早期的面包菌.

Panisa Treepong1, Nawanol Theera-Ampornpunt1

  • 1College of Computing, Prince of Songkla University, Phuket, Thailand.

Current research in food science
|September 4, 2023
PubMed
概括

检测早期的面包是很有挑战性的. 这项研究介绍了一种基于智能手机的方法,使用剪贴镜头和卷积神经网络 (CNN) 来准确,早期检测面包上的菌.

科学领域:

  • 食品科学 食品科学 食品科学
  • 微生物学 微生物学
  • 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

  • 在面包上早期的菌生长是视觉上无法检测到的.
  • 目前的损坏检测方法 (视觉检查,到期日期) 是不可靠的.
  • 现有的微生物检测技术并不适合消费者.

研究的目的:

  • 开发一种新的,消费者可访问的方法,用于早期检测面包菌.
  • 利用智能手机显微镜和深度学习进行自动化损坏识别.

主要方法:

  • 使用智能手机clip-on镜头捕捉微观面包图像 (50倍放大).
  • 使用卷积神经网络 (CNN) 与转移学习用于图像分类.
  • 比较各种图像预处理,CNN模型和数据增强技术.

主要成果:

  • 实现了用于早期菌检测的高分类准确性.
  • 白色三明治面包的近乎完美的得分为0.9948.
  • 全麦面包的近乎完美的得分为0.9972.

结论:

  • 提出的方法为早期面包菌检测提供了一种有效和低成本的解决方案.
关键词:
食品计算 食品计算食品安全 食品安全图像的分类图像的分类.微生物学 微生物学

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  • 基于智能手机的显微镜与CNN相结合,为消费者提供了一个可行的工具.
  • 这项技术可以提高食品安全,减少食物浪费.