Một số ứng dụng của học máy kết hợp với thị giác máy tính, mũi điện tử và phân tích không mục tiêu trong kiểm soát chất lượng thực phẩm

Tóm tắt

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong kiểm soát chất lượng thực phẩm đã và đang là xu hướng mới mang đến sự thay đổi hoàn toàn cách kiểm soát chất lượng thực phẩm theo kiểu truyền thống, giúp rút ngắn thời gian phân tích cũng như phát hiện theo thời gian thực do không phải xử lý mẫu, thao tác đơn giản hơn vì sử dụng cảm biến, thu thập được lượng thông tin lớn nhờ lấy toàn bộ dữ liệu đo… Bài viết này cung cấp một cái nhìn sơ bộ về nhận dạng, phân biệt và phân loại một số đối tượng thực phẩm trên cơ sở ứng dụng các mô hình học máy và học sâu để xứ lý các dữ liệu toàn phần thu được từ các phép đo phổ, sử dụng cảm biển thay cho mũi (mũi điện tử - enose), chụp ảnh và phân tích hình ảnh (thị giác máy tính) với các mục đích cần kiểm soát chất lượng thực phẩm như xác định độ tươi của thực phẩm, xác thực nguồn gốc cũng như phát hiện sự pha trộn các loại thực phẩm cho thấy việc ứng dụng mô hình học máy đặc biệt trong phân tích nhanh và phân tích không xử lý mẫu có tiềm năng lớn thay thế cho các phương pháp phân tích mục tiêu với các chất phân tích cụ thể trong mẫu.