舌尖上的AI，人工智能在食品中的应用

2020年，中央强调加快新型基础设施建设进度，人工智能再次迎来了“高光时刻”。

AI（Artificial Intelligence），它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前AI已经渐渐覆盖各行各业，食品健康领域更是首当其冲。

“民以食为天，食以安为先”，饮食健康在人们生活中占据着重要的位置，社会的飞速发展和生活节奏的不断加快，健康再次被大家重视。

AI&食物识别

AI机器视觉代替人眼识别的视觉能力，实现引导、定位、测量、检测、识别等，基于卷积神经网络的深度学习，可以识别各种图像，并且可以根据食物图像的特征创建不同的深度卷积神经网络精准识别相同、不同的食品。

泰禾光电的机器视觉系统，利用相机对物料进行拍照，通过后端的算法处理，将获得的数据与从系统数据库中提取的任何现有数据进行比较，识别同种物料的不同种类、颜色、形状等。

举个苹（例）果（子）

（机器成像中的片红苹果）

（机器成像中的条红苹果）

AI&食品安全

在接收新鲜食品原材料的过程中，分拣程序可以说是最耗时的环节，在传统食品行业中，往往采用人工筛选出病、虫、异物，效率低，无标准；肉眼更是难以区分，如大米、杂粮中的霉病变、水果中的霉心病等特征，甚至可能造成食品的二次污染。

泰禾光电研发的基于计算机技术检测技术的AI色选机，通过图像识别技术筛选次品和异物。

（腐烂苹果）

（戳伤苹果）

在苹果的分选过程中，泰禾光电AI色选机通过采集苹果相关的数据，让算法寻找数据中本质性的、客观存在、可验证的区别，把它们分成不同的类别，利用深度学习强大的表征能力，进行检测、识别、判断。通过计算机视觉技术、工业级高速计算平台实现将苹果中的霉心病、腐烂果、戳伤果、皱皮果、黄等分选出来并剔除。

目前，泰禾光电AI色选机可实现大米、杂粮、水果、坚果等三百余种食品分选。

计算机视觉技术与深度学习技术用于物料分选场景，具有较高的识别精度，精准识别恶性杂质、病征，是名副其实的食品安全卫士。

AI在食品健康领域，其独有的智能化机器视觉优势，通过采集目标图像进行图像识别处理，实现对产品分类、产品品质检测等功能，勇敢担当食品安全卫士。

食品安全是健康生活的重要组成部分，是社会更加稳定发展的重要载体。在可预见的未来，人工智能技术在食品行业中，将全流程应用于食品原材料到消费者手中的食物。进一步促进食品行业的创造力，为企业新增更多可能。泰禾光电将持续深耕AI色选领域，为食品安全提供强有力的保障。