Глубокое обучение и машинное зрение в пищевой промышленности: обзор

Качество и безопасность пищевой продукции имеют большое значение для всего общества, поскольку лежат в основе здоровья человека, социального развития и стабильности. Обеспечение качества и безопасности пищевой продукции представляет собой сложный процесс, охватывающий все этапы — от выращивания, сбора урожая и хранения до приготовления и потребления. Однако эти процессы зачастую требуют значительных трудозатрат. В настоящее время развитие машинного зрения может существенно помочь исследователям и предприятиям повысить эффективность переработки пищевой продукции. Поэтому машинное зрение широко применяется во всех сферах пищевой промышленности. При этом обработка изображений является важным компонентом машинного зрения. Она позволяет использовать модели машинного и глубокого обучения для эффективного распознавания вида и качества пищевой продукции. Последующая разработка компонентов системы машинного зрения позволяет решать такие задачи, как сортировка продукции, выявление участков дефектов или инородных объектов, а также удаление примесей. В настоящей статье представлен обзор традиционных методов машинного обучения и методов глубокого обучения, а также технологий машинного зрения, применяемых в пищевой промышленности. Рассмотрены современные подходы и проблемы, а также перспективные направления развития.