计算机算法在食品加工行业的运用现状,食品安全论文.docx

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1、计算机算法在食品加工行业的运用现在状况,食品安全论文内容摘要：食物是人类生存的必要物质, 它为人体提供必要的能量和营养物质。食品加工业对农产品进行加工之后, 将其投入市场。任何食物都需要经过加工才能供人们食用, 因而食品加工业是一个国家的支柱产业, 它保障了人们的基本物质需求。随着科学技术的发展和计算机技术的提高, 计算机算法被越来越广泛地应用于食品加工业中, 它的运用推动了食品加工业的宏大发展, 使食品加工生产效率大为提高。文章阐述计算机算法在食品加工行业的背景与意义, 以及计算机算法在食品加工行业的详细应用。 本文关键词语：计算机算法,食品加工,食品检测,自动化 作者简介： 马宏恩, 男,

2、 河南西平人, 漯河食品职业学院信息工程系讲师, 研究方向:软件技术, 计算机网络技术;,刘奇付, 男, 河南南阳人, 硕士研究生, 漯河食品职业学院副教授, 研究方向:计算机软件技术、计算机网络。; 1 研究背景及意义 食品加工与人类息息相关, 食品加工业由于是对农产品的再加工, 因而和农产品的关系密切, 它们之间互相促进。我们国家固然土地资源丰富, 但是由于人数诸多, 人均占有土地在世界排名居于下游, 因而农业方面存在着一些问题。食品加工业的发展能够使农业实现产业化, 使农业构造发生变革, 使农产品的附加价值增大, 进而提高农民的收入。这能够有效地缓解我们国家的 三农 问题, 同时对农业的

3、可持续发展具有重要作用。而将计算机技术融入食品加工业中能够使农产品的生产加工更有效率, 农产品的检测也愈加智能化, 对于食品加工业来讲是一场宏大的变革。 2 我们国家食品加工业的生产现在状况 (1) 起步较晚。我们国家计算机算法与食品加工业的结合起步较晚, 固然在技术水平的速度提升方面有很大进展, 但是不可忽视的是我们国家食品加工业总体水平还与国外先进水平有差距, 需要进一步发展与提高。 (2) 加工质量难以保证。很多设备比拟陈旧, 而且少有计算机控制系统, 缺少先进的设备, 无法进行精细的加工, 加工的质量良莠不齐。 (3) 自动化水平缺乏。大部分还需要人为操作机械, 这种依靠人的经历体验与

4、技术对食品加工的做法, 对食品加工业具有很大的干扰, 同时也加重了农民的劳动负荷。 (4) 先进的科技无法第一时间与食品加工结合, 不能及时成为生产力。我们国家科研机构与食品加工企业的合作不密切, 科研机构研发出新成果后, 无法第一时间投入实践中。 (5) 生产机械构造不合理。我们国家对技术水平低的机械产品生产太多, 导致产品滞销, 无法卖出, 而高科技机械生产又欠缺, 导致无法供给市场需求, 进而导致企业生产效率不高, 设备运行等方面经常出问题。 (6) 缺乏专业人才。我们国家对于食品加工行业的人才培养不重视, 导致我们国家的专业研发人才缺乏, 研发成果进展缓慢, 而经费的缺乏也导致相关科技

5、人员无法集中精神钻研技术性难题。当前, 在我们国家高校中还没有与食品加工业相关的院系, 仅仅有少数学校开设了相关的专业, 而且还比拟冷门。 同国外先进的食品加工与机械相比, 我们国家的行业发展还比拟落后。在引进国外的先进经历体验时, 我们国家自主创新能力比拟低, 本身生产的产品缺乏特色。对食品的加工局限于初加工阶段, 精加工及后续加工则需要依靠国外的先进设备和技术。而随着计算机的普及, 计算机算法广泛应用于食品加工的各个方面, 这对构建食品加工业的计算机控制系统与提高食品加工业的自动化水平具有重要意义。 3 计算机算法在食品加工业中的详细应用 3.1 计算机算法应用于肉类食品的检测 当前, 我

6、们国家对于肉类食品的检测多借助于人主观上的感觉, 首先, 这种方式方法会消耗大量的人力资源。其次, 检测员的鉴别能力对于食品的检测也会产生重要影响, 假如检测员的专业能力缺乏, 那么肉类的质量将无法得到保证。假如将计算机技术应用于肉类的检测中, 通过计算机技术对肉类进行检测, 将大大提高检测效率与质量, 同时也解放了人力资源。 3.1.1 计算机算法的检测原理 计算机技术对肉类的检测是先通过对肉类食品进行图像采集, 再进行处理与判定。这个系统的工作原理较为复杂, 大概工作流程为当肉类食品经过检测位点时, 检测系统对它进行图像采集, 通过电信号产生脉冲, 传导到上位计算机, 上位计算机接受信号以

7、后对此信息进行分析处理, 处理完毕以后, 若产品合格, 则将信号传递给下位采集器, 使产品通过;若产品不合格, 则发出剔除指令, 将不合格产品剔除。 3.1.2 计算机算法检测的效果 (1) 检测速度:检测像素不同, 检测的速度也不同, 采集的像素越高, 检测的速度相应就变慢。比方, 采集384 288像素的图像, 一分钟可检测大约130根产品。相比人工的检测速度已经得到了很大提高。 (2) 检测辨别度:对于肉类食品的检测辨别度在90%以上, 已经到达了很高水准, 但是还有上升的空间。通过对计算机算法的优化, 能够使辨别度得到进一步的提高。 (3) 准确度:由于对准确率要求较高, 当前92.5

8、%的准确率还有待进一步的提高。主要原因是检测经过中存在扫描的不敏感区域, 能够通过改变相应的算法, 通过与产品输送的设备进行配合以解决此项问题1。 3.1.3 计算机算法对肉类食品检测的瞻望 通过对计算机算法在肉类检测应用中的简单介绍, 讲明计算机算法完全能够应用于肉类食品的检测, 为开发更完备的计算机算法及其相应的设备奠定了理论基础, 同时能够将此项检测技术扩展到其他产品的检测, 比方水果的合格检测等。食品的检测水平得以提高也间接促进了食品加工业的发展, 二者互相促进, 构成了良性循环, 使整个食操行业得到宏大的发展。 3.2 计算机算法应用于食品加工中的温度控制 在加工食品的经过中, 假如

9、不能精到准确地控制食品的加工温度, 那么成品的质量必然会大打折扣, 将难以知足人们的要求。以食品挤出机作为讨论范例, 研究模糊控制技术的应用。模糊控制技术与传统控制方式方法不同, 它并没有局限于数学模型, 这在处理非线性对象时具有很大的优势。当前模糊控制已经在食品加工业中广泛应用。 3.2.1 食品挤出机对温度控制的工作原理 挤出机的工作原理为食物在挤出机的挤压作用下产生足以使食品变熟的高温。这时温度是影响产品质量的一个重要的因素。温度达不到则食物不熟, 做成的成品没有筋道, 并且还得再次进行蒸煮, 而温度过高则食物易变脆, 同样影响质量2。由于水的比热容较大, 比拟容易调节, 因而在温度控制

10、的介质中大多以水为介质。 3.2.2 模糊控制算法的规则 模糊控制的算法比拟复杂, 在这里不予太多叙述, 但在长期的经历体验总结中能够探索出一些规则。挤出温度与温度测量偏差及冷却液的量有关。根据此项规则, 在实践的经过中不断地修正, 能够得出相应的查询表, 固然尚有偏差, 但基本能够知足一般的查询。同时, 能够在算法中结合积分, 以解决控制余差的问题, 进而使控制效果到达最理想的状态。 3.2.3 计算机算法对于温度控制的瞻望 计算机算法通过模糊控制的方式方法实现对温度的控制, 能够广泛应用于膨化食品的加工中。膨化食品备受人们欢迎, 此项技术应用于膨化食品的加工, 将具有广阔的发展前景。通过对

11、控制规律的进一步探寻求索使模糊控制愈加精到准确, 进而加工出口感更好、质量更高层次, 同时更有利于人体健康的食品。 3.3 计算机算法应用于食品的分拣 计算机算法在食品分拣中同样能够发挥重要作用, 传统的分拣主要依靠手工分拣, 增加了人的工作负担, 并且效率不高。而在食品分拣中融入计算机算法, 使分拣系统实现了自动化, 进而使生产效率得到了很大的提高。 3.3.1 食品分拣工作原理 食品的分拣同样是依靠计算机对食品的图像采集与分析完成的。在这个经过中, 计算机算法将食品划分为3个要素:食品的形态特征、食品的颜色及食品自适应的阈值。从这3个要素将采集到的图像进行处理, 并进行特征性的抽取, 确定

12、各自的分选精度。然后分类器根据特征进行分门别类, 最终计算出结果。 3.3.2 食品分选结果及结果分析 由于食品分拣工作在实践中需要及时地进行食品信息的反应, 因而对算法的要求比拟严格。在实际工作中, 食品分拣优质框中的优质产品保证在了90%以上, 不合格框中的不合格产品在80%以上, 然后经过再一次的分拣基本能够到达要求。关于分拣经过中发生错误分拣的情况, 有下面几个原因:食品发生部分残缺, 导致系统无法分辨;图像采集发生偏差, 进而辨别发生错误;光线和图像采集设备发生故障, 对于实时的情况无法及时处理, 出现错误3。 3.3.3 计算机算法应用于食品分拣的瞻望 计算机算法的食品分拣具有光明

13、的发展前景, 当前对于水产品的分拣技术发展较成熟, 而将此项技术应用于其他的食品加工中也是完全可行的, 但是在实际工作中仍然有一些问题需要处理。比方, 对于食品的部分剔除效果不好, 比拟类似的一些部位分辨精度不高, 需要进行进一步的研究;有时候在传送带上会有食品粘连的现象发生, 因而怎样解决这个问题也是须考虑的;在计算机算法上同样需要进行改良, 现今的算法对于食品的分布要求较高, 假如食品分布过于密集, 计算机的分选效果将大大降低, 因而应深切进入研究新的算法, 在原有基础上进一步改良, 以尽可能地提高食品分拣工作的效率。 以下为参考文献 1廖克顺.数学方式方法在计算机算法中的应用J.河南科技, 2021 (18) :19-20. 2刘奇付, 李静静.计算机算法在生物信息学中的应用综述J.软件导刊, 2021, 16 (9) :209-211. 3周静.以视景仿真应用为导向的计算机算法类课程教学改革J.中国电力教育, 2021 (3) :64-68.