基于人工智能的食品微生物检测结果判读系统构建与应用研究

Abstract

为解决传统人工食品微生物检测判读周期长、准确率低、效率差的问题，本研究构建并应用人工智能辅助判读系统。通过需求分析明确要求，设计分层架构及核心模块；完成多渠道数据采集预处理，优化卷积神经网络用于图像识别，构建支持向量机与决策树结合的判读模型；经企业与检测机构案例验证及多维度评价，系统微生物识别准确率超97%、结果判断准确率达98%，检测周期大幅缩短，显著提升效率、降低成本。该系统为食品安全监管提供可靠技术支持，前景广阔，同时指出数据覆盖、算法泛化等不足及未来改进方向。