所谓计算机视觉,是一门研究如何使机器“看”的科学,换句话说,就是指用摄像和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,再进行图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉系统需要图象信号,图象处理,图像分析,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模等,才能得到最终的结果。
近些年,随着计算机图像、计算机视觉模式识别和互联网等前沿科技的迅猛发展和深入应用,计算机视觉系统已经在食品工业等各行各业逐渐得到广泛的应用。计算机视觉系统利用深度学习进行食品图像识别,分析食品,正成为营养分析、饮食管理和食品推荐等诸多健康应用的热点,其还可以支持基本和复杂的视觉和学习任务,如细粒度食品识别和检索等等。
日前,CCF A类国际顶级会议-国际计算机视觉大会主办“大规模食品图像识别和检索”挑战赛。据了解,该挑战赛主要分为大规模食品图像细粒度识别和大规模食品图像细粒度检索两大赛道,其检索赛道的任务是利用由某外卖平台提供的大规模食品数据集,实现对食品图像的检索。经过国内外团队激烈角逐、筛选,合肥一团队荣获亚军。
除了细粒度食品识别和检索,在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,会用到计算机视觉来替代人工视觉。而在诸如麦粒、大米、花椒、花生及果蔬等大批量重复性工业分选过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度,剔除原料中的杂质、瑕疵粒和异色粒剔除,保证产品生产品质,更好地适应市场对高品质的要求,提高价值空间。