CRDet：一种基于人工智能的框架，用于从数字图像中自动评估奶酪的成熟度

《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》：CRDet: An Artificial Intelligence-Based Framework for Automated Cheese Ripeness Assessment from Digital Images

自动检测奶酪成熟度研究提出新框架CRDet，基于随机森林分类器实现跨类型检测，F1值超90%。对比分析CNN特征与手工特征，构建首个包含775张多阶段成熟度图像的公共数据集CR-IDB。该方案突破传统方法局限，通过非侵入式计算机视觉实现高效、可靠的质量评估，为乳制品工业智能化转型提供新路径。

　　

摘要：

评估奶酪的质量和成熟度是乳制品行业面临的一个关键挑战，这对产品质量、消费者满意度和经济效益都有着重要影响。传统的评估方法依赖于视觉检查和人工经验，但这些方法容易出错且受时间限制。本研究提出了一种创新的方法，利用机器学习和计算机视觉技术来实现奶酪成熟度的自动化检测，以克服这些局限性。本研究的主要贡献包括：发布了首个包含不同成熟阶段奶酪图像的综合性公共数据集CR-IDB（包含775多张图片）；对使用卷积神经网络提取的特征和手工制作的描述符训练的机器学习分类器的性能进行了广泛的比较分析；评估了不同的特征选择技术；最后，提出了一种基于随机森林分类器的新型AI框架CRDet用于奶酪成熟度检测。CRDet的创新之处在于其适用于多种类型的奶酪和乳制品行业，这在之前的文献中尚未被提及。与以往仅针对特定奶酪类型或依赖主观视觉检查的方法不同，本研究采用了一种全面、非侵入式的自动化方法，在区分奶酪成熟度阶段方面表现出优越的分类性能。因此，它克服了传统方法的局限性，提高了奶酪成熟度评估的可靠性。该方法在F1分数上的表现超过了90%，减少了对人工经验的依赖，确保了在多样化的奶酪生产环境中能够使用高效可靠的评估方法。研究结果为特征选择方法在提升奶酪质量分析方面的潜力提供了宝贵的见解，对整个乳制品行业具有重要的意义...

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引言

在食品行业中，乳制品，尤其是奶酪，具有巨大的经济价值，并对促进健康结果起着关键作用。奶制品富含蛋白质、钙和重要的微量营养素，对骨骼和肌肉健康有显著贡献，同时通过其益生菌成分有助于维持健康的消化系统和微生物群。特别是奶酪行业，在奶酪生产对农业部门至关重要的地区，具有显著的经济影响力。此外，奶酪是一种用途广泛、全球消费量大的乳制品，既可作为独立食品食用，也是各种烹饪作品中的重要成分。