基于VGG19与改进人工原生动物优化器(IAPO)的肉类新鲜度智能检测方法研究

本研究针对肉类新鲜度评估的精准需求，开发了一种融合VGG19卷积神经网络与改进人工原生动物优化器(IAPO)的深度学习模型。通过特征提取-选择-分类三阶段策略，实现了对新鲜、半新鲜及腐败肉类的98.51%高精度分类，灵敏度达98.54%，特异性达99.24%。该方法为食品工业自动化质检提供了高效解决方案，显著优于现有五种优化算法，对减少食品浪费、保障安全具有重要实践价值。

　　

在全球肉类产量持续增长（2023年达7660万吨）而传统质检效率低下的背景下，肉类新鲜度评估成为食品工业的痛点。现有生化检测方法耗时长、成本高，难以满足日益增长的自动化需求。尤其值得注意的是，北美和欧洲等传统产区产量下降与新兴市场消费增长（2032年人均年消费预计29.5公斤）形成鲜明对比，更凸显了开发智能质检技术的紧迫性。肉类富含75%水分和19%蛋白质的生化特性，使其极易腐败变质，而当前计算机视觉技术在区分"半新鲜"等过渡状态时仍存在精度不足的问题。

针对这一挑战，研究人员创新性地将VGG19卷积神经网络与改进人工原生动物优化器(IAPO)相结合。研究团队首先利用VGG19从肉类图像中提取深层特征，随后通过粒子群优化(PSO)增强的IAPO算法进行特征选择，最终构建分类模型。实验采用NVIDIA Tesla T4 GPU加速，对比了海洋捕食者算法(MPA)、电鱼优化(EFO)等五种基准方法，所有数据来源于公开数据集。

主要研究结果

1. 特征提取优化
VGG19网络成功捕获肉类表面颜色、纹理等关键腐败指标，其19层深度结构有效提取了从微观到宏观的多尺度特征。

2. 算法性能突破
IAPO通过PSO初始化种群，将特征维度降低40%的同时，使分类准确率提升至98.51%，较传统APO提高2.3%。特异性达99.24%表明其极少将腐败肉误判为新鲜产品。

3. 横向对比优势
在与MPA、EFO等算法的较量中，IAPO在收敛速度上快1.8倍，且抗噪声能力突出，在模拟市场环境测试中保持97.6%的稳定精度。

结论与展望
该研究首次将生物启发算法IAPO引入食品质量检测领域，其98.54%的灵敏度意味着每100份变质肉仅漏检1.46份，显著优于前人研究中HarNet模型80%的精度。方法符合SDG12可持续供应链要求，单样本检测耗时<0.3秒，适合集成到屠宰场分拣线或超市智能货架。未来可拓展至禽类、水产等多品类新鲜度检测，但需解决跨物种特征迁移问题。作者建议结合近红外光谱（如Feng等研究的R²=0.948模型）进一步提升化学腐败指标的捕捉能力。

这项发表于《Food Chemistry》的成果，为Industry 4.0时代的智能食品监管提供了关键技术支撑，其开源代码部署方案将加速产业应用落地。