ToxiFruit：一个用于水果甲醛掺假检测的多类别图像数据集

《Scientific Data》：ToxiFruit: A Multi-class Image Dataset for Formalin Adulteration Detection in Fruits

　　

摘要

滥用甲醛防腐剂以延迟水果成熟并延长保质期，仍是一个重要的食品安全问题，特别是在常规监测能力有限的地区。为支持计算机视觉与机器学习领域关于掺假检测的研究，我们提出 ToxiFruit，一个专注于水果甲醛掺假的精挑多类别图像数据集。该数据集包含 7,200 张原始图像，均匀分布在八个类别中，涵盖孟加拉国四种常见食用水果（苹果、橘橙、芒果和香蕉），每种水果包含两种状态：新鲜水果和甲醛处理水果。图像在孟加拉国四个地理不同的地点自然光下采集，引入了光照、背景及水果外观方面的真实世界变化。为支持模型开发与基准测试，每张原始图像生成了四个增强衍生版本，共产生 28,800 张增强图像；与 7,200 张原始图像合计共有 36,000 个图像文件。所有图像均标准化为 224 × 224 像素。使用同一传感器模块测量了新鲜对照组与甲醛处理样品的相关甲醛传感器响应值，同时通过独立专家检验进一步评估了标签一致性。ToxiFruit 为开发、评估和部署自动水果掺假检测及食品安全监测系统提供了实用的基准资源。