近日，中國水產(chǎn)科學(xué)研究院東海水產(chǎn)研究所水產(chǎn)品溫和加工與綜合利用創(chuàng)新團隊利用計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建了針對大黃魚新鮮度和南極磷蝦粉中蝦青素含量的高效、無損、綠色測定方法。相關(guān)研究成果發(fā)表SCI/EI論文4篇，申請發(fā)明專利2項。

 

　　針對大黃魚新鮮度變化快，消費者難以鑒別的問題，團隊基于計算機視覺技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，構(gòu)建了可區(qū)分12和24小時間隔樣品的智能模型，準確率分別為72%和84%，并且從瞳孔和體色等角度分析了模型判定的潛在機制。上述內(nèi)容發(fā)表SCI論文1篇“Classifying the freshness of large yellow croaker （Larimichthys crocea） at 12- and 24-hour intervals using computer vision technique and convolutional neural network. Smart Agricultural Technology”（Q1，IF 5.7），鄭堯博士為論文第一作者，郭全友研究員為論文通訊作者。以上述研究內(nèi)容為基礎(chǔ)，“基于計算機視覺與深度學(xué)習(xí)的大黃魚多維品質(zhì)分級關(guān)鍵技術(shù)研究及應(yīng)用”還獲得了2025年上海市農(nóng)業(yè)科技創(chuàng)新項目（科技人才培育）的立項支持。

 

　　蝦青素是南極磷蝦粉中重要的營養(yǎng)活性物質(zhì)，傳統(tǒng)定量測定使用的高效液相色譜法前處理時間長、設(shè)備昂貴且需要大量化學(xué)試劑。團隊基于計算機視覺技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，建立了集目標識別、自動圖像采集與預(yù)處理、模型部署、蝦青素預(yù)測、結(jié)果顯示功能的蝦青素在線監(jiān)控系統(tǒng)，結(jié)果顯示系統(tǒng)的絕對誤差分布為-2.40~3.73 mg/kg，相對誤差分布為1.31~8.60%，能夠?qū)崟r、準確、穩(wěn)定地監(jiān)測蝦粉的蝦青素含量。上述內(nèi)容發(fā)表論文3篇“計算機視覺結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速檢測南極磷蝦粉中的蝦青素含量”（EI）、“In-line monitoring astaxanthin in krill meal using computer vision” （Q2，IF 4.6）、“Rapid quantitative analysis of astaxanthin isomers in Antarctic Krill meal by combining computer vision with convolutional neural network”（Q2，IF 2.4），東海所聯(lián)合培養(yǎng)研究生張全通為第一作者，鄭堯博士和郭全友研究員為論文共同通訊作者，上述研究內(nèi)容還申報發(fā)明專利2項。

 

　　上述研究內(nèi)容為水產(chǎn)品品質(zhì)評價提供了智能化解決方案，更從關(guān)鍵技術(shù)上支撐了東海所“藍色食品認證體系”與“數(shù)智興漁工程”的布局與規(guī)劃，服務(wù)漁業(yè)行業(yè)的智能化升級與綠色可持續(xù)發(fā)展。