本文獻(xiàn)描述了與例如基于食品項目的圖像數(shù)據(jù)確定食品項目的質(zhì)量相關(guān)的設(shè)備、系統(tǒng)和方法。

背景技術(shù)：

1、諸如農(nóng)產(chǎn)品、水果和肉類等食品項目可以具有不同的質(zhì)量量度，從而可能影響其對于消費(fèi)的適宜性和在供應(yīng)鏈中的價值。整個供應(yīng)鏈上的多個不同的利益相關(guān)方都有興趣評價這樣的食品項目的質(zhì)量量度。作為舉例，食品項目顏色可以是能夠被用來對食品項目進(jìn)行歸類和評級的質(zhì)量指標(biāo)。不同的質(zhì)量量度還可能會影響消費(fèi)者購買決定。

2、具有諸如良好顏色屬性等質(zhì)量量度的食品項目可能比顏色不佳或者具有其他較差質(zhì)量量度的食品項目的價值更高。顏色和其他質(zhì)量量度可以被用來表明食品項目的成熟度、堅硬度、感染、腐爛、脫水、口味、甜度和酸度特征。這些特征當(dāng)中的任一項在整個供應(yīng)鏈中以及在消費(fèi)者的消費(fèi)決定中都可能是有價值的。舉例來說，食品項目中的褐變可能表明腐爛或感染。通過對于顏色褐變的早期識別，可以做出供應(yīng)鏈修改以避免浪費(fèi)食品項目。

3、基于可見光譜中的食品項目的圖像數(shù)據(jù)客觀并且定量地定義高質(zhì)量食品項目可能存在挑戰(zhàn)。供應(yīng)鏈中的有關(guān)利益相關(guān)方可以觀察和比較在食品項目中或其上可見的顏色或特征。但是人眼只能區(qū)分極端情況下的顏色差異或其他特征差異，或者只有在顏色差異或其他特征差異顯而易見的情況下才能做出區(qū)分。舉例來說，人眼可能能夠區(qū)分青檸是黃色、綠色或棕色，或者某個青檸比其他青檸更黃，但是人眼可能無法識別更加細(xì)微的顏色改變。作為另一個示例，人眼在對特定食品項目在其生命期期間所能獲得的所有可能顏色進(jìn)行全面的顏色排列和比較方面存在挑戰(zhàn)。食品項目的整個生命期期間的顏色和其他特征的細(xì)微改變可以表示該食品項目的質(zhì)量改變。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本文獻(xiàn)總體上描述了用于例如基于圖像數(shù)據(jù)對食品項目(例如蔬菜、水果、肉類)的質(zhì)量進(jìn)行非侵入性評估的系統(tǒng)、方法和技術(shù)。更具體來說，所公開的技術(shù)提供了從利用或者在紫外(uv)光條件下捕獲的圖像數(shù)據(jù)評估食品項目的質(zhì)量。表明質(zhì)量的食品項目的特征(例如細(xì)微的顏色改變，圍繞淤痕或腐爛或其他感染的區(qū)域等)在可見光譜中有時可能不是很容易辨認(rèn)。uv光可以導(dǎo)致潛在感染(比如淤痕、腐爛、脫水、霉變等)發(fā)出熒光。由于潛在感染在uv光中更加可見，因此可以在uv光條件下捕獲食品項目的圖像數(shù)據(jù)。所述圖像數(shù)據(jù)可以包括圖像(例如rgb、高光譜、多光譜等)以及附加的元數(shù)據(jù)。作為說明性示例，所公開的技術(shù)可以被用來對食品項目顏色進(jìn)行評估以確定食品項目質(zhì)量，比如感染存在、成熟度、食用適合度、霉變、腐爛、脫水等。所公開的技術(shù)可以區(qū)分不管是顯而易見的還是細(xì)微的顏色差異，以幫助確定針對食品項目的一個或多個不同的質(zhì)量量度。

2、舉例來說，所公開的技術(shù)可以識別柑橘類水果(例如橙子、青檸、檸檬等)中的感染的存在，柑橘類水果的多少表面積被感染覆蓋，基于感染存在的柑橘類水果的當(dāng)前可食用度，以及柑橘類水果保持可食用的預(yù)測時間長度。所公開的技術(shù)可以針對單個食品項目和/或相同食品類型的成批食品項目做出這樣的確定?？梢岳脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)(比如k均值聚類)訓(xùn)練至少一個模型，以確定前面所提到的針對食品項目的質(zhì)量量度。所述至少一個模型還可以被訓(xùn)練為識別針對各種其他類型的食品項目(例如牛油果、蘋果、漿果、芒果、黃瓜、甜椒等)的各種其他質(zhì)量量度(例如保質(zhì)期、成熟度、腐爛、霉變、脫水、淤痕、霉變等)。其結(jié)果是，特別當(dāng)人眼可能無法提供客觀和全面的量化或者可能無法區(qū)分食品項目中的細(xì)微改變(比如淤痕、感染、老化、成熟度、味道等)或食品項目的質(zhì)量的其他不可見特征時，可以對食品項目的質(zhì)量進(jìn)行評估。此外，不同類型的感染(例如潛在感染、創(chuàng)傷感染)具有不同的熒光簽名?？梢允褂猛ㄟ^機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)(例如k均值聚類)訓(xùn)練的模型來識別這些獨有簽名中的每一個，從而以高精度和高吞吐量識別這樣的類型的感染。基于所檢測到的感染，所公開的技術(shù)還可以確定和預(yù)測食品項目的保質(zhì)期和/或針對食品項目的可食用時間長度，從而可以做出適當(dāng)?shù)墓?yīng)鏈修改以消除或減少食品項目的浪費(fèi)。

3、所公開的技術(shù)可以提供生成不同的量度，所述不同的量度可以被用來識別表明食品項目的質(zhì)量的所述食品項目的不同特征?？梢詫τ诿總€食品項目定義質(zhì)量量度。還可以對于每種類型的食品項目定義質(zhì)量量度。舉例來說，與青檸、牛油果、橙子、檸檬、青檸以及其他水果和農(nóng)產(chǎn)品相比，蘋果可以具有不同的顏色量度以及用以識別感染或其他質(zhì)量量度/特征的相應(yīng)的(多個)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型。

4、所公開的技術(shù)還可以被用來確定食品項目中的感染的存在?；谒_定的感染存在，可以在早期對供應(yīng)鏈做出修改。舉例來說，一旦食品項目進(jìn)入儲存設(shè)施，可以實施在本公開內(nèi)容中所描述的質(zhì)量評估?？梢栽诖藭r間點對食品項目的質(zhì)量進(jìn)行評估，這可以是關(guān)于食品項目在多長時間是可食用或可消費(fèi)的重要指標(biāo)(即使食品項目存在一些感染)。如果食品項目的質(zhì)量被識別為較差(例如食品項目所具有的感染數(shù)量超出某個閾值健康水平)，則可以對供應(yīng)鏈進(jìn)行修改以立即將食品項目裝運(yùn)到最近地理位置處的消費(fèi)者(例如如果所公開的技術(shù)確定食品項目對于一定時間量仍然是可消費(fèi)的)，或者將食品項目裝運(yùn)到食品加工廠。如果食品項目的質(zhì)量被識別為良好(例如食品項目沒有感染或者所具有的感染數(shù)量低于閾值健康水平)，則可以對供應(yīng)鏈進(jìn)行修改，以將食品項目儲存一段時間，或者將食品項目運(yùn)輸?shù)礁h(yuǎn)地理位置處的消費(fèi)者?；谡麄€供應(yīng)鏈生命周期中的有關(guān)利益相關(guān)方的優(yōu)選項和所確定的農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量量度，可以確定一項或多項其他供應(yīng)鏈修改。

5、本文中所描述的一個或多個實施例可以包括一種用于使用圖像數(shù)據(jù)確定食品項目中的感染的方法，所述方法包括：通過計算系統(tǒng)從成像設(shè)備接收紫外(uv)光下的食品項目的圖像數(shù)據(jù)；通過計算系統(tǒng)對圖像數(shù)據(jù)實施對象檢測，以識別圍繞圖像數(shù)據(jù)中的每一個食品項目的邊框；通過計算系統(tǒng)基于圍繞圖像數(shù)據(jù)中的每一個食品項目的邊框確定針對圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，每一個邊框在網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中被指派網(wǎng)格索引，網(wǎng)格索引被用來在數(shù)據(jù)存儲庫中標(biāo)識食品項目；通過計算系統(tǒng)對于每一個食品項目通過對圖像數(shù)據(jù)的邊框部分應(yīng)用模型而確定針對該食品項目的感染存在量度，所述模型是使用其他食品項目在uv光下的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)所訓(xùn)練，所述圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于先前將所述其他食品項目的第一部分識別為具有感染特征并且將所述其他食品項目的第二部分識別為具有健康質(zhì)量特征而被注釋，其中所述其他食品項目與所述食品項目屬于相同的食品類型；通過計算系統(tǒng)基于確定針對每一個食品項目的感染存在量度表明感染的存在而確定針對該食品項目的感染覆蓋量度；以及通過計算系統(tǒng)對于每一個食品項目返回：(i)包含所述食品項目的圖像數(shù)據(jù)的邊框部分，(ii)網(wǎng)格索引，(iii)針對該食品項目的感染存在量度，以及(iv)針對該食品項目的感染覆蓋量度。

6、在一些實現(xiàn)方式中，本文中所描述的實施例可以可選地包括以下特征當(dāng)中的一項或多項。舉例來說，針對食品項目的感染覆蓋量度可以是包括表明感染的特征的食品項目的表面的百分比。圖像數(shù)據(jù)中的食品項目可以包括枸櫞、柑桔、柚子、橙子、葡萄柚、檸檬、青檸和柑橘的至少其中之一。感染存在量度可以是表明健康食品項目或受感染食品項目的字符串值。

7、所述方法還可以包括：通過計算系統(tǒng)將圖像數(shù)據(jù)中的一組食品項目識別為具有滿足閾值感染水平的各自的感染存在量度，所述閾值感染水平表明食品項目受到感染；通過計算系統(tǒng)通過對圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用可食用性模型而確定針對該組食品項目的可食用性量度，所述可食用性模型是使用受感染食品項目的訓(xùn)練時間序列圖像數(shù)據(jù)所訓(xùn)練，所述訓(xùn)練時間序列圖像數(shù)據(jù)通過對于與受感染食品項目的可食用時間長度相關(guān)的感染表面覆蓋的先前識別而被注釋，所述受感染食品項目與所述食品項目屬于相同的食品類型；以及計算系統(tǒng)返回針對該組食品項目的可食用性量度。所述可食用性量度可以表明該組食品項目是否可食用。計算系統(tǒng)確定針對該組食品項目的可食用性量度可以包括預(yù)測針對該組食品項目的可食用時間長度。所述可食用性量度可以表明針對該組食品項目的可食用時間長度。

8、作為另一個示例，計算系統(tǒng)使用包括以下步驟的處理來訓(xùn)練模型：接收其他食品項目的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)；對圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)實施對象檢測以識別圍繞食品項目的訓(xùn)練邊框；識別邊框中的食品項目的健康特征、受感染特征和背景特征；將所識別出的特征映射到多顏色空間中；以及使用聚類算法訓(xùn)練模型，以基于被映射到多顏色空間中的所識別出的特征確定針對食品項目的感染存在量度。所述聚類算法可以是k均值。在一些實現(xiàn)方式中，所述方法可以包括：計算系統(tǒng)向用戶計算設(shè)備發(fā)送針對圖像數(shù)據(jù)中的每一個食品項目的感染存在量度，以供在圖形用戶界面(gui)中顯示。

9、所述方法還可以包括：計算系統(tǒng)對于每一個食品項目從數(shù)據(jù)存儲庫取回針對該食品項目的感染存在量度；計算系統(tǒng)識別包括針對食品項目的已有供應(yīng)鏈調(diào)度和目的地的針對食品項目的供應(yīng)鏈信息；計算系統(tǒng)基于感染存在量度確定是否修改針對食品項目的供應(yīng)鏈信息；響應(yīng)于確定修改供應(yīng)鏈信息，計算系統(tǒng)基于感染存在量度生成修改后的供應(yīng)鏈信息，所述修改后的供應(yīng)鏈信息包括針對食品項目的修改后的供應(yīng)鏈調(diào)度和修改后的目的地當(dāng)中的一項或多項；以及計算系統(tǒng)將修改后的供應(yīng)鏈信息發(fā)送到一個或多個供應(yīng)鏈參與者，以實現(xiàn)修改后的供應(yīng)鏈信息。計算系統(tǒng)基于感染存在量度確定是否修改針對食品項目的供應(yīng)鏈信息可以包括確定感染存在量度滿足閾值感染水平，所述閾值感染水平表明食品項目受到感染而不是健康的。所述修改后的供應(yīng)鏈信息可以包括指令，所述指令在由一個或多個供應(yīng)鏈參與者執(zhí)行時導(dǎo)致食品項目被移動以供出站裝運(yùn)到地理上最接近食品項目的位置的末端消費(fèi)者。所述修改后的供應(yīng)鏈信息可以包括指令，所述指令在由一個或多個供應(yīng)鏈參與者執(zhí)行時導(dǎo)致以下情況的至少其中之一：(i)食品項目被移動以供裝運(yùn)到食品加工廠，或者(ii)圍繞食品項目的受控制大氣條件發(fā)生改變。

10、作為另一個示例，所述圖像數(shù)據(jù)可以包括rgb圖像、高光譜圖像、多光譜圖像、核磁共振(nmr)圖像和磁共振圖像(mri)的至少其中之一。此外，通過計算系統(tǒng)對于每一個食品項目確定針對該食品項目的感染存在量度包括：基于食品項目的感染覆蓋超出閾值感染覆蓋而確定該食品項目受到感染。所述方法還可以包括：基于食品項目的感染覆蓋小于閾值感染覆蓋而確定該食品項目是健康的。

11、在一些實現(xiàn)方式中，通過計算系統(tǒng)基于確定針對每一個食品項目的感染存在量度表明感染的存在而確定針對該食品項目的感染覆蓋量度可以包括：將圖像數(shù)據(jù)中表示食品項目的健康特征和食品項目的不健康特征的像素求和；將圖像數(shù)據(jù)中表示食品項目的不健康特征的像素數(shù)量除以求和的像素，以生成感染覆蓋值；以及將感染覆蓋值乘以預(yù)定因數(shù)，以生成作為感染覆蓋量度的百分比值。

12、本文中所描述的一個或多個實施例可以包括一種用于使用圖像數(shù)據(jù)確定食品項目中的感染存在的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：可以照射相同食品類型的食品項目的至少一個光源，所述至少一個光源發(fā)射紫外(uv)光；可以在食品項目被所述至少一個光源照射時捕獲針對食品項目的圖像數(shù)據(jù)的一個或多個成像設(shè)備；以及與所述一個或多個成像設(shè)備通信的至少一個計算系統(tǒng)，所述至少一個計算系統(tǒng)被配置為：從所述一個或多個成像設(shè)備接收uv光下的食品項目的圖像數(shù)據(jù)；對圖像數(shù)據(jù)實施對象檢測，以識別圍繞圖像數(shù)據(jù)中的每一個食品項目的邊框；基于圍繞圖像數(shù)據(jù)中的每一個食品項目的邊框確定針對圖像數(shù)據(jù)的網(wǎng)格結(jié)構(gòu)，其中每一個邊框在網(wǎng)格結(jié)構(gòu)中被指派網(wǎng)格索引，網(wǎng)格索引被用來在數(shù)據(jù)存儲庫中標(biāo)識食品項目；對于每一個食品項目通過對圖像數(shù)據(jù)的邊框部分應(yīng)用模型而確定針對該食品項目的感染存在量度，所述模型是使用其他食品項目在uv光下的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)所訓(xùn)練，所述圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于先前將所述其他食品項目的第一部分識別為具有感染特征并且將所述其他食品項目的第二部分識別為具有健康質(zhì)量特征而被注釋，其中所述其他食品項目與所述食品項目屬于相同的食品類型；基于確定針對每一個食品項目的感染存在量度表明感染的存在而確定針對該食品項目的感染覆蓋量度；以及對于每一個食品項目返回：(i)包含所述食品項目的圖像數(shù)據(jù)的邊框部分，(ii)網(wǎng)格索引，(iii)針對該食品項目的感染存在量度，以及(iv)針對該食品項目的感染覆蓋量度。

13、所述系統(tǒng)可以可選地包括以下特征當(dāng)中的一項或多項。舉例來說，所述至少一個光源可以是uv?led燈。所述至少一個光源可以是黑光燈。所述至少一個光源可以是uv泛光燈。所述至少一個光源可以發(fā)射具有近似300nm-400nm范圍內(nèi)的波長的uv光。針對食品項目的感染覆蓋量度可以是包括表明感染的特征的食品項目的表面的百分比。圖像數(shù)據(jù)中的食品項目可以包括枸櫞、柑桔、柚子、橙子、葡萄柚、檸檬、青檸和柑橘的至少其中之一。

14、在一些實現(xiàn)方式中，所述至少一個計算系統(tǒng)還可以：將圖像數(shù)據(jù)中的一組食品項目識別為具有滿足閾值感染水平的各自的感染存在量度，所述閾值感染水平表明食品項目受到感染；通過對圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用可食用性模型而確定針對該組食品項目的可食用性量度，所述可食用性模型是使用受感染食品項目的訓(xùn)練時間序列圖像數(shù)據(jù)所訓(xùn)練，所述訓(xùn)練時間序列圖像數(shù)據(jù)通過對于與受感染食品項目的可食用時間長度相關(guān)的感染表面覆蓋的先前識別而被注釋，其中所述受感染食品項目與所述食品項目屬于相同的食品類型；以及返回針對該組食品項目的可食用性量度。所述圖像數(shù)據(jù)可以是該組食品項目的時間序列圖像數(shù)據(jù)。

15、作為另一個示例，所述至少一個計算系統(tǒng)可以基于確定針對每一個食品項目的感染存在量度表明感染的存在，基于以下步驟確定針對該食品項目的感染覆蓋量度：將圖像數(shù)據(jù)中表示食品項目的健康特征和食品項目的不健康特征的像素求和；將圖像數(shù)據(jù)中表示食品項目的不健康特征的像素數(shù)量除以求和的像素，以生成感染覆蓋值；以及將感染覆蓋值乘以預(yù)定因數(shù)，以生成作為感染覆蓋量度的百分比值。

16、本文中所描述的一個或多個實施例可以包括一種用于使用圖像數(shù)據(jù)確定食品項目中的感染存在的方法，所述方法包括：通過計算系統(tǒng)從成像設(shè)備接收uv光下的食品項目的圖像數(shù)據(jù)；通過計算系統(tǒng)通過對圖像數(shù)據(jù)應(yīng)用模型而確定針對所述食品項目的感染存在量度，所述模型是使用其他食品項目在uv光下的圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)所訓(xùn)練，所述圖像訓(xùn)練數(shù)據(jù)基于先前將所述其他食品項目的第一部分識別為具有感染特征并且將所述其他食品項目的第二部分識別為具有健康質(zhì)量特征而被注釋，其中所述其他食品項目與所述食品項目屬于相同的食品類型；以及通過計算系統(tǒng)返回針對圖像數(shù)據(jù)中的食品項目的感染存在量度。

17、所述方法可以可選地包括以下特征當(dāng)中的一項或多項。舉例來說，所述方法可以包括：通過計算系統(tǒng)基于感染存在量度表明感染的存在確定針對食品項目的感染覆蓋量度；以及通過計算系統(tǒng)返回針對圖像數(shù)據(jù)中的食品項目的感染覆蓋量度。在一些實現(xiàn)方式中，通過計算系統(tǒng)返回針對圖像數(shù)據(jù)中的食品項目的感染存在量度可以包括：將感染存在量度和感染覆蓋量度發(fā)送到用戶設(shè)備以供在用戶設(shè)備處的gui顯示中呈現(xiàn)。

18、本文中所描述的設(shè)備、系統(tǒng)和技術(shù)可以提供以下優(yōu)點當(dāng)中的一項或多項。舉例來說，所公開的技術(shù)可以提供對于在可見光譜中通過圖像數(shù)據(jù)或者用人眼可能不容易檢測到的食品項目的質(zhì)量特征的準(zhǔn)確評估。因此，可以在uv光條件下捕獲食品項目的圖像數(shù)據(jù)。uv光可以導(dǎo)致潛在感染(比如淤痕、腐爛、脫水、霉變等)發(fā)出熒光。由于潛在感染在uv光中更加可見，因此在這樣的條件下捕獲的圖像數(shù)據(jù)可以被用來比在其他光照條件下更加準(zhǔn)確地評估食品項目質(zhì)量。

19、此外，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的模型，可以從出現(xiàn)在uv光條件下所捕獲的圖像數(shù)據(jù)中的細(xì)微差異更加準(zhǔn)確地確定食品項目質(zhì)量。人眼在嘗試觀察食品項目外觀的細(xì)微改變時可能容易出錯，并且無法檢測到諸如潛在或創(chuàng)傷感染等食品項目的不可見特征。舉例來說，人眼可能無法注意到橙子的霉點周圍部分上的微小變色，這可能表明腐爛或其他較差質(zhì)量特征的早期跡象，比如可供食用/消費(fèi)的時間長度變短。此外，工人將必須受到訓(xùn)練以通過定量的方式對食品項目的顏色和質(zhì)量進(jìn)行視覺測量。這可能是繁瑣耗時的過程，并且可能發(fā)生人為偏差。所公開的技術(shù)提供了從(多個)高質(zhì)量加標(biāo)簽和/或無標(biāo)簽數(shù)據(jù)集自動并且準(zhǔn)確地檢測食品項目中的不同質(zhì)量特征。所公開的技術(shù)提供了在可見光譜和顏色之外分析食品項目的質(zhì)量，所有這些對于人眼觀察和分析可能存在挑戰(zhàn)或者是不可能的。因此，所公開的技術(shù)可以提供更深度的分析，從而提高效率并且減少可能從觀察食品項目的可見特征發(fā)生的人為誤差。

20、作為另一個示例，所公開的技術(shù)可以被用來在供應(yīng)鏈生命周期中的足夠早期做出適當(dāng)?shù)墓?yīng)鏈修改，以減少基于食品項目的浪費(fèi)?？梢栽谡麄€供應(yīng)鏈中的任一點對食品項目質(zhì)量進(jìn)行評估。舉例來說，可以在將食品項目從農(nóng)場裝運(yùn)到儲存設(shè)施之前對質(zhì)量進(jìn)行評估。還可以一旦當(dāng)食品項目到達(dá)儲存設(shè)施時對質(zhì)量進(jìn)行評估。在一些實現(xiàn)方式中，甚至可以一旦在雜貨商店中上架并且可用于消費(fèi)者時對質(zhì)量進(jìn)行評估。當(dāng)在供應(yīng)鏈生命周期中的早期對食品項目質(zhì)量進(jìn)行評估時，可以基于食品項目的所識別和/或預(yù)期的質(zhì)量更加適當(dāng)?shù)貙@樣的食品項目進(jìn)行歸類。舉例來說，與被識別為質(zhì)量較差(例如具有一定數(shù)量的潛在或創(chuàng)傷感染)的食品項目相比，在進(jìn)入儲存設(shè)施時被識別為質(zhì)量良好(例如沒有潛在或創(chuàng)傷感染)的食品項目可以在設(shè)施中被儲存更長時間。還可以關(guān)于如何和合適對食品項目進(jìn)行處理做出改進(jìn)的決定。舉例來說，如果一個或多個食品項目被確定為不滿足閾值質(zhì)量水平(例如具有閾值數(shù)量的感染存在)，則所公開的技術(shù)可以確定適當(dāng)?shù)墓?yīng)鏈修改是發(fā)起對食品項目應(yīng)用抗菌處理。還可以使用所公開的技術(shù)確定消費(fèi)和可食用性時間范圍，從而可以影響何時將食品項目遞送到雜貨商店，將食品項目保持儲存多長時間，以及是否應(yīng)當(dāng)將食品項目遞送到食品加工廠而不是雜貨商店。

21、如通篇所描述的那樣，所公開的技術(shù)可以生成對于食品項目的強(qiáng)健質(zhì)量評估?？梢允褂脵C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與高質(zhì)量加標(biāo)簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成和訓(xùn)練不同的模型，以便對與不同食品項目相關(guān)聯(lián)的不同質(zhì)量特征進(jìn)行識別和打分。這樣的強(qiáng)健質(zhì)量評估可以有利于更加準(zhǔn)確地監(jiān)測食品項目質(zhì)量和相應(yīng)地修改供應(yīng)鏈，以便減少或消除基于食品項目的浪費(fèi)。

22、作為另一個示例，所公開的技術(shù)提供了以非破壞性方式對食品項目的質(zhì)量進(jìn)行評估。由于模型被訓(xùn)練為從uv光條件下的圖像數(shù)據(jù)分析食品項目的質(zhì)量特性，因此人類可以不必對食品項目的表皮、表面或肉體實施諸如打孔或擠壓等破壞性技術(shù)以確定其質(zhì)量。其結(jié)果是，可以在不實際降低食品項目的質(zhì)量的情況下對遞送到末端消費(fèi)者的食品項目進(jìn)行準(zhǔn)確地測試和質(zhì)量評估。因此，所述模型被訓(xùn)練為從食品項目的圖像數(shù)據(jù)中提取質(zhì)量特征，而不是需要人類在食品項目被遞送到消費(fèi)者之前將其破壞或以其他方式改動。當(dāng)所公開的技術(shù)被用于評估食品項目質(zhì)量時，可以將更高質(zhì)量的食品項目遞送到消費(fèi)者，并且食品項目可以免于浪費(fèi)。

23、在附圖和下面的描述中闡述了一種或多種實現(xiàn)方式的細(xì)節(jié)。其他特征和優(yōu)點將從下面的描述和附圖以及從權(quán)利要求變得顯而易見。