機器學習 食品保鮮

機器學習在食品保鮮的應用實例

1. 食品新鮮度預測

• 用途：透過感測器（氣體、溫度、濕度、pH 值）收集數據，機器學習模型可預測食物是否腐敗。

• 模型類型：迴歸模型、分類模型（如 SVM、隨機森林、XGBoost）

• 應用實例：魚、肉類、蔬果的新鮮度評估。
  
  

2. 最佳保存條件推薦

• 利用歷史儲存數據與環境變數，模型可找出最佳溫度、濕度或包裝方式。

• 範例：深度學習模型自動推薦真空包裝與冷藏參數。
  
  

3. 供應鏈品質預測與管理

• 預測食品在運輸與儲存過程中的變質風險。

• 輸入如氣候變化、路線時間、冷鏈溫度波動等資料。
  
  

4. 異常檢測與警報系統

• 使用無監督學習（如 Autoencoder、K-means）檢測感測器異常或食品變質前兆。
  
  

5. 圖像辨識新鮮度評估

• 利用電腦視覺與 CNN 模型辨識水果表面變化、發霉、變色等現象。

🧪 實作關鍵資料來源

• IoT 感測器數據：溫度、濕度、乙烯氣體濃度等。

• 圖像數據：高解析影像、顯微攝影。

• 時間序列資料：儲存時間、物流過程紀錄。