在国外，计算机视觉系统应用十分普及，主要集中在食品饮料、汽车、电子、冶金、零配件装配及制造等行业。纵观国内，计算机视觉技术的应用开始于90年代，机器视觉系统产品刚起步，目前主要集中在食品饮料、包装、色选、质量检测、制药、印刷等行业。随着计算机视觉技术及人工智能的发展，将在更广泛的食品工业等领域得到使用，比如大规模食品细粒度图像识别和检索。
民以食为天，一日三餐不可少。然而，饮食对我们也产生不同程度的影响，尤其是当今社会生活节奏非常的快，很多人在日常生活中都存在一日三餐不按时进餐的坏习惯，或者饮食搭配不合理，营养摄入不均衡，这样会影响到肠胃的健康，慢慢的可能就会诱发肠胃炎。而通过计算机视觉，跟踪食品消费行为，识别食品并分析等，不仅帮助个人预防疾病，而且使人们饮食更健康、营养。
所谓计算机视觉，是一门研究如何使机器“看”的科学，换句话说，就是指用摄像和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，再进行图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉系统需要图象信号，图象处理，图像分析，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模等，才能得到最终的结果。
近些年，随着计算机图像、计算机视觉模式识别和互联网等前沿科技的迅猛发展和深入应用，计算机视觉系统已经在食品工业等各行各业逐渐得到广泛的应用。计算机视觉系统利用深度学习进行食品图像识别，分析食品，正成为营养分析、饮食管理和食品推荐等诸多健康应用的热点，其还可以支持基本和复杂的视觉和学习任务，如细粒度食品识别和检索等等。
日前，CCF A类国际顶级会议-国际计算机视觉大会主办“大规模食品图像识别和检索”挑战赛。据了解，该挑战赛主要分为大规模食品图像细粒度识别和大规模食品图像细粒度检索两大赛道，其检索赛道的任务是利用由某外卖平台提供的大规模食品数据集，实现对食品图像的检索。经过国内外团队激烈角逐、筛选，合肥一团队荣获亚军。
除了细粒度食品识别和检索，在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，会用到计算机视觉来替代人工视觉。而在诸如麦粒、大米、花椒、花生及果蔬等大批量重复性工业分选过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度，剔除原料中的杂质、瑕疵粒和异色粒剔除，保证产品生产品质，更好地适应市场对高品质的要求，提高价值空间。
除了食品工业相关领域应用，计算机视觉模式识别、质量检测、生物特征识别、光学字符识别、遥感、智能视频监控、人机交互领域、机器人视觉导航等领域得到融合应用。可以预估的是，随着大数据、物联网、云计算、5G和人工智能的快速发展，以及机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来食品工业制造等企业中得到越来越广泛的应用。
(原标题：计算机视觉用于食品细粒度图像识别，响应在线图像需求)
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