食品是人类生命活动中赖以生存的物质基础,是人类生命的能源。食品安全受到人们更多的关注。通过食品微生物的检测,能够对食品被细菌污染的程度做出正确的评价,细菌总数是食品检疫中最重要的一个标准。本文提出了基于机器视觉和神经网络的图像识别技术,用于食品的细菌总数的快速检测。本文尝试运用自动控制技术,计算机图像处理技术、光学显微技术开发基于PCI总线图像卡的食品细菌总数分析计数系统,在线对细菌进行特征参数的提取和形态分析最后达到计数的目的。并在软件、硬件方面做了较深入的工作,取得了较好的效果。设计制作了前处理机构用于细菌涂片的处理和图像自动采集,自动分析装置用于提取细菌图片并对其特征分析和计数。利用Visual C++软件开发平台编制了与课题研究相对应的分析软件。整个软件工作于Windows环境下,对硬件要求不高,且用户界面友好,易于操作,对细菌图像的分析速度快、准确度高。虽然现在国内外也推出了各种快速检测方法,但是均有各自的缺点,限制了推广。所以图像自动识别技术用于食品的细菌总数的快速检测有很大的发展研究空间。