ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ БАКТЕРИЙ В ПРОДУКТАХ ПИТАНИЯ

Рассматривается один из способов решения актуальной проблемы обеспечения контроля качества продуктов питания с использованием методов машинного обучения. Существующие в настоящее время методы анализа требуют специального лабораторного оборудования, значительного времени и сильно зависят от квалификации и некоторых физиологических особенностей эксперта, в то время как предлагаемый метод позволяет существенно снизить затраты за счет автоматизации процесса. Рассмотрено устройство, реализующее данный метод, принцип действия которого основан на флуоресцентной микроскопии. Для набора обучающих данных решена задача классификации объектов на классы «бактерия» и «сторонний артефакт», проведен сравнительный анализ различных алгоритмов классификации (метод опорных векторов, случайный лес, деревья решений C4.5, метод k ближайших соседей, метод Байеса), который показал, что наилучшей эффективностью обладают метод опорных векторов и случайный лес. Данная работа выполнена на кафедре мехатроники Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики и кафедре контроля качества и промышленной обработки изображений Технического университета г. Ильменау (Германия) в рамках совместной программы «Михаил Ломоносов» Министерства образования и науки Российской Федерации и Германской службы академических обменов.