基于大数据的食品微生物检测智能算法质量控制规程.pdf

T/XZBX0072—2025

基于大数据的食品微生物检测智能算法

质量控制规程

1范围

本文件规定了基于大数据的食品微生物检测智能算法的质量控制要求，包括总体原则、数据质量控

制与样本管理、模型训练与性能验证质量及算法部署运行监控与优化等内容。

本文件适用于面向食品微生物检测领域的图像识别算法、谱图判别算法、菌落智能识别系统、分子

数据深度学习模型等在研发、验证、部署和运行过程中所涉及的质量控制与风险防范流程。适用对象包

括食品检测机构、智能检测系统开发单位、食品企业质量控制部门及监管支持平台。

本文件不适用于不具备数据驱动基础或未集成机器学习能力的传统微生物检测方法。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T27405—2008实验室质量控制规范食品微生物检测

GB/T44881—2023食品生产质量控制与管理通用技术规范

GB/T29471—2020食品安全检测移动实验室通用技术规范

GB/Z23785—2009微生物风险评估在食品安全风险管理中的应用指南

GB/T24364—2023信息安全技术信息安全风险管理实施指南

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

微生物检测智能算法intelligentalgorithmformicrobialdetection

指基于大数据技术，利用机器学习、深度学习、图像识别或模式匹配等方法，对食品微生物检测过

程中的样本图像、分子信号或菌落特征进行自动分析、识别与判断的算法体系。

3.2

算法质量控制algorithmqualitycontrol

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指为确保算法模型在训练、验证、部署和运行全过程中持续满足稳定性、准确性、可重复性与可解

释性要求所实施的技术与管理措施集合。

3.3

数据集完整性datasetintegrity

指构成算法训练与测试的数据在来源、标注、结构与分布方面的真实、准确与覆盖性程度。

3.4

模型漂移modeldrift

指部署运行后算法模型因环境变化、样本偏移或长期未更新导致识别精度下降的现象。

3.5

可解释性explainability

指智能检测算法输出结果的可理解程度，即用户或审查者是否能够理性理解模型如何作出某项判断。

4总体原则

4.1数据可控与来源审查并重

所有用于训练和测试的样本数据应具有合法来源、真实标注与明确属性。数据采集、清洗、标注、

拆分等环节应纳入质量控制范畴，确保模型训练阶段不受“脏数据”干扰。对于外部开放数据集，应记

录数据集版本、来源机构、许可协议与预处理过程，避免模型结果难以追溯。

4.2算法训练过程规范透明

模型开发应遵循可复现、可审查的流程。训练参数应文档化归档；使用的算法框架、依赖环境及软

件版本应清晰说明，便于第三方审计或复现评估。训练过程中的损失收敛曲线、验证准确率趋势图等中

间结果应保留存档。

4.3结果可靠与多指标评价结合

算法模型应通过独立测试集进行准确性验证，并采用多种性能指标综合评估检测效果，避免片面追

求单一数值。模型评估应体现对不同微生物类型、培养环境、图像噪声等复杂场景下的稳健性，测试数

据应覆盖不同菌落形态与采样来源，提升适用广度。

4.4风险意识与可解释性原则融合

对于输出结果直接关联食品安全判断的智能算法，应特别强调模型的透明性与可解释性，采用可视

化标注、重要特征显著性排名、误判案例对照等方式加强结果溯源。应建立与人工审核配套机制，明确

智能算法的风险界限与人工接管条件。

4.5全生命周期质量持续保障

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模型从训