近日，中国标准化研究院（以下简称标准院）资源环境标准化研究所/国家市场监督管理总局重点实验室（能效水效及绿色化）马劭瑾博士在国际知名期刊《Food Research International》上发表了题为《Classification of oatmeal residue levels on bowls using fluorescence imaging: Toward an intelligent method for assessing dishwasher cleaning performance》（《基于荧光成像的饭碗表面燕麦粥残留分级：一种评估洗碗机清洁性能的智能方法 》）的研究论文。

       洗碗机的洗净性能是衡量其核心清洁能力的关键指标，直接关系着产品的能效水效等级划分。目前，国内外相关标准均采用人工目视评分法进行洗净性能评估。该方法存在显著的个体偏差、复现性差等问题。为此，研究团队引入了基于荧光成像的智能检测方法。该方法以被燕麦粥污染的米饭碗为测试对象，通过荧光激发-发射矩阵确定了最佳荧光激发波长，并构建了基于改进YOLO模型的识别算法，该模型在精确率、召回率等关键指标上均优于传统模型，以色适应处理后的蓝色通道图像数据集表现最为突出。在此基础上，提出面积校正算法以消除碗曲面畸变，并建立基于残留物面积的量化评估模型。该研究为洗碗机能效水效等级的精准划分提供科学依据与技术支撑。

       《Food Research International》是国际食品工程领域知名期刊，重点关注食品科学、技术、工程与营养领域内具有重要意义的前沿及高影响力的研究，位列中国科学院一区Top期刊，影响因子为8。该项研究得到了国家市场监督管理总局科技计划项目和中国标准化研究院自有资金研发项目支持，通讯作者为白雪研究员。