本文运用了显微图像技术和BP神经网络技术,对食品中的细菌总数进行分析和计数,建立了食品中细菌总数快速检测系统。介绍了目前存在的检测食品中细菌总数的各种检测方法和图像识别技术发展的概况,指出应用显微图像识别技术建立一种新的快速检测的必要性。设计制作了前处理机构和自动分析装置,前处理装置用于细菌的离心分离和染色,自动分析装置用于提取细菌图片并对其特征分析和计数。使用摄像头摄取样品细菌图片,运用图像运算,平滑及滤波等手段对原始图像进行消除背景,去除噪声等处理进行图像处理,在此基础上重点进行了特征提取工作,利用细菌的特点提出了周长、面积、形状因子、矩形度、伸长度、特征灰度等指标进行识别的观点,并输入神经网络分类器进行模式识别,最后给出检测结果。最后,应用Visual C++语言编写了食品中细菌总数的快速检测系统,结果证明其方法简单、快速、准确。