本文针对食品卫生检验中的两项重要微生物指标的快速检测方法进行研究,旨在开发一个能够同时检测细菌总数和大肠菌群数的快速检测系统。本文首先对基于图像识别技术开发的食品中细菌总数快速检测系统的前处理系统进行研究,进一步完善该快速检测系统,使其检测误差达到应用要求。随后对食品中大肠菌群的快速检测技术的可行性进行研究并开发了检测软件。本文主要进行了如下四方面的工作:⑴对细菌总数检测的前处理过程进行研究,确定最佳的处理过程并设计必要的前处理设备。⑵对细菌总数的快速检测技术的准确度进行分析,结果证明其方法简单、快速、准确。⑶分别用线性回归模型和BP神经网络模型建立细菌总数和杆菌总数与大肠菌群数之间的关系。比较两种模型的预测准确度及预测平均误差,确定选用线性模型判断食品中大肠菌群数是否符合国家标准,而在对不合格产品中的大肠菌群数值进行预测时采用BP神经网络模型预测准确度较高。⑷应用Visual C++编程制作食品中大肠菌群的快速检测软件系统,可视化程度高、易于操作。