食品是人类生存和发展最基本的物质,当今我国经济高速发展,我国食品产业集群也呈现高速发展态势,伴随着经济发展实现了跨越式发展。但是对于食品而言,安全和健康是最基本的要求,如何加强促进健康素养,规范健康科普工作,为公众提供科学权威的食品健康科普知识,在目前我国人民日常生活中显得尤为重要。鉴于现实的需求,本文主要研究并开发一种食品成分识别系统,适用于市场上所有有包装的食品,根据食品包装材料上的成分信息,提示用户该食品的成分是否健康、有无添加剂、哪一类人群适合食用、食用时有什么禁忌等。该系统对用户友好,且使用方便,适用所有人群,能有效帮助用户了解该食品商品中成分的信息,并对此做出鉴别。在技术方面,以数字图像处理技术为基础,梳理本文中涉及到的去噪、分割算法以及文字识别技术,着重探讨了基于深度学习的去噪、分割算法和基于深度学习的文字识别技术。本文开发一个简单的食品包装图像识别系统,将待检测食品的包装标识图像进行去噪、分割,得到目标文字图块;然后根据文字识别技术,对目标文字图块进行文本提取,得到对应的文本信息;接着将文本信息与预设食品专业词典进行匹配分词,得到分词结果;最后根据分词结果对所检测食品进行食品成分识别。通过该方法,能对检测的食品包装标识图像上的食品成分信息进行提取,实现了对食品中成分信息的有效识别,对用户感兴趣的成分信息提供在线科普,帮助用户快捷地判断食品中是否含有添加剂或有害成分,或者食用禁忌等问题。总之,本文中研究并开发的基于数字图像处理技术的食品成分识别系统,经过检测能有效识别食品包装中标识的成分信息,并在生活中协助用户了解该食品商品中成分信息的健康、安全级别,对于提升用户食品健康方面有十分积极的意义。