近日，AOAC 东南亚分会第五届年会在印度尼西亚顺利举办。梅里埃营养科学中国食品科学中心总监胡瑜博士（Dr. Phyllis Hu）受邀出席，以《从人工计数到智能系统：AI 驱动菌落计数方法的验证研究》为题发表主题演讲，分享团队在食品微生物智能检测领域的突破性研究成果，展示AI技术为传统菌落计数带来的革新价值。

传统菌落计数的局限

食品微生物菌落计数是食品安全管控的基础项目，但传统人工计数模式对人工操作高度依赖，包括以下问题：

• 效率偏低，人工耗时量大
• 人为误差难以避免，结果重复性受限
• 数据追溯能力弱

目前市面上常规自动菌落计数设备，面对复杂食品基质时也有不同程度的短板，比如气泡干扰、记号笔划线、菌落蔓延、菌落数量极高或极低等场景，这样就很容易导致设备识别失败、结果偏差，无法满足多样化食品样品检测的需求。

深度学习型AI智能计数系统

在本次AOAC会议上，梅里埃营养科学中国技术专家分享了MXNS-300 AI菌落计数仪的实践应用。通过基于超过260种食品基质数据收集，完成视觉模型深度学习训练，可在10毫秒内自动完成曝光自适应调节，适配明场、暗场等不同培养皿培养基与光照条件。

【MXNS-300产品照片】

核心验证亮点

• 准确度高：累计完成9,418块平板验证测试，整体可接受准确度达98.40%，表现优于传统人工计数
• 权威方法学验证：严格按照ISO 16140-2替代方法验证方案与AOAC指南开展评估；相对真实度（RT）、准确度曲线（AP）研究证实，在乳制品、肉类、果蔬、干货、水质、环境拭子等主流样品品类中，AI结果与人工计数结果等效;
• 多实验室协同验证：9家实验室共同参与协同试验，所有结果均落在ISO 16140-2标准可接受区间内，跨实验室稳定性可靠
• 复杂场景识别能力：可精准识别蔓延菌落、菌落重叠边界、雾化凝雾、标记线条干扰，以及滤膜上肉眼难以分辨的微弱菌落

欢迎点击链接，获得MXNS-300画册

依托更高检测精度、数字化溯源能力以及AI辅助菌落计数，为智能自动化实验室落地筑牢技术根基，推动食品微生物检测向着标准化、数字化、智能化转型。

梅里埃营养科学持续深耕食品科学与检测技术创新，立足国际权威标准开展方法开发与验证。未来我们将持续探索将AI技术应用于食品安全检测场景，助力食品行业打造更高效、可信、可追溯的微生物检测系统，守护食品安全。

关于梅里埃营养科学（Mérieux NutriSciences）

梅里埃营养科学拥有累积60年的科学技术与行业实践经验，致力于解决食品行业各类需求。当今全球环境变化正在重塑食品生产、营销与消费模式，客户不仅需要可靠的检测分析结果，更需要兼具实用性与创新性的解决方案，推动食品体系更安全、健康、可持续。目前，公司业务遍布全球，拥有约160家认可实验室，员工超10,000名。

我们坚信携手各界，可以共同实现愿景：更优质的食物、更健康的生活、更美好的世界。

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