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一、背景

       乳制品安全始终是民生关注的重点。2008 年三鹿奶粉事件中，三聚氰胺非法添加导致数万婴幼儿健康受损，至今仍警示着行业安全底线。根据国务院《“十四五”市场监管现代化规划》提出的“强化食品安全智慧监管能力，推动检测技术向便携化、智能化升级”要求，以及农业农村部《“十四五”全国农业农村科技发展规划》强调的“聚焦农业关键核心技术攻关，提升检测设备国产化水平”，行业亟需构建覆盖全链条、多场景的快速检测体系。

图1-1 三聚氰胺事件

      微流控芯片技术（Microfluidics）是一门新兴的交叉学科，它涉及科学和工程领域，包括化学、流体物理、微电子、新材料、生物学以及生物医学工程。该技术主要研究和利用微管道（尺寸范围从数十到数百微米）中微小流体的操控和处理。微流控芯片也被称作“芯片实验室”（Lab on a Chip）或“微全分析系统”（micro-Total Analytical System），装置的核心特征在于微尺度环境中展现的独特流体动力学特性，例如层流和液滴形成等现象。这些独特的流体性质使得微流控技术能够实现许多传统方法难以达成的微尺度加工和操控。

       与传统实验室操作相比，芯片实验室展现了显著的微型化、自动化、集成化和便携化优势，显著降低了实验对环境和设备的依赖性，从而在资源消耗和操作便捷性方面提供了显著改进。

       团队依靠英特尔相关技术与资源，创新性整合微流控芯片技术与AI算法，面向乳品生产链中鲜奶24小时内牧场到工厂的入场检测及中小乳企收购家庭牧场奶源时的现场筛查快检环节，提供快速、低成本的三聚氰胺检测方案。本项目构建了“芯片设计-多模态数据-算法模型”的全链路通用框架，突破单一场景限制，形成可复用的检测解决方案，响应国家食品安全战略，推动检测技术普惠化。

二、开发板介绍

       AIxKit灵犀板是AIxboard爱克斯板的行业应用版本。为满足开发者人工智能学习、人工智能实训、物联网开发而设计开发的优一款高性价比IA架构开发板。灵犀板搭载 Intel Alder Lake-N 系列N100处理器，预置英特尔OpenVINO™工具及资源。同时，内置 Intel UHD Graphics 显卡，支持 4K@60Hz 视频输出，同时通过动态功耗管理技术，在满负载下温度控制在 65℃以内，适合紧凑型设备集成。

图2-1 开发板实物展示

图2-2 开发板参数展示

三、项目构思

       本项目是一个创新的基于微流控芯片与深度学习技术的乳品安全智能检测系统，它通过整合 PaddlePaddle算法与国产化边缘计算硬件，旨在针对鲜奶24小时牧场到工厂入场检测的时效需求，以及中小乳企收购家庭牧场奶源时的现场筛查场景，提供轻量化、低成本的三聚氰胺快检方案。

       在项目构思层面，我们以灵犀板的硬件特性为基础，构建了“边缘感知-智能推理-交互展示”的闭环系统。硬件层面，灵犀板通过USB接口接入RGB传感器，同时通过HDMI驱动触控屏实时显示用户界面与检测结果。

       软件层面使用paddle2onnx将 PaddlePaddle训练的模型转换为ONNX格式。通过OpenVino的Model Optimizer将ONNX模型转换为IR格式，完成权重量化与图优化。同时，通过Python脚本完成传感器数据同步与算法推理，上层开发可视化交互界面，方便用户查看与使用。为推动开源共创，项目计划将OpenVino量化脚本及跨平台交互界面源码托管至Gitee，通过社区协作促进边缘AI开发生态建设。以下为模型转换代码展示：

import openvino as ov
 
path = ‘./wsp.onnx’
 
# 导出模型为 ONNX 格式
 
onnx_path = ‘path’
 
# 转换 ONNX 模型为 OpenVINO 格式
 
ov_model = ov.convert_model(onnx_path)
 
# 保存 OpenVINO 模型
 
ir_path = './sonar_guard/yjs.xml'
 
ov.save_model(ov_model, ir_path)
 
print("OpenVINO IR model saved to:", ir_path)

图3-1 项目构思

四、总结与后记

       在本项目中，我们有幸采用英特尔灵犀板（AIxKit）作为核心硬件平台，并结合了OpenVino开源工具链，这不仅为项目提供了强大的边缘计算能力，更通过硬件开源与生态开放特性，推动乳制品安全检测技术向低成本、便携化方向突破。未来，我们将依托灵犀板的开源硬件特性，进一步探索以下方向：通过Intel VPU实现异构计算加速，将多模态数据（物理流场+光学信号）的融合推理效率提升50%。

       灵犀板与 OpenVino 的开源组合，不仅为项目提供了从芯片到算法的全链路支持，更通过硬件开放与生态共享，为食品安全检测技术的普惠化开辟了新路径。我们期待与开源社区共同完善检测模型库与硬件适配方案，通过硬件接口开放与算法迭代，推动“牧场现场 - 收购点 - 加工厂”全链条检测的“人人可检”，让鲜奶质量管控从实验室走向生产一线