生熟食混合即食食品類衛生標準的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

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國立臺灣海洋大學 食品安全與風險管理研究所 蕭心怡所指導 劉睿涵的 即食高麗菜絲供應鏈李斯特菌之風險評估 (2018),提出生熟食混合即食食品類衛生標準關鍵因素是什麼,來自於微生物風險評估、即食蔬菜、單核細胞增生李斯特菌。

而第二篇論文明志科技大學 電子工程系碩士班 張創然所指導 廖明宏的 輸送帶上迴轉壽司影像的特徵切出 (2017),提出因為有 壽司辨識、環形燈具、圓形偵測、影像處理、分水嶺影像切割、調變轉換函數的重點而找出了 生熟食混合即食食品類衛生標準的解答。

最後網站餐食及水質微生物檢驗- 嘉南藥理大學健康促進中心則補充:一、餐食檢測: 依據 食品安全衛生管理法 第十五條規定食品染有病原性生物、不得製造、加工、調配、包裝、運送、貯存、販賣、 ... 生熟食混合即食食品類衛生標準 3.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了生熟食混合即食食品類衛生標準,大家也想知道這些:

即食高麗菜絲供應鏈李斯特菌之風險評估

為了解決生熟食混合即食食品類衛生標準的問題,作者劉睿涵 這樣論述:

單核細胞增生李斯特菌 (Listeria monocytogenes) 是一種常見的冷藏病原菌,其在冷藏的環境下仍可存活及生長,此菌耐低溫的特性使其可以在儲存、運輸的過程中持續生長,雖然李斯特菌症沒有如其他食物中毒頻繁爆發,但李斯特菌症死亡率高,因此仍備受關注。即食蔬菜近年來在各地亦越來越普及,由於即食食品在食用前不會進行加熱,因此當中的微生物控制十分重要。本研究主要目的是藉由使用定量微生物風險評估方法,來評估高麗菜絲產品在案例公司整條供應鏈當中,影響風險之因子及產品最終風險,以提供案例公司供應鏈管理之依據。本研究之初始菌數以及汙染率的部分主要由文獻資料整理進行分析得出,其次以連續溫度記錄器

收集供應鏈各步驟產品停留時間及溫度資訊,再藉由及現場視察了解案例公司狀況。另外 失效模式與效應分析透過問卷調查法來評估高麗菜絲供應鏈之風險,而失效模式對風險的影響程度透過計算風險優先級數(RPN)來確定。結果顯示,最終計算出單核細胞增生李斯特菌在高麗菜絲產品上之暴露量之平均菌數約為北部路線為 2.97 log CFU/package、中部路線為 2.88 log CFU/package,被檢出李斯特菌陽性風險值平均為北部路線為 2.49 × 10-3、中部路線為 2.91 × 10-3 (基準值)。以此作為基準值與其他情境進行比較,情境分析分別以源頭控制、衛生控制以及製程控制三部分著手,若僅從

一項因子著手,則源頭控制之風險降至最低:北區路線 2.39 × 10-5、中區路線 3.20 × 10-4,而最理想的情況則是綜合情境一至情境四之條件,風險值降至北部路線為 1.78 × 10-6、中部路線為 1.29 × 10-5。另外,由問卷結果得知,供應鏈中倉儲管理的不確實是業者認為供應鏈中風險較高的部分,此部分因子未列入本研究暴露量評估模型,建議案例廠商未來能夠可加強供應鏈源頭以及倉儲的管理,以降低食品中毒的風險達到食品安全管理之目的。

輸送帶上迴轉壽司影像的特徵切出

為了解決生熟食混合即食食品類衛生標準的問題,作者廖明宏 這樣論述:

本研究內容為切出壽司餐廳放在輸送帶行進中的迴轉轉盤上的壽司影像並分類為未置物、放空盤及置壽司三種狀態,以及早提醒客人不經意地將吃完的壽司盤子放回轉盤無法正確地結帳的營業損失,並可減省人力成本及促進顧客和諧關係。機械視覺技術已被廣泛的應用於自動化管理系統,但本研究照明環境變化很大,因此以自製的環形燈具來產生適應性的特性化光源來強調壽司的特徵。經度量不同環境及裝置組合來來挑出比較合適用途的手機相機進行拍攝;以得到更適合進一步處理的影像。順利攫取超過20種不同壽司影像以MATLAB script實作影像處理流程;以可隨環境自動調整前景/背景參數的watershed影像切割法,來切出壽司部分,並由形

態來進行分類。本文受限複雜的餐廳環境,只能完成部分較簡單的外形的壽司。對於複合食材部分尚待後續研究。論文中以MTF作為手機相機的挑選準則,並探討不同相機對於適於人眼之影像調教運用在機械視覺中所產生的雜訊影響,及獲得光源影響機械視覺結果的準確性具有決定性的差異,經多次試誤演算法來探討會影響最終結果的參數,以完成本論文可觀測之結果。本論文於初步影像做特性期探討後,已經取得的相關參數設計來改善實驗的各項缺失。繼續地、第二次實驗取得各類壽司的有效影像,並具有可觀測的成果,實驗結果提供了更多改良的資訊明朗化;初步推論本論文內容可以當作後續產品開發參考的可能性;而完整的影像庫更可提供後續研究的方便。