基于人工智能的集成食品检测技术应用与展望

作     者：丁浩晗 谢祯奇 沈嵩 崔晓晖 王震宇 傅欧 万俊 DING Haohan;XIE Zhenqi;SHEN Song;CUI Xiaohui;WANG Zhenyu;FU Ou;WAN Jun

作者机构：江南大学未来食品科学中心江苏无锡214122 江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 武汉大学国家网络安全学院湖北武汉430072 嘉兴未来食品研究院浙江嘉兴314005 

出 版 物：《食品科学技术学报》 (Journal of Food Science and Technology)

年 卷 期：2024年第42卷第5期

页      面：13-23,32页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 09[农学] 0903[农学-农业资源与环境] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划重点专项(2022YFF1101100 2024YFE0199500) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(JUSRP123053) 

主　　题：人工智能 食品检测 技术集成 机器学习 深度学习 

摘      要：人工智能与快速检测技术的结合为食品检测领域带来了显著的变革,推动了食品安全、质量和真实性鉴别能力的提升。介绍了基于人工智能的集成食品检测技术的应用现状。在化学检测和生物污染检测方面,人工智能结合快速检测技术有效提高了食品安全检测的效率和准确性。在食品质量检测方面,人工智能结合快速检测技术被广泛应用于水果、肉制品、水产品以及其他食品的品质评估,通过高效的数据分析和智能识别,实现了对食品品质的精准评价。此外,人工智能在食品真实性鉴别中的应用,包括掺假检测和地理可追溯性技术,保障了食品的真实性和可靠性。特别是当区块链技术与人工智能相结合时,基于区块链的追溯系统通过透明和不可篡改的记录确保食品的全程可追溯性,同时人工智能算法能够实时分析食品流通环节中的数据,识别潜在的风险和异常。这些技术的集成不仅能提升食品检测的整体水平,也可为未来的智能食品检测系统构建奠定基础。