近红外光谱结合人工智能在食品质量安全检测中的应用研究进展OA
近红外光谱技术因具有快速、无损、操作简单等优点在食品质量安全检测领域得到了广泛应用。然而,近红外光谱在测量过程中容易受到温度、光路、固体样本量等因素的影响,存在信号强度弱、光谱带宽重叠、特征峰不明显等缺点。近年来,人工智能的快速发展为近红外光谱数据分析提供了新的解决方案。通过将人工智能算法与近红外光谱技术融合,能够实现复杂光谱数据的高效处理,从而显著提升食品质量安全检测性能,这一方向已成为当前研究的热点。该文首先简要回顾了近红外光谱和人工智能的融合框架,重点总结了近红外光谱与人工智能算法联用在肉制品、粮油食品、液体饮品等食品质量安全无损检测中的典型案例。还探讨了近红外光谱结合人工智能算法在复杂食品体系中应用的关键因素和面临的挑战,并展望了近红外与人工智能算法融合在实际检测中的潜力,旨在推动该领域的进一步研究和技术创新。
王欣;王诗梦;吴浩文;任壕杰;王强;向小凤;王圣坤;张书鸣
重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067 重庆第二师范学院生物与化学工程学院,重庆400067重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067 重庆第二师范学院生物与化学工程学院,重庆400067重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067 重庆第二师范学院生物与化学工程学院,重庆400067重庆茗香乡农业科技有限公司,重庆408200重庆第二师范学院,油脂资源利用与创新重庆市工程研究中心,重庆400067 重庆第二师范学院生物与化学工程学院,重庆400067
轻工纺织
近红外光谱人工智能机器学习食品质量安全无损检测
《食品与发酵工业》 2026 (13)
P.462-470,9
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2025NSCQ-GPX0787)重庆市教育委员会科学技术研究计划项目(KJQN202301615)重庆市企业科技公关项目(CSTB2025TIAD-qykjggX0275)重庆市自然科学基金创新发展联合基金(重点项目)(CSTB2025NSCQ-LZX0127)重庆市2026年大学生创新创业训练计划项目(S20261438801)。
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