类目筛选（计算机学者）
清除筛选
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模型类型
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机器学习/统计学习
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偏最小二乘法
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支持向量机
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随机森林
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K-近邻
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梯度提升决策树
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主成分分析/判别分析
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逻辑回归/贝叶斯
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智能手机/其他
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深度学习
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卷积神经网络
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循环神经网络
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目标检测网络
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图像分割网络
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生成对抗网络
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图神经网络
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序列到序列/编码-解码
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其他深度学习结构
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大模型与 LLM
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大语言模型
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视觉基础模型
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多模态基础模型
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知识图谱与 LLM 集成
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垂直领域微调/指令调优
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检索增强生成
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模型设计/优化策略
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迁移学习/领域自适应
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小样本学习
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模型可解释性
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模型轻量化/边缘计算
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特征工程与选择策略
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超参优化/自动机器学习
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强化学习
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模型任务
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分类/鉴别/等级评定
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定量预测/回归分析
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缺陷/异物检测与定位
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过程控制与实时优化
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知识抽取与语义理解
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设计/生成与推荐
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模拟与数字孪生
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模型数据
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来源
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可见光/RGB/视频数据
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高光谱/多光谱光谱
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红外/拉曼光谱数据
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时序传感器/物联网数据
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组学数据
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质构/流变/感官数据
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文本/知识库/法规数据
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多模态/融合数据
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量级
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小规模数据集
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中等规模数据集
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大规模数据集
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超大规模/工业级数据集
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公开数据集
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合成/仿真数据为主
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深度筛选（食品学者）
清除筛选
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研究对象/基质维度
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谷物/块根/豆与坚果类
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小麦
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玉米
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大米
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杂粮
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马铃薯
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其他根茎类
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其他谷物与块根
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豆类与坚果（及籽类）
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肉类/蛋类与水产品
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畜肉
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禽肉
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鱼肉
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甲壳类
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软体与贝类
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内脏及副产物
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其他肉与水产品
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蛋类及其制品
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乳及乳制品
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液态乳
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发酵乳/酸奶
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奶酪
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乳粉
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乳清及乳清制品
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其他乳制品
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水果/蔬菜与菌菇类/植物类
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新鲜水果
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新鲜蔬菜
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果蔬汁/浓缩汁
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果蔬干/果脯/蔬菜干
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其他果蔬制品/植物类
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食用菌菇
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食用花卉
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油脂及油脂制品
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植物油
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动物油脂
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起酥油/人造脂肪
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油炸食品
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其他油脂制品
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饮料
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果蔬饮料
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茶/茶饮料
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咖啡饮料
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乳饮料
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功能/运动饮料
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碳酸饮料
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酒精饮料
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其他饮料
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糖、焙烤与糖果制品
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面包
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蛋糕/糕点
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饼干/薄脆制品
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糖果
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巧克力及含可可制品
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其他焙烤与糖果制品
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蜂蜜等天然糖
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发酵食品及酱腌制品
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大豆发酵制品
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蔬菜发酵制品
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发酵豆制品
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谷物发酵食品
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肉类发酵制品
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水产发酵制品
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其他酱腌/发酵食品
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复合/即食/餐饮食品
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方便面及速食米面
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预制菜/即食菜肴
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冷冻方便食品
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罐头菜肴
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餐饮菜品与团餐
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其他复合食品
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新资源食材
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昆虫蛋白
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微藻及藻类产品
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单细胞蛋白
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细胞培养肉
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其他新资源食材
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食品添加剂与配料
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碳水化合物配料
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脂肪/油脂配料
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蛋白质配料
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乳化剂/稳定剂/增稠剂
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甜味剂
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香精香料
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酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
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营养强化剂
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其他添加剂与配料
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新材料/包装与接触材料
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塑料材料
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纸及纸板
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金属材料
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玻璃材料
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生物基/可降解材料
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多层复合材料
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探针与分析传感材料
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其他材料
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食品加工设备与机械系统
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热处理设备
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干燥设备
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挤压/混合/成型设备
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分选/分级/检验设备
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灌装/封口/包装设备与生产线
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清洗/CIP/卫生相关设备
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输送/搬运/机器人系统
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其他加工设备与系统
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研究主题/科学问题维度
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加工与新加工技术
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传统热加工
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非热加工技术
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物理辅助加工
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3D 打印与结构构筑
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挤压膨化与共挤技术
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其他加工技术
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保藏与贮藏
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冷藏与冷冻保藏
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干燥保藏
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改良气调/控气贮藏
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保鲜涂膜与保鲜剂
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货架期预测与品质劣变动力学
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其他保藏技术
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品质、结构与理化性质
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质构与流变性质
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颜色与外观品质
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微观结构与成像
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氧化、褐变等化学变化
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其他品质相关性质
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特征风味
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营养与生物功能
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基本营养价值评价
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抗氧化/抗炎等功能
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血糖、血脂与代谢相关功能
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肠道健康与微生物相关功能
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其他生物活性与健康效应
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食品安全与风险评估
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微生物安全
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化学污染物
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加工污染物
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过敏原与毒性问题
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暴露评估与风险表征
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其他安全问题
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包装与智能监测
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包装设计与机械性能
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活性包装
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智能/指示型包装
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包装系统中的监测与标签应用
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其他包装相关研究
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可持续性与资源高值化
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副产物与废弃物高值利用
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能耗/水耗与环境影响分析
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生命周期评价与碳足迹
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循环经济与绿色供应链
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其他可持续性主题
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感官科学与消费者研究
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感官评价与方法学
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消费者偏好与接受度
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市场细分与消费行为
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标签、营养声称与信息呈现
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其他感官与消费者研究
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过程控制与数字化
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过程监测与在线检测
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过程优化与控制策略
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生产管理与数字化工厂
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其他过程控制与数字化研究
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研究方法/证据层级维度
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理化与结构表征
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常规理化指标测定
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质构与流变测试
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显微与成像技术
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光谱/色谱/质谱等分析方法
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其他理化与结构表征
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微生物与发酵实验
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微生物计数与生长曲线
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菌种筛选与特性评价
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发酵工艺与动力学
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生物膜与耐受性研究
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其他微生物/发酵方法
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组学与高通量技术
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基因组学
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转录组学
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蛋白质组学
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代谢组学
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微生物组/宏基因组学
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其他组学方法
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风味组学
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体外模型
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体外消化模型
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体外发酵模型
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细胞模型
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模拟胃肠/肠道系统
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其他体外模型
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动物实验/人体试验
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小动物实验
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大动物实验
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人体干预试验
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观察性人群研究
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其他体内/人群研究
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统计建模与仿真
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传统统计分析与回归
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响应面分析与多因素优化
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动力学建模
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数值仿真
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其他统计建模方法
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问卷/市场与消费者研究
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问卷设计与实施
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访谈与质性研究
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行为实验与选择实验
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其他消费者研究方法
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标准/法规/数据库分析
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标准与法规对比分析
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政策评估与影响分析
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食品成分/消费数据库分析
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其他标准法规相关方法
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其他方法
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专利分析
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德尔菲法与专家咨询
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情景分析与情景模拟
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其他难以归类的方法
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关键营养素/成分维度
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常量营养素（宏量）
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蛋白质与氨基酸
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脂质与脂肪酸
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碳水化合物与糖类
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膳食纤维与抗性淀粉
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可溶性膳食纤维
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不溶性膳食纤维
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抗性淀粉
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其他膳食纤维类成分
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维生素
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脂溶性维生素 A/D/E/K
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维生素 C
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维生素 B 族
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其他维生素或前体
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矿物质与微量元素
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钙
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铁
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锌
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碘/硒等微量元素
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钠/钾/镁等常量矿物质
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其他矿物质
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植物化学/生物活性成分
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多酚与黄酮
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花青素与类胡萝卜素
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酚酸类
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含硫植物化合物
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其他植物化学物质
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益生菌/益生元/合生元
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益生菌菌株
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益生元
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合生元产品
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可发酵底物与其他肠道相关成分
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功能性脂类与糖替代品
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植物甾醇/甾烷醇
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共轭亚油酸
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中链脂肪酸
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糖醇类
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非营养性甜味剂
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盐替代品与其他代谢敏感因子
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其他特殊成分
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咖啡因
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茶氨酸
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胆固醇
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嘌呤
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其他特殊成分
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标签记录（计算机学者）
清除全部筛选
标签记录（食品学者）
共 393 条结果
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基于多维视觉特征和CNNs-SHAP的云南阿拉比卡咖啡豆烘焙程度识别及可解释性分析
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Siheng Lu, Jing Zhao, Qian Qin, Wenxuan Deng, Yue Yu, Yue Huang, Ming Li, Hao Dong, & Zhanming Li
计算机标签
卷积神经网络 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据食品标签
咖啡饮料 传统热加工 颜色与外观品质 显微与成像技术本研究通过加权融合CIE Lab颜色直方图、灰度共生矩阵-局部二值模式复合纹理和形态学参数，提取了云南阿拉比卡咖啡豆特征，旨在实现精确的烘焙度识别和透明决策。卷积神经网络的表现优于所有其他模型，准确率最高。随后进行的SHapley加性解释分析表明，关键特征与预测输出呈显著强负线性相关；负向贡献在浅焙样品中占主导，而强正向贡献在深焙样品中占主导。外部验证结果显示，深焙样品的准确率达到100.0%，浅焙样品为91.5%，中焙样品为93.8%。所提议的智能系统实现了自动图像采集、特征提取和推理，并支持与企业资源计划系统的连接以进行数据可追溯。本研究打破了深度学习的黑箱限制，为咖啡烘焙标准化提供了一种精确且可解释的技术。
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基于机器视觉、高光谱成像和电子鼻多模态融合的核桃仁烘烤脆度预测模型
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2026
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Jiacheng Fu, Dan Dai, Shunying Huang, Jieming Xie, Yongkang He, Chen Dong, Kai Xia, Jian Zheng, & Sisi Chen
计算机标签
卷积神经网络 其他深度学习结构 定量预测/回归分析 多模态/融合数据 高光谱/多光谱光谱 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据 质构/流变/感官数据食品标签
豆类与坚果（及籽类） 传统热加工 质构与流变性质 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 质构与流变测试针对临安山核桃仁在8种不同热加工方式下脆度演变复杂的问题，本研究提出一种新型多模态交叉注意力融合网络（MCAFNet），用于坚果类食品物理品质的智能无损评价。首先，研究创新性地引入马尔可夫转移场（MTF），将一维电子鼻时间序列信号转换为多通道图像，并结合多尺度并行卷积捕获不同时间尺度下隐含的动态特征。其次，采用光谱指数和重构堆叠策略，通过多阶段卷积协同提取局部与全局特征，显著增强光谱信息的表征能力。为克服多模态数据之间的语义差异，MCAFNet设计了双分支特征融合（DBFF）模块，对一维图像特征和光谱特征进行特征级融合，同时引入双向交叉注意力机制，实现伪光谱图像空间特征与MTF图像时间特征之间的深层交互和模型级融合。最后，模型通过混合堆叠集成策略输出预测结果。实验结果显示，MCAFNet在脆度预测中表现优异，决定系数R²达到0.968，剩余预测偏差RPD达到5.578。综上，MCAFNet不仅为坚果类产品脆度的无损评价提供了高效方案，也为食品工程中的智能品质监测奠定了理论与实践基础。
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一种机器视觉耦合比色电纺纳米纤维膜，用于猪肉的现场TVB-N预测和新鲜度分级
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Tong Wan, Zhiran Liang, Fei Fan, Jingxuan Qiu, Caiyun Liu, & Xin Wang
计算机标签
深度学习 支持向量机 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
畜肉 颜色与外观品质 货架期预测与品质劣变动力学 常规理化指标测定 花青素与类胡萝卜素本研究提出了一种机器视觉耦合比色电纺纳米纤维薄膜，用于现场监测猪肉新鲜度。由聚乙烯醇、壳聚糖、桑花青素和纳米ZnO通过静电纺丝制成的食品级薄膜，通过与猪肉表面直接接触，可在3分钟内快速评估新鲜度。优化的薄膜配方在变质过程中表现出从粉红色到蓝色的明显颜色转变，对应于临界新鲜度范围内的pH变化。通过与机器视觉和深度学习算法的集成，该系统使用EfficientNetB0使用支持向量回归和四级新鲜度分类（ 93 ％的准确率）实现了同时TVB-N预测（ R 2 = 0.87 ）。验证结果表明，该系统在实际猪肉样品中的可靠性，预测值和参考值之间具有极好的一致性。这种无损传感平台无需复杂操作即可有效运行，为肉类供应链中的实时质量监控提供了实用的解决方案。
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集成微针贴片和机器学习在时间分辨荧光免疫层析试纸上的应用，用于鲑鱼中金黄色葡萄球菌肠毒素B的准确快速检测
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2026
International Journal of Food Microbiology
中科院一区JCR一区
Hui Jiang, Hui Du, Donglei Jiang, Xinmei Liu, Haijing Wu, Mengjing Huang, Rui Sun, Xiaojie Sun, Siqi Zeng, Yanmin Ju, & Jun Yang
计算机标签
目标检测网络 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据食品标签
鱼肉 微生物安全 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术金黄色葡萄球菌肠毒素B (SEB) 是导致食源性疾病的主要原因。在本研究中，我们开发了一种结合水凝胶微针贴片 (HMNP) 和机器学习 (ML) 的时间分辨荧光免疫层析试纸 (TRFITS) 用于鲑鱼中 SEB 的快速检测。所开发的 HMNP，由甲基丙烯酰化明胶制成，可在6分钟内自动提取37毫克的组织间液。随后，我们对鲑鱼样品进行了 TRFITS 分析以检测 SEB，并使用 ML 算法预测其浓度。该方法可在32分钟内进行高效取样并准确量化 SEB，检测限 (LOD) 为4.63 ng/mL。此外，将 ML 辅助的 TRFITS 应用于鲑鱼样品显示，YOLOv11 模型达到了91.3%的预测准确率，并具有更低的检测限 2 ng/mL。这些发现突显了一种针对现场SEB检测的新方法，对食品安全监测和即时诊断应用具有重要意义。
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基于几何影响校正与深度学习的高光谱无损检测：水果早期碰伤检测案例
查看原文
2026
Current Research in Food Science
中科院一区JCR一区
Wei Tao, Yixiao Wang, Shan Zeng, Bing Li, Chaoxian Liu, & Xiangjun Duan
计算机标签
深度学习 缺陷/异物检测与定位 多模态/融合数据 高光谱/多光谱光谱 可见光/RGB/视频数据食品标签
新鲜水果 微观结构与成像 显微与成像技术高光谱成像能够捕捉组织结构和化学组成变化所引起的光谱差异，因此被广泛用于水果无损检测。然而，水果曲面几何形态的变化常会造成非结构性光谱失真，降低检测精度并限制模型的泛化能力。为减轻光照–几何–光谱耦合的不利影响，本研究提出一种基于本征分解和几何影响校正的水果碰伤检测框架，将高光谱成像与三维（3D）点云数据相融合。首先，从3D点云中提取像素级表面法向量和光照特征，以联合获取光谱与几何信息。随后，设计双分支编码器–解码器网络，将点云提供的几何约束引入模型，并把观测光谱解耦为本征反射率分量和光照分量。最后，利用本征反射率图像构建碰伤检测模型，实现果实表面碰伤区域的像素级识别。实验结果表明，该方法在保持光谱结构一致性的同时，显著提高了碰伤区域的可区分性。与使用原始光谱数据的模型相比，所提方法提高了检测准确率和碰伤区域召回率。该框架为高光谱检测提供了一种基于物理机制的新型解耦方法，并能有效抑制由水果表面几何变化造成的非结构性光谱变化。
