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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新鲜度调色板：高蛋白食品中氨气传感智能材料与平台的关键评述
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2026
Trends in Food Science & Technology
中科院一区JCR一区
Xinjia Zhou, Xiaoli Qin, Qiang Wang, & Jinfeng Zhong
计算机标签
智能手机/其他 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
货架期预测与品质劣变动力学 过程监测与在线检测 智能/指示型包装背景：总挥发性碱性氮（TVB-N）被认为是高蛋白食品变质的生物标志物。然而，将TVB-N检测的智能传感技术从实验室原型转化为具有商业可行性的产品受到一个持续存在的"性能三难困境"的限制：灵敏度、选择性和稳定性之间的固有权衡。这种三难困境表现为关键性能差异；例如，超灵敏的原型因颜色变化过于微弱而无法被消费者察觉，pH指示剂在实际应用中可靠性差，因为湿度和CO₂的交叉干扰。因此，传感器可靠性和工业可扩展性仍面临重大挑战，这定义了本文综述所关注的关键实验室到市场的鸿沟。范围与方法：本综述批判性地评估了TVB-N作为腐败生物标志物的原理及其检测的核心传感机制。文章全面评估了从天然色素到先进纳米材料的传感材料。此外，分析了性能提升策略和系统集成形式，以建立下一代新鲜度传感器开发的技术路线图。主要发现与结论：许多传感材料的实际应用从根本上受到性能三难的制约。天然色素的固有不稳定性限制了其商业使用，而大多数基于pH的传感器对环境干扰（如湿度和二氧化碳）的低选择性则影响了其在实际应用中的可靠性。最近的进展强调了将传感器与智能手机和人工智能相结合，以实现定量分析。未来的成功取决于两个关键方面：本质上稳定且选择性材料的合理设计，以及稳健、可预测的分析平台的开发。
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用于智能手机辅助牛奶四环素筛查的便携式多色分子印迹壳聚糖凝胶珠
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2026
Food Control
中科院一区JCR一区
Chaojie Yu, Yuxin Sang, Xuanyi Guo, Qinxing Sun, Haihong Huang, Zuwei Song, Gaoyuan Kong, & Weina Li
计算机标签
智能手机/其他 定量预测/回归分析 红外/拉曼光谱数据 可见光/RGB/视频数据食品标签
液态乳 质构与流变性质 颜色与外观品质 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 其他特殊成分牛奶中四环素残留的快速筛查对乳品质量控制和法规合规十分重要。本研究开发了嵌入铕掺杂碳点的便携式多色分子印迹壳聚糖凝胶珠（Eu-CDs@MIP），作为预处理牛奶样品中四环素的可视化和智能手机辅助筛查平台。该凝胶珠在 365 nm 紫外光下产生随浓度变化的蓝到红荧光颜色转变，可同时实现比率荧光定量和基于 RGB 的图像分析。该方法在 0-200 nM 范围内呈线性响应，F620/F486 的检出限为 7.0 ± 0.12 nM，R/B 比值的检出限为 9.9 ± 0.09 nM。在不同脂肪含量的加标商品牛奶样品中，回收率为 92.3%-106.65%，重复性良好。Passing-Bablok 回归和 Bland-Altman 分析证实其与液相色谱-质谱结果一致。该方法具有可视化颜色输出、检测时间短和智能手机兼容等特点，可作为实验室预处理牛奶样品的便携式筛查和分流工具。
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推进数字深度：面向采后食品供应链质量管理的 AI 增强三维重建
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2026
Postharvest Biology and Technology
中科院一区JCR一区
Yuqiao Ren, Tong Lei, Weihao Meng, Da-Wen Sun, & Dimitrios Argyropoulos
计算机标签
机器学习/统计学习 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据食品标签
新鲜蔬菜 品质、结构与理化性质 加工与新加工技术 显微与成像技术传统基于计算机视觉的质量感知缺乏深度信息，限制了其在采后供应链可靠食品质量管理中的应用。三维重建技术能够捕获详细的表面几何信息和内部结构信息，用于可靠的无损质量检测。结合新兴人工智能技术，基于三维数据的自适应管理为下一代采后质量管理带来潜力。本综述分析了 2015-2025 年期间 90 篇主要相关研究，涵盖高通量三维在线检测、高分辨率断层成像、便携式三维传感以及 AI 驱动三维重建技术。采后供应链应用场景主要分布于采后处理（33 篇）、制造（29 篇）、配送（15 篇）和消费（13 篇）。其中，水果和蔬菜产品研究最为集中，突出了三维重建在此类产品中的适用性和潜在优势。此外，多种三维重建技术已在采后评价中得到验证，其中 X 射线 CT 在采后处理、制造和配送环节占主导地位，便携式 RGB 成像设备则在消费环节应用最为突出。相关三维重建分析正从几何驱动转向 AI 增强分析与管理，显示出三维重建技术在智能化、可追溯和可持续采后供应链质量管理中的作用日益增强。未来，通过整合数字孪生、物联网和区块链技术，有望在全球食品供应链中构建透明、防篡改的质量追溯与控制系统。
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基于卷积神经网络的图像分类用于解析高压均质诱导的燕麦细胞结构破碎机制
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2026
Food Research International
中科院一区JCR一区
Eva Ransmark, Essi Åkerfeldt, Xintian Liu, Hanne Sørensen, Federico Gómez Galindo & Andreas Håkansson
计算机标签
卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据食品标签
杂粮 其他饮料 非热加工技术 微观结构与成像 显微与成像技术 其他理化与结构表征高压均质机被用于饮料加工过程中破碎燕麦细胞聚集体。目前，其破碎机理仍不甚明确。部分原因在于，以往研究要么仅依据单个显微图像得出结论，要么在测量聚集体特性时未考虑细胞与组织形态的多样性。本研究将不同均质条件下的实验与静态图像分析、自动颗粒识别以及卷积神经网络（CNN）相结合，定量研究不同燕麦细胞形态对高压均质作用的响应。该卷积神经网络可追踪七种不同细胞组织形态的演变过程。均质作用会导致七种形态均发生破碎，但不同细胞形态对破碎的敏感程度存在差异，这一点可从不同类别颗粒相对百分比的变化中得以体现。更具体地说，Ⅰ类（可能为糊粉细胞簇）是预混液中最常见的大颗粒类别，而均质处理后Ⅶ类（可能为果皮细胞簇）占据主导地位。针对不同均质次数下粒径分布演变的研究表明，其破碎机理存在差异。从方法学角度而言，本研究为未来结合显微观测的直观性与定量技术优势的相关研究开辟了新路径。
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天然着色传统中国淀粉的形态学表征及基于机器学习的高光谱鉴定
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2026
Food Chemistry
中科院一区JCR一区
Zhiwei Wan, Chenghao Zhang, Xuewen He, Yuanwei Tang, Liangyu Xia, Xiujuan Li, Chenhua Liao, & Liping Liu
计算机标签
机器学习/统计学习 支持向量机 随机森林 主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱 可见光/RGB/视频数据食品标签
碳水化合物配料 食品安全与风险评估 其他安全问题 常规理化指标测定 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 碳水化合物与糖类作为一种非物质文化遗产，由天然着色传统淀粉制成的食品产品由于染色淀粉掺假而面临市场信任危机。本研究旨在开发一个综合识别系统，以区分天然着色淀粉和商业作物淀粉。实验设计结合了形态学、比色法和彩色光谱分析。数据使用机器学习算法进行处理，并通过五折交叉验证评估模型性能。结果显示颗粒形态存在显著差异，平均尺寸分别为 19.86 μm（鱼腥草淀粉）、26.41 μm（姜黄淀粉）、27.29 μm（金薯淀粉）和 18.26 μm（青冈栎淀粉）。从色度学上看，天然着色的淀粉分布在紫红色、黄色和棕色区域，而商业作物淀粉则集中在白色区域。主成分分析显示，前三个主成分分别占方差的92.71%、2.32%和2.10%，累计解释了97.13%的方差。使用基于机器学习的方法，支持向量机（SVM）模型实现了完美准确率（100%），优于随机森林（94.52%）和人工神经网络（99.60%）模型。这种多技术融合系统为鉴定和保护非物质文化遗产食品提供了一种无损、高效且实用的解决方案。
