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类目筛选(食品学者)

清除筛选
  • 研究对象/基质维度
    • 谷物/块根/豆与坚果类
      • 小麦
      • 玉米
      • 大米
      • 杂粮
      • 马铃薯
      • 其他根茎类
      • 其他谷物与块根
      • 豆类与坚果(及籽类)
    • 肉类/蛋类与水产品
      • 畜肉
      • 禽肉
      • 鱼肉
      • 甲壳类
      • 软体与贝类
      • 内脏及副产物
      • 其他肉与水产品
      • 蛋类及其制品
    • 乳及乳制品
      • 液态乳
      • 发酵乳/酸奶
      • 奶酪
      • 乳粉
      • 乳清及乳清制品
      • 其他乳制品
    • 水果/蔬菜与菌菇类/植物类
      • 新鲜水果
      • 新鲜蔬菜
      • 果蔬汁/浓缩汁
      • 果蔬干/果脯/蔬菜干
      • 其他果蔬制品/植物类
      • 食用菌菇
      • 食用花卉
    • 油脂及油脂制品
      • 植物油
      • 动物油脂
      • 起酥油/人造脂肪
      • 油炸食品
      • 其他油脂制品
    • 饮料
      • 果蔬饮料
      • 茶/茶饮料
      • 咖啡饮料
      • 乳饮料
      • 功能/运动饮料
      • 碳酸饮料
      • 酒精饮料
      • 其他饮料
    • 糖、焙烤与糖果制品
      • 面包
      • 蛋糕/糕点
      • 饼干/薄脆制品
      • 糖果
      • 巧克力及含可可制品
      • 其他焙烤与糖果制品
      • 蜂蜜等天然糖
    • 发酵食品及酱腌制品
      • 大豆发酵制品
      • 蔬菜发酵制品
      • 发酵豆制品
      • 谷物发酵食品
      • 肉类发酵制品
      • 水产发酵制品
      • 其他酱腌/发酵食品
    • 复合/即食/餐饮食品
      • 方便面及速食米面
      • 预制菜/即食菜肴
      • 冷冻方便食品
      • 罐头菜肴
      • 餐饮菜品与团餐
      • 其他复合食品
    • 新资源食材
      • 昆虫蛋白
      • 微藻及藻类产品
      • 单细胞蛋白
      • 细胞培养肉
      • 其他新资源食材
    • 食品添加剂与配料
      • 碳水化合物配料
      • 脂肪/油脂配料
      • 蛋白质配料
      • 乳化剂/稳定剂/增稠剂
      • 甜味剂
      • 香精香料
      • 酸度调节剂/防腐剂/抗氧化剂
      • 营养强化剂
      • 其他添加剂与配料
    • 新材料/包装与接触材料
      • 塑料材料
      • 纸及纸板
      • 金属材料
      • 玻璃材料
      • 生物基/可降解材料
      • 多层复合材料
      • 探针与分析传感材料
      • 其他材料
    • 食品加工设备与机械系统
      • 热处理设备
      • 干燥设备
      • 挤压/混合/成型设备
      • 分选/分级/检验设备
      • 灌装/封口/包装设备与生产线
      • 清洗/CIP/卫生相关设备
      • 输送/搬运/机器人系统
      • 其他加工设备与系统
  • 研究主题/科学问题维度
    • 加工与新加工技术
      • 传统热加工
      • 非热加工技术
      • 物理辅助加工
      • 3D 打印与结构构筑
      • 挤压膨化与共挤技术
      • 其他加工技术
    • 保藏与贮藏
      • 冷藏与冷冻保藏
      • 干燥保藏
      • 改良气调/控气贮藏
      • 保鲜涂膜与保鲜剂
      • 货架期预测与品质劣变动力学
      • 其他保藏技术
    • 品质、结构与理化性质
      • 质构与流变性质
      • 颜色与外观品质
      • 微观结构与成像
      • 氧化、褐变等化学变化
      • 其他品质相关性质
      • 特征风味
    • 营养与生物功能
      • 基本营养价值评价
      • 抗氧化/抗炎等功能
      • 血糖、血脂与代谢相关功能
      • 肠道健康与微生物相关功能
      • 其他生物活性与健康效应
    • 食品安全与风险评估
      • 微生物安全
      • 化学污染物
      • 加工污染物
      • 过敏原与毒性问题
      • 暴露评估与风险表征
      • 其他安全问题
    • 包装与智能监测
      • 包装设计与机械性能
      • 活性包装
      • 智能/指示型包装
      • 包装系统中的监测与标签应用
      • 其他包装相关研究
    • 可持续性与资源高值化
      • 副产物与废弃物高值利用
      • 能耗/水耗与环境影响分析
      • 生命周期评价与碳足迹
      • 循环经济与绿色供应链
      • 其他可持续性主题
    • 感官科学与消费者研究
      • 感官评价与方法学
      • 消费者偏好与接受度
      • 市场细分与消费行为
      • 标签、营养声称与信息呈现
      • 其他感官与消费者研究
    • 过程控制与数字化
      • 过程监测与在线检测
      • 过程优化与控制策略
      • 生产管理与数字化工厂
      • 其他过程控制与数字化研究
  • 研究方法/证据层级维度
    • 理化与结构表征
      • 常规理化指标测定
      • 质构与流变测试
      • 显微与成像技术
      • 光谱/色谱/质谱等分析方法
      • 其他理化与结构表征
    • 微生物与发酵实验
      • 微生物计数与生长曲线
      • 菌种筛选与特性评价
      • 发酵工艺与动力学
      • 生物膜与耐受性研究
      • 其他微生物/发酵方法
    • 组学与高通量技术
      • 基因组学
      • 转录组学
      • 蛋白质组学
      • 代谢组学
      • 微生物组/宏基因组学
      • 其他组学方法
      • 风味组学
    • 体外模型
      • 体外消化模型
      • 体外发酵模型
      • 细胞模型
      • 模拟胃肠/肠道系统
      • 其他体外模型
    • 动物实验/人体试验
      • 小动物实验
      • 大动物实验
      • 人体干预试验
      • 观察性人群研究
      • 其他体内/人群研究
    • 统计建模与仿真
      • 传统统计分析与回归
      • 响应面分析与多因素优化
      • 动力学建模
      • 数值仿真
      • 其他统计建模方法
    • 问卷/市场与消费者研究
      • 问卷设计与实施
      • 访谈与质性研究
      • 行为实验与选择实验
      • 其他消费者研究方法
    • 标准/法规/数据库分析
      • 标准与法规对比分析
      • 政策评估与影响分析
      • 食品成分/消费数据库分析
      • 其他标准法规相关方法
    • 其他方法
      • 专利分析
      • 德尔菲法与专家咨询
      • 情景分析与情景模拟
      • 其他难以归类的方法
  • 关键营养素/成分维度
    • 常量营养素(宏量)
      • 蛋白质与氨基酸
      • 脂质与脂肪酸
      • 碳水化合物与糖类
    • 膳食纤维与抗性淀粉
      • 可溶性膳食纤维
      • 不溶性膳食纤维
      • 抗性淀粉
      • 其他膳食纤维类成分
    • 维生素
      • 脂溶性维生素 A/D/E/K
      • 维生素 C
      • 维生素 B 族
      • 其他维生素或前体
    • 矿物质与微量元素
      • 钙
      • 铁
      • 锌
      • 碘/硒等微量元素
      • 钠/钾/镁等常量矿物质
      • 其他矿物质
    • 植物化学/生物活性成分
      • 多酚与黄酮
      • 花青素与类胡萝卜素
      • 酚酸类
      • 含硫植物化合物
      • 其他植物化学物质
    • 益生菌/益生元/合生元
      • 益生菌菌株
      • 益生元
      • 合生元产品
      • 可发酵底物与其他肠道相关成分
    • 功能性脂类与糖替代品
      • 植物甾醇/甾烷醇
      • 共轭亚油酸
      • 中链脂肪酸
      • 糖醇类
      • 非营养性甜味剂
      • 盐替代品与其他代谢敏感因子
    • 其他特殊成分
      • 咖啡因
      • 茶氨酸
      • 胆固醇
      • 嘌呤
      • 其他特殊成分

深度筛选(计算机学者)

清除筛选
  • 模型类型
    • 机器学习/统计学习
      • 偏最小二乘法
      • 支持向量机
      • 随机森林
      • K-近邻
      • 梯度提升决策树
      • 主成分分析/判别分析
      • 逻辑回归/贝叶斯
      • 智能手机/其他
    • 深度学习
      • 卷积神经网络
      • 循环神经网络
      • 目标检测网络
      • 图像分割网络
      • 生成对抗网络
      • 图神经网络
      • 序列到序列/编码-解码
      • 其他深度学习结构
    • 大模型与 LLM
      • 大语言模型
      • 视觉基础模型
      • 多模态基础模型
      • 知识图谱与 LLM 集成
      • 垂直领域微调/指令调优
      • 检索增强生成
    • 模型设计/优化策略
      • 迁移学习/领域自适应
      • 小样本学习
      • 模型可解释性
      • 模型轻量化/边缘计算
      • 特征工程与选择策略
      • 超参优化/自动机器学习
      • 强化学习
  • 模型任务
    • 分类/鉴别/等级评定
    • 定量预测/回归分析
    • 缺陷/异物检测与定位
    • 过程控制与实时优化
    • 知识抽取与语义理解
    • 设计/生成与推荐
    • 模拟与数字孪生
  • 模型数据
    • 来源
      • 可见光/RGB/视频数据
      • 高光谱/多光谱光谱
      • 红外/拉曼光谱数据
      • 时序传感器/物联网数据
      • 组学数据
      • 质构/流变/感官数据
      • 文本/知识库/法规数据
      • 多模态/融合数据
    • 量级
      • 小规模数据集
      • 中等规模数据集
      • 大规模数据集
      • 超大规模/工业级数据集
      • 公开数据集
      • 合成/仿真数据为主

标签记录(食品学者)

清除全部筛选
暂无筛选

标签记录(计算机学者)

可见光/RGB/视频数据

共 393 条结果

  • 基于智能手机成像的无离心小型化还原糖测定新方法

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Gorka Albizu, Irati Berasarte, Haizea Belaunzaran, Rosa Garcia-Arrona, Ane Bordagaray, Maider Vidal, & Miren Ostra

    食品标签

    酒精饮料 品质、结构与理化性质 营养与生物功能 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 碳水化合物与糖类

    计算机标签

    智能手机/其他 定量预测/回归分析 可见光/RGB/视频数据 质构/流变/感官数据

    还原糖在食品和饮料的营养、加工和感官特性中发挥关键作用,因此其定量测定对质量控制和过程监测十分重要。Lane-Eynon 滴定法和分光光度法等传统方法结果可靠,但通常耗时、产生大量废弃物,并需要专门仪器。本研究提出两种基于数字图像分析的低成本小型化比色方法,用于测定还原糖。经典 Benedict 反应和 3,5-二硝基水杨酸反应被改造为微孔板分析方法,省去了通常需要的离心步骤,并使用智能手机采集图像。研究优化了试剂与样品比例、温度、加热时间和 RGB 通道选择等关键实验参数,以确保稳健分析性能。两种方法在各自工作范围内线性良好,Benedict 法为 1.0-7.0 g/L,DNS 法为 1.0-10.0 g/L,检出限分别为 0.81 g/L 和 0.92 g/L;日内和日间精密度均低于 10%。在糖浆、软饮料和啤酒等真实样品中的应用显示,其结果与 AOAC 参考滴定法一致,相对误差低于 12.4%。考虑到方法的小型化、低能耗和半自动化特点,研究采用 AGREE 指标评价分析绿色性,得分显著高于经典滴定法,证实了该方法的环境效益。总体而言,所提出的基于 DIA 的 Benedict 和 DNS 测定法为饮料分析中的日常还原糖测定提供了快速、廉价、高通量和可持续的替代方案,反应时间低于 30 min。

  • 可与智能手机集成的便携式视觉传感平台:用于食品安全中黄曲霉毒素的现场快速检测

    2026
    Trends in Food Science & Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Jiarong Liu, Xi Zhao, Yumin Yang, & Xiaoxia Li

    食品标签

    化学污染物 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法 显微与成像技术 其他特殊成分

    计算机标签

    智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 红外/拉曼光谱数据

    背景:黄曲霉毒素是毒性最强、分布最广的食品污染真菌毒素,对全球食品安全与公共卫生构成严重威胁。色谱法、免疫分析法等传统检测手段检测结果可靠,但依赖大型仪器,且需专业人员操作,无法满足食品全产业链现场快速筛查的需求。
    研究范围与方法:本文系统梳理了黄曲霉毒素的理化特性与危害,同时分析传统检测方法存在的缺陷;重点综述近五年基于智能手机的可视化传感检测平台研究进展,阐释将抗体、适配体、分子印迹聚合物三类识别元件集成至智能手机检测平台的技术原理与应用发展现状,横向对比三类检测平台的优劣,并探讨相关标准化构建方案。
    核心研究结果与结论:黄曲霉毒素稳定性高、毒性极强,搭建完善严格的监测体系具有重要意义。基于智能手机的可视化传感平台已初步实现现场即时检测,但该技术仍处于实验室成果向实地应用转化的过渡阶段。不同研究方案之间存在明显差异,制定统一的图像采集规范与数据校准流程,能够进一步提升智能手机可视化传感平台的实用性与实地适配能力。未来,引入机器学习辅助信号处理、集成微型光学组件、简化样品前处理流程,将推动黄曲霉毒素检测技术朝着微型化、便携化、智能化方向发展。

  • 食品分析中高级算法与成像技术的综述:通向未来的道路

    2026
    Trends in Food Science & Technology
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Carlos Eduardo Marques Pratas, Fernando Ramos, Joel P. Arrais, & Ana Sanches Silva

    食品标签

    食品安全与风险评估 品质、结构与理化性质 显微与成像技术

    计算机标签

    深度学习 模型可解释性 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 小规模数据集

    背景:人工智能(AI)工具有潜力通过支持更快速的分析、实时监控、大数据管理和增强的检测能力,彻底改变食品安全和质量评估。尽管将人工智能与化学计量学结合的兴趣日益增加,但针对具体领域的综合性综述仍然稀缺。范围与方法:本研究探讨了人工智能在食品分析中的变革性作用,提供了关于该领域最新发展和实际应用的视角。通过采用系统的方法进行文献筛选和数据解释,本研究提供高质量的研究成果,旨在支持未来在食品安全与保障方面的进步。主要发现与结论:所进行的分析表明,经典算法在早期研究阶段仍然至关重要,为先进神经网络奠定了基础。此外,整合多种算法已被证明在提升最终模型的准确性和精确性方面是有效的。然而,基于人工智能的模型仍面临与数据偏差、变异性和有限数据集规模相关的持续挑战,以及模型特有的限制,如高计算成本和有限的可解释性。因此,设计有效的分析框架需要仔细考虑关键因素,包括数据的性质、研究目标和可用的计算资源,因为这些因素直接影响人工智能方法的透明性、性能和整体成功。

  • Pt/Au 装饰的 Fe-N-C 纳米酶传感器阵列用于茶多酚单体的识别

    2026
    Food Chemistry
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Huiying Zhou, Yiru Chen, Hou Zhong, Yixuan Li, Jiansheng Zhou, Youlin Liu, & Dongyan Li

    食品标签

    茶/茶饮料 品质、结构与理化性质 过程监测与在线检测 显微与成像技术 光谱/色谱/质谱等分析方法 多酚与黄酮

    计算机标签

    智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据

    茶多酚单体的组成和含量对茶饮料的风味和品质具有关键影响,但其结构相似性阻碍了有效区分。本研究中,通过在铁-氮掺杂碳微花(Fe-N-C MFs)上原位还原贵金属纳米颗粒(Pt 或 Au NPs),合成了一种具有高过氧化物酶(POD)模拟活性的复合纳米材料。为了区分四种茶多酚单体,基于其独特的差异催化和抑制特性,开发了一种三通道比色传感器阵列。该阵列进一步与便携式智能手机 RGB 检测平台结合。此外,该方法成功利用茶多酚特征谱区分了商业绿茶饮料,从而展示了其在实际纳米酶食品分析中的潜力。

  • 基于 RGB 图像的轻量化网络用于枇杷碰伤体积无损精准预测

    2026
    Food Control
    中科院一区
    JCR一区
    查看原文

    Changsu Xu, Liuyan Feng, Xiangfei Huang, Lang Chen, Minghui Zhu, & Yunwu Li

    食品标签

    新鲜水果 加工与新加工技术 显微与成像技术

    计算机标签

    目标检测网络 图像分割网络 缺陷/异物检测与定位 可见光/RGB/视频数据

    碰伤是园艺作物经济损失的重要原因之一,可能发生在采收、运输和加工过程中。已有研究将深度学习用于碰伤检测,但多数仅关注表面分析;传统光学成像虽可量化碰伤体积,但成本过高,难以大规模应用。为解决这一问题,本文提出 Loquat Bruise-You Only Look Once(LB-YOLO),这是一种基于 YOLOv9 改进的模型,引入扩展窗口多头自注意力和深度可分离卷积,以提高效率和精度。LB-YOLO 可检测枇杷表面碰伤区域,并利用 CT 分析建立的表面碰伤面积比与碰伤体积比之间的相关模型,估计碰伤体积比例。该模型处理 870 × 580 像素 RGB 图像,并输出碰伤表面积比例和估计碰伤体积比例。实验结果表明,与其他基于 YOLOv9 的网络和常用语义分割模型相比,LB-YOLO 综合性能更好,表面碰伤分割准确率达到 98.9%,平均检测速度为每张图像 18.1 ms,同时碰伤体积比例平均预测准确率达到 94.31%。边缘设备部署实验进一步证实其在真实环境中的可靠表现。该研究为园艺作物碰伤高效无损定量提供了重要思路,并可能成为未来精准水果分级领域的重要研究方向。

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IF=18.1!征稿丨Nature Communications:AI-Driven Smart Agriculture for Sustainable Food Systems

2027.03.18

农业生产与AI

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IF=13.8!征稿 | Food Hydrocolloids: 20th Food Colloids Conference: past, present and future of food colloids

2026.09.30

食品胶体与AI

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IF=10.6!征稿丨Journal of Future Foods:Intelligent Detection and Data-Driven Food Safety

2027.01.31

食品安全与AI

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IF=9.6!征稿 | npj science of food: Flavor Chemistry

2026.12.03

风味化学与AI

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IF=7.7!征稿丨Current Research in Food Science:Intelligent Matrices: Machine Learning and AI in Molecular Food Science

2027.02.01

应用分子食品科学与AI

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IF=7.3!征稿 | Food Science and Human Wellness: Special Issue on Identification of New Targets for Food-derived Compounds

2026.12.01

分子靶点与AI

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IF=7.0!征稿 | Food Control: Food authentication and traceability in high-risk products: analytical approaches for regulatory control

2027.05.30

食品快速检测与AI

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IF=6.0!征稿丨foods:Flavor Formation Mechanisms,Targeted Regulation Strategiesand Al-Enabled Research inAnimal-Derived Foods

2027.01.10

动物源性食品风味与AI

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IF=5.9!征稿 | Food Quality and Preference: Sensory is everywhere, beyond food. Expanding the horizon of sensory and consumer science

2026.09.30

感官科学与AI

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IF=7.3!征稿 | Postharvest Biology and Technology: Ready-to-use, added-value, fresh fruit and vegetables: the new scenario in terms of recent innovations and prospective industry needs

2026.09.16

果蔬与AI

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