类目筛选(食品学者)
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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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深度筛选(计算机学者)
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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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标签记录(食品学者)
标签记录(计算机学者)
共 2456 条结果
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利用实时质谱和亲水相互作用液相色谱质谱的直接分析快速黑松露质量控制
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Klemens Losso, Hannah Wörz, Christoph Kappacher, Susanne Huber, Thomas Jakschitz, Matthias Rainer & Günther K. Bonn
食品标签
食用菌菇 过程监测与在线检测 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
主成分分析/判别分析 分类/鉴别/等级评定本研究首次阐述了实时直接分析质谱技术在黑松露快速、简便质量检测中的应用。通过对质谱图谱进行多元统计分析(主成分分析与线性判别分析),构建了可区分四种松露物种的高效模型,分别为黑孢松露、夏松露、波契松露及印度块菌。全交叉验证结果显示,模型预测准确率最高可达99%。研究以亲水作用液相色谱-质谱联用法作为参照方法,对两种检测方法的结果进行对比分析。色谱图谱的多元分析模型同样表现优异,预测准确率达到100%。两种方法直接对比表明,实时直接分析质谱技术的预测准确率虽略低,但检测速度显著更快、稳定性更强且操作更简便,是黑松露快速质量检测的理想选择。
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利用不同机器学习模型进行统计区分,揭示了大豆叶在多酚指标代谢组学中性状和培养度上的差异
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Chan-Su Rha, Eun Kyu Jang, Jong Suk Lee, Ji-Sung Kim, Min-Ji Ko, Sol Lim, Gun Hwan Park & Dae-Ok Kim
食品标签
豆类与坚果(及籽类) 光谱/色谱/质谱等分析方法 代谢组学 多酚与黄酮计算机标签
偏最小二乘法 随机森林 其他深度学习结构 分类/鉴别/等级评定大豆叶片含有多种具有促健康功效的黄酮类化合物。为探究大豆的化学成分及其在不同表型、生育期和环境因子间的关联,本研究采用经过验证的质谱分离检测方法结合靶向代谢组学技术开展分析。从大豆叶片中鉴定出36种多酚类物质,包括1种香豆雌酚、5种黄酮、18种黄酮醇和12种异黄酮,其中31种完成定量检测。研究利用机器学习模型对大豆品种、豆粒颜色、生育期及种植区域进行区分,并筛选出造成上述差异的关键化合物。自助森林模型分析表明,异黄酮和黄酮醇的组成特征受生育期与种植区域影响显著。在各类机器学习模型中,神经网络模型对大豆叶片差异特征的预测能力最优。不同机器学习方法筛选出的差异多酚物质存在区别,因此在运用正交偏最小二乘判别分析等统计机器学习结果时,需保持审慎严谨的态度。
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食品标签
畜肉 食品安全与风险评估 颜色与外观品质 显微与成像技术计算机标签
卷积神经网络 模型轻量化/边缘计算 特征工程与选择策略 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 超大规模/工业级数据集肉类掺假影响消费者和市场。现有的肉类认证方法通常依赖特殊设备,因此仅限于专业使用。在一些中国火锅餐厅中,出现了用鸭肉和脂肪制成的假羊肉或牛肉片。本研究提出了一种消费者可操作的方法来检测此类掺假。该方法将单张图像作为输入,并利用肉片的纹理特征进行认证。该认证快速且无损。所需设备仅为一台带摄像头的手机。为此任务构建了一个轻量级(因此高效)的卷积神经网络架构,名为MTx-Net。使用了四个块中的十四个卷积层来提取有效的视觉特征。神经网络中采用了残差、深度可分离卷积、丢弃法和批归一化等技术。为了训练和测试神经网络,使用了225公斤肉类收集了77956张肉片图像。该方法对羊肉和牛肉片认证的准确率分别达到99.38%和98.20%。
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一种基于增强型仿氧化酶CoFeCe三原子纳米酶的智能手机辅助比色和光热探针,用于食物中谷胱甘肽检测
查看原文2023
Food Chemistry
中科院一区JCR一区Hongyuan Shang, Xiaofei Zhang, Meili Ding, Aiping Zhang & Cheng Wang
食品标签
食品安全与风险评估 颜色与外观品质计算机标签
智能手机/其他 分类/鉴别/等级评定 可见光/RGB/视频数据 时序传感器/物联网数据研发兼具操作简便、检测快速、成本低廉、便携易携、高灵敏度与高准确度的即时检验(POCT)技术,对资源匮乏地区的食品安全保障及家庭医疗健康监测至关重要,但该类技术的合理制备仍面临诸多挑战。本文构建了一种适用于食品级谷胱甘肽(GSH)即时检测的通用型比色-光热-智能手机三模式传感平台。该简易谷胱甘肽检测传感平台依托钴铁铈优异的类氧化酶活性,融合商用滤纸、温度计与智能手机三种技术优势。该检测策略可使钴铁铈三金属氢氧化物高效将溶解氧转化为超氧阴离子自由基,并催化3,3',5,5'-四甲基联苯胺(TMB)发生氧化反应,生成具有显著颜色变化与光热效应的氧化态TMB,最终实现比色-温度-色彩三重信号输出。所构建的传感器对谷胱甘肽检测具有高灵敏度,检出限低至0.092微摩尔每升。本研究有望通过简易检测试纸对该传感平台进行简单改良,实现商业化样品中谷胱甘肽的定量检测。
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利用高光谱成像技术对鸡蛋进行实时缺陷与新鲜度检测
查看原文2023
Food Control
中科院一区JCR一区Shih-Yu Chen, Shih-Hsun Hsu, Chih-Yi Ko, & Kai-Hsun Hsu
食品标签
蛋类及其制品 食品安全与风险评估 光谱/色谱/质谱等分析方法计算机标签
深度学习 卷积神经网络 分类/鉴别/等级评定 高光谱/多光谱光谱鸡蛋既是烹饪常用原料,也是一类常见农产品。其富含油脂、蛋白质、维生素等多种营养成分,对人体健康有益。但在清洗和分选工序前后,蛋壳表面残留污物或出现破损等问题,均会影响鸡蛋品质。传统鸡蛋缺陷检测以人工方式为主,该方式不仅劳动强度大,还易因人员疲劳产生检测误差,导致产品质量参差不齐。本研究从工厂生产线与消费者双重视角出发,研发了鸡蛋高光谱缺陷检测技术(HEDIT)与鸡蛋高光谱新鲜度检测技术(HEFIT)。上述两种技术将特征波段筛选方法与深度神经网络(DNN)、一维卷积神经网络(1D-CNN)、二维卷积神经网络(2D-CNN)、三维卷积神经网络(3D-CNN)及轻量化网络 MobileNet 相结合,基于高光谱成像技术(HSI)实现鸡蛋品质的实时检测。实验中,研究人员共测试 1000 枚新鲜鸡蛋样品与 800 枚缺陷鸡蛋样品。结果显示,所提方法对鸡蛋新鲜度的检测总准确率达 99%,对缺陷鸡蛋的检测总准确率达 100%;在缺陷检测任务中,单枚鸡蛋检测耗时仅 31 毫秒,且检测总准确率仍保持在 95%,实现了检测精度与分选效率的兼顾。本研究结果可为智能化鸡蛋生产的后续应用与商业化落地提供技术支撑。