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食品科技

人工智能在食品安全检测中的应用研究

邓建勇

（柳林县市场监督管理局，山西柳林033300）

摘 要：本文梳理了食品安全检测的内涵和人工智能的应用基础，指出当前食品安全检测存在的主要问

题，并提出了基于深度学习优化检测算法精度、机器学习构建多靶标识别模型、智能传感器提升现场检测效

率等应对策略。人工智能技术有望显著提升食品安全检测的灵敏度、特异性和实时性，为保障食品安全提供

有力支撑。

关键词：食品安全检测；人工智能；深度学习

ResearchontheApplicationofArtificialIntelligenceinFood

SafetyTesting

DENGJianyong

(LiulinCountyMarketSupervisionAdministration,Liulin033300,China)

Abstract:Thisarticlecombstheconnotationoffoodsafetytestingandtheapplicationbasisofartificial

intelligence,pointsoutthemainproblemsexistingincurrentfoodsafetytesting,andproposesoptimizationof

detectionalgorithmaccuracybasedondeeplearning,machinelearningtobuildmulti-targetrecognitionmodels,and

smartsensorstoimproveon-sitedetectionefficiencyandothercopingstrategies.Artificialintelligencetechnology

isexpectedtosignificantlyimprovethesensitivity,specificityandreal-timeperformanceoffoodsafetytesting,

providingstrongsupportforensuringfoodsafety.

Keywords:foodsafetytesting;artificialintelligence;deeplearning

近年来，食品安全问题频发，严重危害人们身的快速筛查和鉴定，常采用PCR技术、生物传感器

体健康和生命安全。我国高度重视食品安全工作，等方法[2]。此外，食品掺假鉴别也是食品安全检测的

出台了一系列政策法规。科学技术是保障食品安全重要内容，如牛奶掺假、橄榄油掺假等，需建立食

的关键，人工智能在计算机视觉、机器学习等领域品成分指纹图谱，综合运用红外光谱、核磁共振波谱、

取得的突破，为食品安全检测带来了新的机遇[1]。稳定同位素比值分析等技术手段进行真伪辨别。

1食品安全检测的内涵2人工智能在食品安全检测中的应用基础

食品安全检测是一个涵盖面广、技术要求高的人工智能在食品安全检测领域的应用基于海

系统工程，其涵盖了食品中农药残留、兽药残留、量食品安全数据的积累和深度学习算法的突破。食

重金属污染物、非法添加剂等有害物质的定性定量品安全检测数据呈现多源异构特点，如食品理化指

分析，以及食品掺假、伪造等质量问题的鉴别。例标、污染物残留量、光谱图像等结构化、半结构化

如，对于农药残留问题，常用的检测方法有气相色谱-和非结构化数据并存，数据维度高、规模大，为人

质谱联用法和高效液相色谱-串联质谱法，前者主