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随着全球对食品安全、质量等关注度上升，传统食品检测方法存在局限。研究人员开展微型光谱技术与 AI 在食品工业自动化应用的研究。结果显示该技术可实时无损监测食品质量安全，推动食品工业数字化转型。
在当今社会，人们对食品的要求越来越高，不仅希望食品美味可口，更关注其安全性、质量以及是否货真价实。然而，食品行业却面临着诸多挑战。一方面，食品欺诈问题日益复杂，食品安全事故时有发生，这让消费者对食品的信任度大打折扣。另一方面，传统的食品质量和安全控制策略主要依赖于间歇性的实验室分析，这种方法虽然能得到可靠、准确的结果，但却无法实现对食品生产过程的实时监测，难以满足现代食品工业高效、可持续发展的需求。为了解决这些问题，研究人员积极探索新的技术手段，微型光谱技术与人工智能（AI）的结合应运而生，成为推动食品工业自动化变革的关键力量，相关研究成果发表在《Food Research International》。
在这项研究中，研究人员主要运用了微型光谱技术和 AI 技术。微型光谱技术基于光与样品相互作用产生的吸收、反射、散射或发射等现象来获取光谱信息（利用了多种光谱技术，如近红外（NIR）、中红外（MIR）、紫外（UV）、可见（Vis）、微波（MW）、太赫兹（THz）光谱技术 以及近红外傅里叶变换（FT-NIR）、拉曼（Raman）、高光谱成像（HSI）等振动光谱技术）。AI 技术则用于对光谱数据进行分析，通过机器学习、深度学习等算法，从复杂的多维数据集中提取有价值的信息，从而实现对食品质量和安全的精准监测。
研究人员针对微型光谱技术与 AI 在食品工业自动化中的应用展开研究。在微型光谱技术方面，他们深入探讨了其基本原理、仪器的设计架构以及不同波长光谱在食品分析中的应用。微型光谱技术与传统光谱技术原理相同，但通过微加工技术、光纤和集成光学等手段缩小了光学组件的尺寸，使设备更加便携、成本效益更高且能在多种环境下工作。不同波长的光谱在食品分析中各有优势，例如 NIR 和 MIR 光谱常用于分子分析，UV 和 Vis 光谱在食品和化学分析中应用广泛，MW 光谱可用于估算食品的水分和脂肪含量，THz 光谱则有助于研究食品和生物材料的分子及结构特性。
在 AI 技术应用方面，研究发现 AI 能够显著提升光谱分析的准确性和效率。传统的光谱数据分析方法依赖人工，面对大量复杂数据时往往力不从心。而 AI 技术，尤其是机器学习和深度学习算法，可以快速准确地识别化合物，即使在低浓度下也能有效检测，还能发现传统分析难以察觉的数据模式、相关性和特征，大大增强了光谱分析的精度和速度。
在食品工业的具体应用中，微型光谱技术与 AI 结合展现出巨大潜力。在质量保证方面，能够实时监测食品的关键质量属性、营养成分、生物活性物质和特定分析物分子，确保产品质量的一致性；在污染检测方面，可以及时发现食品中的污染物和不良分析物或生物分子，保障食品安全；在过程优化与控制方面，有助于优化食品生产过程，提高生产效率，同时确保生产过程的安全性；在可持续发展方面，该技术能够助力食品行业实现更高效的资源利用和环境保护。
然而，这项技术在实际应用中也面临一些挑战。从技术层面来看，微型光谱仪在小型化过程中，光谱分辨率会受到影响，虽然可以通过增加探测器阵列像素密度等方法部分解决，但仍难以达到传统大型光谱仪的水平。此外，光学组件的质量和光谱系统的校准精度对测量结果影响较大，若校准不准确，会导致测量误差。从行业应用角度来看，光谱技术在食品工业中的大规模应用还存在一定障碍，例如设备成本较高，模型的可转移性有限，不同仪器之间的测量结果可能存在差异等。
总体而言，微型光谱技术与 AI 驱动的探针在食品工业自动化中具有重要意义。它为食品质量和安全的实时、无损监测提供了有力手段，有助于推动食品工业向数字化、智能化、可持续化方向发展。尽管目前还面临一些挑战，但随着技术的不断进步和完善，有望在未来食品工业中得到更广泛的应用，为保障食品安全、提升食品质量、满足消费者需求发挥更大的作用。
