综述：智能传感技术在食品安全检测中的进展

这篇综述系统阐述了智能传感技术（如光学检测、电化学检测、机器嗅觉/味觉）在食品安全领域的创新应用，重点分析了其在微生物、化学和物理危害检测中的核心原理与性能优化策略。通过多源传感器与智能计算（如机器学习、区块链）的协同，该技术实现了高精度、实时化和无损检测，为构建透明、主动的全球食品供应链安全框架提供了关键技术支撑。

　　

智能传感技术：重塑食品安全检测的新范式

概述

食品安全作为全球公共卫生的核心议题，正经历着检测技术的革命性变革。传统方法如高效液相色谱（HPLC）和酶联免疫吸附试验（ELISA）虽精度高，但存在耗时长、操作复杂等局限。智能传感技术通过整合先进传感器与人工智能（AI），实现了从“被动响应”到“主动预警”的跨越，其非破坏性、高灵敏度和实时处理能力尤为突出。

智能传感技术原理

光学检测技术

• 机器视觉（MV）：基于高分辨率摄像头和卷积神经网络（CNN），可快速识别食品杂质（如核桃中的异物，准确率达96.5%）。
• 近红外光谱（NIRS）：通过C-H、O-H等基团的特征吸收（780-2,500 nm），结合偏最小二乘（PLS）模型，实现酒类品牌鉴别（准确率98.7%）和霉菌毒素定量。
• 表面增强拉曼光谱（SERS）：利用金-银核壳纳米结构将信号增强10⁵-10⁶倍，可检测水果表面农药残留（限值9.3×10^?9 M）。

电化学传感技术

• 分子印迹传感器：如基于MXene/金纳米颗粒的传感器，对四溴双酚A（TBBPA）的回收率达97.1%-106%。
• 功能核酸传感器：如铅离子（Pb²⁺）特异性DNAzyme，在牛奶中检测限低至0.39 μg/l。

机器嗅觉与味觉技术

• 电子鼻（E-nose）：通过金属氧化物半导体（MOS）传感器阵列和遗传算法-支持向量机（GA-SVM），预测猪肉中沙门氏菌（R²=0.989）。
• 电子舌（E-tongue）：采用伏安法结合动力学模型，精准预测鲜奶保质期（误差降低11.14%-44.47%）。

应用场景

微生物危害检测

• 病原菌：高光谱成像（HSI）预测牛肉微生物负载（RMSEP 0.58 log CFU/g）；电子舌区分大肠杆菌浓度梯度（98.7%准确率）。
• 霉菌：短波红外HSI（SWIR-HSI）量化花生中黄曲霉毒素B₁（AFB₁），检出限29.37 μg/kg。

化学危害监测

• 农药残留：SERS结合Transformer模型，实现农产品中三唑类农药的多重检测。
• 重金属：激光诱导击穿光谱（LIBS）与静电纺丝联用，检测茶汤中铬/铜（检出限5-10 μg/l）。

物理污染识别

• 近红外光谱（NIRS）结合软独立建模（SIMCA），区分虫蛀大米（准确率>90%）。

挑战与突破

精度提升

• 多模态融合：可见光-近红外（Vis-NIR）与HSI特征级融合，使羊肉中恩诺沙星预测R²提升至0.940。
• 纳米材料：金属有机框架（MOF）增强传感器特异性，如SnO₂量子点电化学发光免疫传感器，检测玉米赤霉烯酮（ZEN）的线性范围达0.0005-500 ng/ml。

数字化整合
区块链与物联网（IoT）构建全链条追溯系统，如智能纸基传感器实时监控储运温湿度，数据通过近场通信（NFC）无线传输至手机。

能效优化

• 模型压缩技术（如量化、剪枝）降低CNN计算负载，使肉类新鲜度分类（95.3%准确率）可在边缘设备运行。
• 无电池传感器通过能量采集技术实现持续监测。

未来展望

智能传感技术正朝着微型化、低功耗和智能化方向发展。随着新型传感材料（如黑磷/ZIF-67复合材料）和边缘-云计算框架的成熟，该技术有望在食品供应链中建立更主动、透明的安全防护网，为应对全球食品安全挑战提供关键技术支撑。