基于深度学习的食品有害物质快速无损检测系统SpecGuard：EncodeBandCompress光谱压缩技术的创新应用

为解决传统食品有害物质检测方法效率低、破坏性强的问题，山东科研团队开发了基于深度学习的SpecGuard系统，集成EncodeBandCompress（EB）光谱压缩技术，实现农药残留（CT/CBZ/ME）、细菌（Salmonella/E. coli）和毒素（AFB1）的多类别快速检测，准确率达74.49%-95.55%，为食品安全监测提供高效无损解决方案。

　　

研究背景
在食品工业蓬勃发展的今天，农药残留、细菌污染和黄曲霉毒素B₁（AFB₁）等有害物质如同隐形杀手潜伏在餐盘中。传统的气相色谱（GC）和高效液相色谱（HPLC）虽能精准检测，但需要破坏样本、耗时数天，且依赖专业操作人员。更棘手的是，现有技术往往只能"单打独斗"——一种方法检测一类物质，而市售光谱仪产生的海量数据中混杂着大量噪声波段，这些痛点让食品安全监测陷入"慢、贵、难"的困境。

技术突破
山东科研团队开发的SpecGuard系统，创新性地将EncodeBandCompress（EB）波段压缩技术与改进型BiTCN-BiGRU-Self Attention神经网络结合。通过采集苹果、番茄、黄瓜中的农药残留（CT/CBZ/ME）光谱数据，花生中的AFB₁数据，以及细菌样本数据，系统首先用EB算法将2048个原始波段压缩50%，再通过双向时序卷积网络（BiTCN）提取时空特征，双向门控循环单元（BiGRU）捕捉长程依赖，最终由自注意力机制聚焦关键波段。

研究结果

1. BiTCN-BiGRU-Self Attention性能验证：
   消融实验显示，三模块联合使检测准确率提升1.2-3.8%，其中扩张卷积核尺寸为3时特征提取效果最佳。

2. EB压缩技术优势：
   波段压缩后模型参数量减少37%，在苹果中CT检测准确率仍达94.97%，番茄中CBZ检测更创95.55%的记录，证明EB能有效保留<450nm和>900nm的关键波段。

3. 跨物质检测能力：
   对最难检测的AFB₁，准确率从传统方法63.27%提升至74.49%；细菌混合样本检测达93.03%，显示系统对低浓度物质的敏感性。

结论与展望
这项发表于《Food Control》的研究，首次实现通过单一平台检测农药、细菌和生物毒素三大类危害物。相比HPLC每次检测约500元的成本，SpecGuard将费用降低90%，且3分钟内出结果。团队特别指出，系统可适配不同品牌光谱仪，这对推动食品安全监管标准化具有里程碑意义。未来通过扩充样本量，有望将AFB₁检测率提升至85%以上，为构建全球食品安全物联网提供关键技术支撑。