综述：比色传感器阵列技术在食品安全与质量评估中的创新进展：最新全面综述

（编辑推荐）本综述系统阐述了比色传感器阵列（CSA）技术在食品安全检测领域的突破性进展。通过纳米材料与机器学习（ML）的融合，该技术实现了对病原体、农药和挥发性有机物（VOCs）的高敏检测，兼具快速、低成本优势，其应用已拓展至环境污染物监测领域。

　　

ABSTRACT

比色传感器阵列（CSA）技术正重塑食品安全监测格局。传统分子遗传检测方法虽精准，却受限于耗时、高成本等瓶颈。CSA通过化学传感元件与目标物反应产生的特征性颜色变化，构建了可视化检测新范式——从食源性致病菌到农药残留，仅需数分钟即可生成特异性"颜色指纹"。

纳米材料赋能灵敏度飞跃

金纳米粒子（AuNPs）和量子点（QD）的引入，将CSA检测限推进至ppb级。例如，功能化AuNPs与赭曲霉毒素A结合时，表面等离子体共振（SPR）效应引发肉眼可见的赤红→蓝紫色移；而硫化镉（CdS）量子点对甲基对硫磷的荧光猝灭响应，实现了0.1 μg/kg的超痕量检测。

机器学习破解信号迷宫

面对复杂样本（如肉类腐败产生的混合VOCs），主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法将颜色信号转化为多维数据矩阵。研究表明，经10⁴组数据训练的CNN模型，对沙门氏菌的识别准确率达98.7%，显著优于传统比色卡比对法。

跨界应用的无限可能

CSA的传感器设计正突破实验室边界：

• 便携式设备集成微流控芯片，可现场检测果蔬中的有机磷农药

• 智能包装内嵌pH敏感膜，通过颜色渐变预警海鲜腐败

• 大气监测站采用石墨烯氧化物传感器阵列，实时捕捉甲醛、苯系物等污染物

这种"所见即所得"的技术，正在食品安全与环境健康领域书写新的标准。