综述：深度学习在食品质量与安全管理中的应用：架构、应用与未来方向综述

《Current Research in Food Science》：Deep Learning in Food Quality and Safety Management: A Review of Architectures, Applications, and Future Directions

　　

作为现代食品工业的基石，食品加工操作中的过程控制支撑着企业的食品质量保证、安全合规和经济效益。随着人工智能技术进一步渗透到食品领域，深度学习已从早期的基本模型（如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和人工神经网络（ANN））发展到多样化的高级架构，如YOLO、U-Net、双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）和视觉Transformer（ViT）。这些高级架构已在食品加工阶段过程控制的多个方面被系统研究和部署。本综述总结了深度学习在食品过程控制中的多领域应用，包括原料检测、动态监控、安全追溯和质量评估。进一步讨论了多样化的架构策略，包括单模型和多模型融合方法，并探讨了它们与其他智能分析技术的集成，以提高加工效率和产品一致性。最后，指出了当前关于模型可解释性和泛化性的局限性，并提出了未来研究方向，重点关注快速、自适应和可解释的深度学习系统的开发，以推动整个食品产业链的智能化转型。

1. Introduction
食品加工过程控制是食品工业的基石，传统方法依赖人工和基础机械自动化，效率低且精度不足。深度学习（Deep Learning）通过多层神经网络自动提取特征，已应用于图像处理、自然语言处理和时间序列分析。本文综述了深度学习在原料检测、过程监控、安全追溯和质量评估等方面的应用，并讨论了架构策略和未来方向。

2. Applications of deep learning in the inspection of food ingredients
深度学习广泛应用于食品原料检测，包括缺陷检测、成熟度检测和新鲜度检测，结合传感器技术实现智能检测。

2.1. Defect detection in food ingredients
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）及其变体（如ResNet、AlexNet、3D-CNN）在食品表面缺陷检测中表现优异，通过自动学习颜色、纹理和光谱特征，实现高精度分类。结合高光谱成像（Hyperspectral Imaging, HSI）等技术可检测内外缺陷，准确率可达90%以上。

2.2. Fruit maturity detection
基于CNN的模型（如Inception V3、VGG16）通过颜色特征判断水果成熟度，但部分水果需结合光谱和声振技术。一维CNN（1D-CNN）结合可见-近红外（VIS-NIR）和声振技术可检测猕猴桃的可溶性固形物和硬度，准确率超过90%。

2.3. Freshness detection of raw materials
深度学习结合多模态数据（光谱、成像、传感器）用于农产品新鲜度检测，包括肉类、果蔬等，实现高精度评估。

2.3.1. Freshness detection of meat products
CNN模型结合荧光传感器阵列或光谱技术可检测肉类新鲜度，准确率超过98%。循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）变体如长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和双向LSTM（Bidirectional LSTM, BiLSTM）结合拉曼光谱可预测虾的新鲜度，R²达0.93。

2.3.2. Freshness detection of fruits and vegetables
CNN结合BiLSTM或集成预训练模型（如GoogLeNet、DenseNet-201）可检测果蔬新鲜度，准确率超过96%。荧光传感器阵列结合ResNet50可监测蔬菜新鲜度。

2.3.3. Continuous monitoring of freshness during storage and transportation
CNN-LSTM模型预测鸡蛋新鲜度，降低RMSE。人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）结合多数据流可动态预测食品温度，实现冷链物流实时监控。

3. Deep learning-based monitoring and optimization for food processing control
基于深度学习的模型实现加工过程实时监控和优化，包括质量预测、质量检测和包装缺陷监测。

3.1. Real-time quality prediction for food processing
Unet-Xception、1D-CNN和CNN-BiLSTM-SE等模型用于干燥过程颜色、水分等参数预测，R²达0.95以上。LSTM和CNN结合超声波或光谱技术用于发酵过程（如啤酒、乌龙茶）的酒精含量和发酵程度预测，准确率超过97%。

3.2. Quality inspection in food manufacturing
LSTM和CNN-LSTM用于发酵食品（如泡菜、红茶）分级，YOLOv8s用于面团发酵分类，准确率超过96%。MobileNetV2、YOLOv7等用于咖啡豆烘焙度、糖果缺陷检测，实现实时在线分级。

3.3. Monitoring packaging defects in food production
Faster R-CNN、ResNet18、DenseNet161、U-Net等模型检测包装密封缺陷，准确率超过99%。视觉Transformer（Vision Transformer, ViT）用于气调包装泄漏检测，准确率97.5%。YOLOv4用于检测包装内异物，准确率超过94%。

4. Deep learning-based detection and traceability for food safety
深度学习用于食品安全检测，包括有害物质检测、食源性病原体检测和掺假检测。

4.1. Detection of hazardous substances in food
深度学习模型检测农药残留、加工过程中致癌物和存储中真菌毒素。

4.1.1. Detection of pesticide residues in raw materials
一维CNN结合短波红外高光谱图像检测韭菜农药残留，准确率超过98%。CNN结合双向门控循环单元（BiGRU）和自注意力机制检测苹果表面农药残留，F1得分0.963。

4.1.2. Detection of hazardous substances in the manufacturing process
深度CNN（如MobileNetV2）检测薯片中丙烯酰胺，准确率99.12%。改进的Deep-CNN结合XGBoost达到95.83%准确率。

4.1.3. Detection of hazardous substances in storage
ResNet18和双方面注意力空间-光谱Transformer（DAASST）检测花生中黄曲霉毒素B1，R²达0.89，准确率99.40%。3D-DenseNet和3D-CNN-LSTM用于粮仓温度监测和霉变预警，分类准确率97.38%。

4.2. Detection of foodborne pathogens
CNN结合可见-近红外高光谱成像检测鸡肉中金黄色葡萄球菌，准确率从83.88%提升至91.38%。CNN识别六种常见食源性病原体，准确率90%-100%。一维CNN结合便携式拉曼仪器实现细菌分类，准确率接近100%。

4.3. Detection of food adulteration
深度残差收缩网络（DRSN）结合拉曼光谱检测蜂蜜掺假，RMSEP较低。卷积长短期记忆网络（ConvLSTM）和Transformer模型检测山茶油掺假，分类准确率100%，预测R²达0.999。微调ResNet检测马油掺假，准确率100%。

5. Deep learning for food quality prediction
深度学习用于食品感官属性、营养成分和货架期预测。

5.1. Prediction of food sensory properties
深度学习模型预测多感官属性、口腔加工模拟和脑机接口时空解码。

5.1.1. Prediction of multisensory attributes
Mask R-CNN预测菠萝味道，F1得分0.9025。LSTM预测沙棘颜色变化，R²为0.86。CNN-LSTM预测猪肉糜凝胶强度，Rp接近1。

5.1.2. Dynamic assessment of oral processing simulations
仿生咀嚼模拟器结合LSTM网络预测咀嚼行为，LSTM在处理时间序列数据方面表现最佳。

5.1.3. Spatiotemporal neural decoding for brain-computer interfaces
CNN、RNN和注意力机制（Attention Mechanism, AM）用于脑电图（EEG）解码味觉和嗅觉，多尺度残差网络和EEG-MambaFusionNet模型实现高精度预测，准确率92.5%以上。

5.2. Prediction of nutritional components
注意力机制（AM）和Transformer模型结合光谱数据预测营养成分，如ACLSTM模型预测薏苡仁的油、蛋白质和淀粉含量，RPD>3.0。Transformer预测扁豆蛋白质含量，R²=0.977，RPD=13.92。时间卷积网络（TCN）结合注意力机制预测菜豆粉碳水化合物，R²=0.982。

5.3. Prediction of shelf-life
反向传播人工神经网络（BP-ANN）预测南极磷虾酱的过氧化值和硫代巴比妥酸值，