报告内容
卷积神经网络用于食品质量与安全评估:应用现状及未来展望
卷积神经网络(convolutional neural networks,CNNs)作为深度学习模型的一种形式,能够自动提取图像特征,并通过多层卷积和池化操作从低级到高级逐步学习特征,因此在图像识别和分类任务中表现出色。通过深入研究食品图像数据,CNNs推动了食品行业的智能化发展。然而,构建高质量的数据集仍然是CNNs在食品行业应用中面临的一项关键挑战。尽管CNNs模型在图像识别和分类方面能力很强,但在食品检测的实时性、准确性和可靠性方面仍面临困难。我们系统总结了CNNs目前在食品领域的应用,涵盖了食品分类与分级、食品安全检测、食品追溯分析以及食品加工实时监测等方面的进展。此外,还深入探讨了CNNs技术在食品行业应用中面临的挑战和研究前景。与传感器、物联网技术以及先进的深度学习技术相结合,CNNs有望实现对食品行业整个流程和产业链的实时监测与智能分析。未来,预计CNNs技术将在食品行业中发挥更重要的作用,保障食品安全、提升食品质量,并推动食品行业的智能化与可持续发展。
嘉宾介绍
李占明 副教授
江苏科技大学粮食学院
李占明,博士,副教授,硕士生导师,九三学社社员,新加坡国立大学访问学者( 2018 — 2019 ), 2021 年入选江苏省双创博士。现任江苏科技大学食品质量与安全系专任教师,系副主任。近年来主要从事的研究方向包括食品品质分析及智能感知,以及农产食品污染物分析等。在《 Journal of Hazardous Materials 》《 Food Chemistry 》《 Food Science and Human Wellness 》等行业权威期刊发表论文 30 余篇,其中高被引论文 4 篇。受邀担任《 Journal of Food Measurement and Characterization 》副主编、《 Journal of Future Foods 》编委、《 Food Science and Human Wellness 》青年编委、《 Journal of Food Biochemistry 》学术编辑等。并受邀担任《 Food Chemistry 》 《 Food Science and Human Wellness 》 《 Food Chemistry: X 》《 LWT-Food Science and Technology 》《 Journal of Food Measurement and Characterization 》《食品科学》等多本 SCI/EI 期刊的审稿人。中国食品科学技术学会高级会员,中国化学会会员,中国毒理学会会员。
实习编辑:山西师范大学食品科学学院 夏静;责编:张睿梅
为深入探讨未来食品在大食物观框架下的创新发展机遇与挑战,促进产学研用各界的交流合作,由北京食品科学研究院、中国肉类食品综合研究中心、国家市场监督管理总局技术创新中心(动物替代蛋白)及中国食品杂志社《食品科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志、《Journal of Future Foods》杂志主办,西华大学食品与生物工程学院、四川旅游学院烹饪与食品科学工程学院、西南民族大学药学与食品学院、四川轻化工大学生物工程学院、成都大学食品与生物工程学院、成都医学院检验医学院、四川省农业科学院农产品加工研究所、中国农业科学院都市农业研究所、四川大学农产品加工研究院、西昌学院农业科学学院、宿州学院生物与食品工程学院、大连民族大学生命科学学院、北京联合大学保健食品功能检测中心共同主办的“第二届大食物观·未来食品科技创新国际研讨会”即将于2025年5月24-25日在中国 四川 成都召开。
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为进一步深入探讨食品产业在当前复杂多变环境下的高质量发展路径,并着重关注食品科学、营养安全保障的基础研究与关键技术研发,贯彻落实“大食物观”和“健康中国2030”国家战略,北京食品科学研究院和中国食品杂志社《食品科学》杂志、《Food Science and Human Wellness》杂志、《Journal of Future Foods》杂志,将与国际谷物科技协会(ICC)、湖南省食品科学技术学会、湖南省农业科学院农产品加工研究所、湖南农业大学、中南林业科技大学、长沙理工大学、湘潭大学、湖南中医药大学、湖南农业大学长沙现代食品创新研究院共同举办“第十二届食品科学国际年会”。本届年会将于2025年8月9-10日在中国 湖南 长沙召开。
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