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領(lǐng)學(xué)術(shù)科研之先，創(chuàng)食品科技之新

—— 中國食品雜志社

2013年第34卷22期返回列表

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蘋果在線分級的多尺度輕量化改進(jìn)YOLOv8表面缺陷檢測模型

內(nèi)容: 針對果園現(xiàn)場蘋果分級存在的計(jì)算資源受限和表面缺陷尺度差異大的問題，本研究構(gòu)建基于機(jī)器視覺的改進(jìn)YOLOv8蘋果表面缺陷識別模型，在提高蘋果表面缺陷檢測效率的同時保證檢測準(zhǔn)確率。采用自搭建的機(jī)器視覺系統(tǒng)采集5?500?張?zhí)O果樣本的表面特征及缺陷圖像，涵蓋果柄、花萼的特征與黑點(diǎn)、腐爛、機(jī)械損傷、日灼、褐斑和裂紋6?種常見表面缺陷以及1?種環(huán)境雜物并完成特征標(biāo)注。引入RepGhostNeXt和EffQAFPN算法結(jié)構(gòu)，對YOLOv8（You Only Look Once version 8）檢測模型的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)和特征金字塔進(jìn)行改進(jìn)。在此基礎(chǔ)上，研究訓(xùn)練并比較了YOLOv8、YOLOv8n、YOLOv8＋EffQAFPN、YOLOv8＋RepGhostNeXt和YOLOv8＋EffQAFPN＋RepGhostNeXt 5 種模型，并重點(diǎn)對比模型在蘋果表面瑕疵檢測中的檢測準(zhǔn)確率和模型檢測速度。研究結(jié)果表明，YOLOv8＋EffQAFPN＋RepGhostNeXt模型在綜合檢測性能上表現(xiàn)最佳，其整體識別準(zhǔn)確率為94.9%，且保持了7.81 幀/s的平均檢測幀率。綜上，該模型能夠在計(jì)算資源有限的環(huán)境下高效完成蘋果表面缺陷檢測任務(wù)，為實(shí)現(xiàn)果園現(xiàn)場高效便捷的蘋果分級提供技術(shù)支撐。

閱讀量: 47 發(fā)表時間: 2025-11-25
基于增強(qiáng)檢索生成框架的食品安全監(jiān)管智能問答系統(tǒng)

內(nèi)容: 為滿足食品安全監(jiān)管問答任務(wù)對模型準(zhǔn)確性、合規(guī)性和可解釋性的高要求，解決現(xiàn)有大語言模型（large language model，LLM）在該領(lǐng)域應(yīng)用面臨的知識召回不精準(zhǔn)、法規(guī)解析能力不足及計(jì)算成本高等問題，本研究基于檢索增強(qiáng)生成框架提出了一個智能問答系統(tǒng)，其核心是食品安全監(jiān)管大語言模型（food safety regulation large language model，F(xiàn)SR-LLM）。通過優(yōu)化數(shù)據(jù)庫存儲結(jié)構(gòu)、檢索策略及生成器，提升食品安全監(jiān)管問答的質(zhì)量和效率。首先構(gòu)建了食品安全知識圖譜（knowledge graph，KG）數(shù)據(jù)庫，以結(jié)構(gòu)化方式存儲法規(guī)條款、食品安全標(biāo)準(zhǔn)等數(shù)據(jù)，增強(qiáng)模型對食品領(lǐng)域知識的組織與調(diào)用能力。此外，在檢索階段，設(shè)計(jì)一種大模型引導(dǎo)檢索策略，利用LLM智能解析查詢語句，在食品安全監(jiān)管KG中準(zhǔn)確地提取高度相關(guān)的信息，從而減少無關(guān)或誤導(dǎo)性內(nèi)容的召回。對于生成器（Generator）模塊，基于Qwen-7B-Chat模型采用低秩適應(yīng)微調(diào)，使模型更貼合食品安全監(jiān)管問答的需求，同時顯著降低計(jì)算成本，使其能夠在單張RTX 4090 GPU上完成訓(xùn)練。在所提食品安全問答數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，F(xiàn)SR-LLM在BLEU-4、Rouge-L和準(zhǔn)確率指標(biāo)上均優(yōu)于基線模型，展現(xiàn)出更高的精準(zhǔn)度和語義連貫性，為食品安全監(jiān)管智能化提供了一種低成本、高效能、可擴(kuò)展的解決方案。

閱讀量: 39 發(fā)表時間: 2025-11-25
深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的機(jī)器視覺技術(shù)用于果蔬品質(zhì)的智能感知：進(jìn)展、挑戰(zhàn)、展望

內(nèi)容: 準(zhǔn)確的果蔬品質(zhì)分析對于保障食品安全、提升消費(fèi)者滿意度以及促進(jìn)果蔬產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。近年來機(jī)器視覺技術(shù)在果蔬產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在處理機(jī)器視覺技術(shù)產(chǎn)生大量復(fù)雜的圖像數(shù)據(jù)時通常具有局限性，其性能不能滿足實(shí)際的需要。機(jī)器視覺技術(shù)與深度學(xué)習(xí)算法的融合實(shí)現(xiàn)了對復(fù)雜果蔬圖像的高效分析和處理。基于機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)所開發(fā)的果蔬品質(zhì)檢測系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中取得了顯著的成果，為推動果蔬產(chǎn)業(yè)的智能化升級提供了有力的技術(shù)支持。本綜述總結(jié)了近年來深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的機(jī)器視覺技術(shù)在果蔬品質(zhì)分析領(lǐng)域的研究進(jìn)展，并著重探討了目前面臨的挑戰(zhàn)，展望了該領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢，包括公開數(shù)據(jù)集的構(gòu)建、輕量級模型和三維傳感裝置的開發(fā)、多模態(tài)融合、可解釋性模型、便攜化和小型化設(shè)備研發(fā)，以及物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈技術(shù)賦能的全產(chǎn)業(yè)鏈智能果蔬管理體系的構(gòu)建，以期推動果蔬產(chǎn)業(yè)的技術(shù)升級與協(xié)同創(chuàng)新。

閱讀量: 49 發(fā)表時間: 2025-11-25
計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)在糧油及其制品無損檢測中的應(yīng)用

內(nèi)容: 糧油安全是重要的食品安全問題之一，在全球范圍受到廣泛關(guān)注。因此，快速、準(zhǔn)確、高效的檢測技術(shù)對于保障糧油安全至關(guān)重要，而傳統(tǒng)糧油檢測方法存在耗時長、主觀誤差大、實(shí)時性差等缺點(diǎn)，難以滿足消費(fèi)者對食品品質(zhì)的高要求，計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)的結(jié)合為糧油檢測提供了快速、高效、非破壞性的解決方案。本文首先介紹了深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的基本原理及其在食品檢測中的優(yōu)勢，重點(diǎn)分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等算法在糧油檢測中的應(yīng)用案例，展示了這些技術(shù)在提高檢測精度和效率方面的顯著效果，總結(jié)了計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)在糧油及其制品無損檢測中的應(yīng)用進(jìn)展。并從優(yōu)化模型魯棒性和可解釋性、開發(fā)輕量級模型以適應(yīng)資源受限的檢測環(huán)境等方面討論了在糧油安全領(lǐng)域應(yīng)用中存在的局限性和未來發(fā)展趨勢，旨在推動食品檢測技術(shù)向更高效、精準(zhǔn)的方向發(fā)展。

閱讀量: 42 發(fā)表時間: 2025-11-25
基于銀納米顆粒表面增強(qiáng)拉曼效應(yīng)對食品中組胺的快速檢測

內(nèi)容: 基于表面增強(qiáng)拉曼光譜技術(shù)，建立一種快速檢測組胺的方法。該方法采用銀納米顆粒（silver nanoparticles，AgNPs）作為增強(qiáng)基底，NaCl溶液作為聚集劑，以實(shí)現(xiàn)對組胺拉曼特征峰的有效增強(qiáng)。結(jié)果表明，所制備的AgNPs具有顯著的拉曼增強(qiáng)效果，組胺分子結(jié)構(gòu)所對應(yīng)的拉曼特征峰分別位于640、936、997、1?029、1?097、1?134、1?257、1?313、1?425、1?563?cm－1處，這些特征峰可作為組胺檢測的定量指標(biāo)。通過優(yōu)化AgNPs的濃縮倍數(shù)、NaCl溶液的添加量以及檢測形式，在最優(yōu)條件下實(shí)現(xiàn)了對組胺的快速靈敏檢測。在10～1?000?mg/kg的范圍內(nèi)，1?257?cm－1處的拉曼特征峰與組胺濃度之間呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系，檢測限為1.21?mg/kg。此外，對魚肉、蝦肉和葡萄酒3?種實(shí)際樣品進(jìn)行檢測，并與高效液相色譜法進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，本方法的回收率在95.95%～106.26%之間，相對標(biāo)準(zhǔn)偏差在1.6%～5.9%之間，表明該方法在實(shí)際檢測中具有良好的準(zhǔn)確性和精密度。

閱讀量: 48 發(fā)表時間: 2025-11-25
FeSO4與甲基營養(yǎng)型芽孢桿菌BCN2協(xié)同誘導(dǎo)黃曲霉鐵死亡的機(jī)制

內(nèi)容: 為研究FeSO4誘發(fā)黃曲霉鐵死亡的機(jī)制，用不同濃度FeSO4處理黃曲霉，通過鐵死亡特征分析、微觀結(jié)構(gòu)觀察等方法進(jìn)行分析。結(jié)果表明，不同濃度的FeSO4均可以顯著抑制黃曲霉的生長；FeSO4處理后黃曲霉菌絲活性氧水平和丙二醛含量顯著升高（P＜0.05），還原型谷胱甘肽（glutathione，GSH）/氧化型谷胱甘肽水平顯著降低（P＜0.05），促進(jìn)了黃曲霉孢子的脂質(zhì)過氧化。通過掃描電鏡觀察發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)eSO4破壞了黃曲霉細(xì)胞的形態(tài)結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致細(xì)胞通透性發(fā)生改變，細(xì)胞內(nèi)容物（核酸和蛋白質(zhì)）和離子（Ca2＋、K＋和Mg2＋）泄漏。轉(zhuǎn)錄組學(xué)結(jié)果顯示，F(xiàn)eSO4處理會影響黃曲霉的金屬離子穩(wěn)態(tài)并下調(diào)GSH生成的相關(guān)基因表達(dá)水平。以上結(jié)果表明FeSO4會誘發(fā)黃曲霉鐵死亡。同時分析了FeSO4與甲基營養(yǎng)型芽孢桿菌（Bacillus methylotrophicus）BCN2協(xié)同誘導(dǎo)黃曲霉鐵死亡的機(jī)制。結(jié)果表明，F(xiàn)eSO4和B. methylotrophicus BCN2聯(lián)合處理對黃曲霉及其生物膜具有更強(qiáng)的抗真菌活性，聯(lián)合處理顯著破壞了黃曲霉線粒體功能，從而導(dǎo)致三羧酸循環(huán)關(guān)鍵酶和ATP酶活性降低。此外，F(xiàn)eSO4和B. methylotrophicus處理可以顯著抑制藍(lán)莓黃曲霉的生長。本研究可為有效防治黃曲霉提供新思路。

閱讀量: 43 發(fā)表時間: 2025-11-25
核黃素敏化二氧化鈦光催化劑的制備及其對新型食源性危害物1,3,6,8-四溴咔唑光催化降解性能

內(nèi)容: 本研究分別采用旋蒸法和吸附法制備兩種核黃素（riboflavin，Rib）敏化二氧化鈦（TiO2）納米復(fù)合光催化劑TiO2@Rib和Rib@TiO2。紫外-可見光譜分析表明，Rib的敏化作用使得兩種復(fù)合光催化劑的光吸收范圍從紫外光區(qū)擴(kuò)展到了可見光區(qū)。掃描電鏡和紅外光譜分析表明，TiO2@Rib中Rib以非聚集體形式負(fù)載于納米孔道內(nèi)，而Rib@TiO2中Rib晶體主要吸附于TiO2表面。此外，TiO2@Rib水溶液貯存5?d內(nèi)未見明顯沉淀，具有極佳的水中分散穩(wěn)定性。且TiO2@Rib表現(xiàn)出最高的單線態(tài)氧（1O2）和羥自由基（·OH）生成能力。在450?nm藍(lán)光LED矩陣光源輻照60?min后，TiO2@Rib對新型食源性危害物1,3,6,8-四溴咔唑的光催化降解率達(dá)56.41%，是單純Rib的1.64?倍。本研究可為優(yōu)化構(gòu)建低毒、高效食品色素敏化TiO2復(fù)合光催化劑，及其對水產(chǎn)品中新型食源性危害物的光催化降解應(yīng)用提供新思路和實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

閱讀量: 35 發(fā)表時間: 2025-11-25
二氧化碳脅迫應(yīng)激誘導(dǎo)聯(lián)合電子束輻照對鮮切蘋果品質(zhì)的提升效應(yīng)

內(nèi)容: 本研究以富士蘋果為原料，將鮮切前CO2脅迫（3%，48 h）與鮮切后電子束輻照（electron beam irradiation，EBI）（2 kGy）處理聯(lián)合，評估二者聯(lián)合對鮮切蘋果品質(zhì)的影響，并初步解析其影響機(jī)制。結(jié)果表明，EBI雖能夠有效殺菌但會加速組織損傷與營養(yǎng)流失。與第10天EBI組相比，聯(lián)合處理顯著增加了鮮切蘋果的硬度（35.1%）與脆度（31.8%），同時顯著抑制褐變，抗壞血酸損失率降低72.1%，1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基與2,2’-聯(lián)氮雙(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)陽離子自由基清除能力顯著增強(qiáng)。風(fēng)味分析顯示聯(lián)合處理能夠有效保留丁酸乙酯、乙酸己酯等特征酯類，顯著抑制己醛、醇類等不良風(fēng)味物質(zhì)生成。影響機(jī)制研究表明聯(lián)合處理通過雙路徑調(diào)控：抑制多酚氧化酶和過氧化物酶活性（峰值分別降低53.6%和28.4%），激活苯丙氨酸解氨酶（提高38.0%），顯著提升谷胱甘肽還原酶、過氧化氫酶、超氧化物歧化酶等抗氧化酶活性（提高0.2～0.7?倍）；同時抑制丙二醛積累（降低30.2%）和相對電導(dǎo)率上升（降低26.7%），顯著降低超氧陰離子自由基產(chǎn)生速率和H2O2含量（28.5%、29.3%），減輕氧化損傷，維持細(xì)胞膜完整性。綜上，3%?CO2＋2?kGy?EBI聯(lián)合處理緩解了EBI對細(xì)胞的氧化損傷，提高了鮮切蘋果品質(zhì)，本研究結(jié)果可為鮮切果蔬加工提供“脅迫應(yīng)激誘導(dǎo)＋物理冷殺菌”的技術(shù)參考。

閱讀量: 36 發(fā)表時間: 2025-11-25
溫壓協(xié)同微環(huán)境對柑橘果膠甲酯酶與抑制劑的影響機(jī)制

內(nèi)容: 為解決超高壓處理（high pressure processing，HPP）在橙汁加工中因果膠甲酯酶（pectin methylesterase，PME）殘留導(dǎo)致濁度損失及微生物安全風(fēng)險(xiǎn)增加的問題，本研究聚焦微環(huán)境與溫壓協(xié)同效應(yīng)對PME及果膠甲酯酶抑制劑（pectin?methylesterase?inhibitor，PMEI）的調(diào)控機(jī)制。通過分子克隆技術(shù)制備重組PMEI，結(jié)合圓二色光譜、熒光光譜及分子動力學(xué)模擬，系統(tǒng)解析多因素交互作用對酶活性及結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果表明，0.1～0.5?mol/L范圍的Ca2＋濃度能夠使HPP/25?℃處理完全抑制PME活性，果膠濃度（0.1%～0.5%）對PME活性無顯著調(diào)控作用，但其高濃度可引發(fā)物理干擾；在pH?7.0時HPP/60?℃處理使PME活性降低95%以上，其二級結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，色氨酸微環(huán)境極性顯著改變；在pH?7.0條件下，通過大腸桿菌異源表達(dá)的PMEI（E.PMEI）二級結(jié)構(gòu)由α-螺旋向β-折疊轉(zhuǎn)化并保持穩(wěn)定抑制活性，而通過畢赤酵母異源表達(dá)的PMEI（P.PMEI）于酸性條件下α-螺旋結(jié)構(gòu)的相對含量增加且其抑制效率提升。這些結(jié)果從分子層面闡明了溫壓協(xié)同pH值處理通過特異性改變酶及其抑制劑的構(gòu)象動態(tài)調(diào)控其活性，本研究可為開發(fā)精準(zhǔn)控制果膠酶活性的食品加工新技術(shù)提供理論依據(jù)。

閱讀量: 50 發(fā)表時間: 2025-11-25
膳食果糖的代謝特征及其致病機(jī)制的研究進(jìn)展

內(nèi)容: 果糖因其高甜度、低成本被廣泛用作甜味劑，是加工食品及含糖飲料的核心成分。然而，過量攝入果糖已被證實(shí)與肥胖、糖尿病、高血壓、癌癥等多種代謝性疾病的發(fā)生發(fā)展密切相關(guān)，甚至?xí)@著增加死亡風(fēng)險(xiǎn)。果糖在體內(nèi)呈現(xiàn)劑量依賴性雙路徑代謝模式：低劑量果糖主要由小腸上皮細(xì)胞頂膜側(cè)的葡萄糖轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白5轉(zhuǎn)運(yùn)，經(jīng)酮己糖激酶C催化首過代謝為果糖-1-磷酸，從而大幅減輕進(jìn)入全身循環(huán)的果糖負(fù)荷。當(dāng)攝入超載時，果糖突破腸道代謝閾值發(fā)生“溢出”，未經(jīng)代謝的果糖經(jīng)門靜脈進(jìn)入肝臟，顯著激活新生脂肪生成通路，通過上調(diào)固醇調(diào)節(jié)元件結(jié)合蛋白-1c及碳水化合物反應(yīng)元件結(jié)合蛋白表達(dá)從而促進(jìn)脂質(zhì)合成，最終誘發(fā)肝內(nèi)及全身脂質(zhì)沉積、肥胖和非酒精性脂肪肝，并伴隨胰島素抵抗的發(fā)生。機(jī)制研究表明，高果糖飲食可重塑腸道菌群結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致擬桿菌門和變形菌門微生物的豐度上升，同時伴隨緊密連接蛋白（Occludin、Claudin-1、ZO-1）表達(dá)顯著下調(diào)，破壞腸黏膜屏障功能，促使脂多糖易位，并激活Toll樣受體4介導(dǎo)的全身低度慢性炎癥反應(yīng)。高果糖攝入還可增加嘌呤代謝中間產(chǎn)物產(chǎn)量，通過促進(jìn)尿酸合成損傷血管內(nèi)皮功能，進(jìn)而加劇高尿酸血癥的發(fā)生與發(fā)展。本綜述詳細(xì)描述了果糖的代謝吸收機(jī)制及其在代謝性疾病中的作用機(jī)制，旨在為開發(fā)靶向干預(yù)策略提供理論依據(jù)和新思路。

閱讀量: 53 發(fā)表時間: 2025-11-25

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