基于人工智能的无损检测技术在猪肉品质评价中的应用研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 王磊

作者： 王磊;盛清凯;孙洪帅;陈振;董燕婕;蔡达;赵善仓

作者机构：

关键词： 猪肉品质;人工智能;无损检测;品质评价

期刊名称： 食品安全质量检测学报

ISSN： 2095-0381

年卷期： 2025 年 16 卷 014 期

页码： 79-88

摘要： 猪肉品质是猪的重要经济性状,快速准确开展猪肉品质评价,对于猪肉加工和贸易至关重要。近年来,随着人工智能算法与传感器技术的协同突破,基于人工智能的猪肉品质无损检测技术已成为近年来的研究热点,并在肉类行业得到了广泛应用。开展数字图像处理技术与人工智能学习算法相结合,多传感器数据相融合技术研究,实现猪肉产品加工全程质量的自动化、实时检测,是未来肉品质量安全无损检测的重要研究方向。本文综述了当前主要的猪肉品质无损检测关键技术,包括近红外光谱、高光谱成像、拉曼光谱、荧光光谱、太赫兹光谱、电子鼻/电子舌技术和计算机视觉系统,阐述了不同技术的原理、特点和应用现状,并对不同技术存在的不足和未来的发展方向进行了讨论和展望,旨在为无损检测技术在猪肉品质评价中的应用提供参考。

分类号： TS251.51%TP18

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