人工智能在食品安全检测中的应用研究

作者: 邓建勇

摘 要:本文梳理了食品安全检测的内涵和人工智能的应用基础,指出当前食品安全检测存在的主要问题,并提出了基于深度学习优化检测算法精度、机器学习构建多靶标识别模型、智能传感器提升现场检测效率等应对策略。人工智能技术有望显著提升食品安全检测的灵敏度、特异性和实时性,为保障食品安全提供有力支撑。

关键词:食品安全检测;人工智能;深度学习

Abstract: This article combs the connotation of food safety testing and the application basis of artificial intelligence, points out the main problems existing in current food safety testing, and proposes optimization of detection algorithm accuracy based on deep learning, machine learning to build multi-target recognition models, and smart sensors to improve on-site detection efficiency and other coping strategies. Artificial intelligence technology is expected to significantly improve the sensitivity, specificity and real-time performance of food safety testing, providing strong support for ensuring food safety.

Keywords: food safety testing; artificial intelligence; deep learning

近年来,食品安全问题频发,严重危害人们身体健康和生命安全。我国高度重视食品安全工作,出台了一系列政策法规。科学技术是保障食品安全的关键,人工智能在计算机视觉、机器学习等领域取得的突破,为食品安全检测带来了新的机遇[1]。

1 食品安全检测的内涵

食品安全检测是一个涵盖面广、技术要求高的系统工程,其涵盖了食品中农药残留、兽药残留、重金属污染物、非法添加剂等有害物质的定性定量分析,以及食品掺假、伪造等质量问题的鉴别。例如,对于农药残留问题,常用的检测方法有气相色谱-质谱联用法和高效液相色谱-串联质谱法,前者主要针对有机氯、有机磷等挥发性农药,后者可用于检测氨基甲酸酯类、拟除虫菊酯类等极性较强的农药。除化学污染物外,食品安全检测对象还涉及微生物污染,如沙门氏菌、金黄色葡萄球菌等致病菌的快速筛查和鉴定,常采用PCR技术、生物传感器等方法[2]。此外,食品掺假鉴别也是食品安全检测的重要内容,如牛奶掺假、橄榄油掺假等,需建立食品成分指纹图谱,综合运用红外光谱、核磁共振波谱、稳定同位素比值分析等技术手段进行真伪辨别。

2 人工智能在食品安全检测中的应用基础

人工智能在食品安全检测领域的应用基于海量食品安全数据的积累和深度学习算法的突破。食品安全检测数据呈现多源异构特点,如食品理化指标、污染物残留量、光谱图像等结构化、半结构化和非结构化数据并存,数据维度高、规模大,为人工智能算法提供了丰富的训练样本。深度学习算法的发展,尤其是卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在图像特征提取、循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)在序列数据处理、迁移学习在小样本学习等方面的进步,极大地拓展了食品安全检测的应用场景。例如,基于CNN的农产品病虫害智能识别系统可通过病斑形状、颜色等视觉特征快速诊断病虫害类型[3];基于RNN的农药残留量动态预测模型可根据气象、施药量等时间序列数据提前预警超标风险;将迁移学习应用于食品掺假鉴别,可利用成分相似食品的检测模型,通过微调快速实现新掺假样品的识别,大幅缩短建模周期。此外,人工智能与光谱分析、色谱分析等传统检测手段的融合,可显著提升分析速度和准确性,如结合拉曼光谱和支持矢量机算法,可实现对蜂蜜掺假的快速无损鉴别。

3 食品安全检测面临的主要问题

3.1 检测方法的灵敏度和特异性不足

食品安全检测技术虽然在过去几十年中取得了长足进步,但是在检测方法的灵敏度和特异性方面仍存在一定的不足和局限。以农药残留检测为例,目前广泛采用的气相色谱-质谱联用法和液相色谱-串联质谱法,虽然灵敏度较高,但是对于某些极性较强或者含量极低的农药,如氨基甲酸酯类、新烟碱类等,检出限仍难以满足日益严格的残留限量标准。此外,基质效应也是影响检测灵敏度和准确性的重要因素,不同食品基质中复杂的共存物质会导致目标分析物的离子化效率发生变化,进而影响定量结果的可靠性。同时,在混合污染物的检测中,如多种农药、兽药的同时残留,不同检测方法之间的适用性和匹配性差异可能导致漏检或误判[4]。针对食品掺假问题,现有的理化检测方法如近红外光谱、核磁共振等,虽然能够快速鉴别某些掺假物质,但是在面对日益复杂多变的掺假手段时,特异性识别能力还有待提高。

3.2 多残留复合污染物分析困难

在日常的食品安全检测工作中,多残留复合污染物的分析是一个棘手的难题。农产品中农药残留就是一个典型的复合污染问题,不同种类农药的理化性质差异很大,如有机氯、有机磷、拟除虫菊酯等,常规的检测方法难以实现多组分的同时分析。畜禽产品中抗生素残留更是涉及多个类别,如β-内酰胺类、四环素类、喹诺酮类等,不同类别抗生素在提取、净化、检测等环节的条件差异明显,对检测方法的选择性和兼容性提出了极高要求。食品掺假造成的复合污染问题也不容忽视,以食用油掺假为例,常见的掺假方式有地沟油、矿物油等,这些非食用油脂与食用油有相似的理化特性,常规的检测指标如酸价、过氧化值等难以准确辨别,需要采用多参数联合分析的策略[5]。

3.3 快速筛查技术实时性欠佳

近年来,我国食品安全快速检测技术不断进步,在抽检监测、现场执法等环节发挥了重要作用。例如,免疫层析技术可用于定性或半定量检测农药残留、兽药残留等,胶体金标记的特异性抗体与待测物结合,通过颜色变化判断检测结果,操作简便,但实时性方面仍有不足。酶联免疫法、表面等离子体共振法等也是常用的快检技术,前者利用酶标记抗体的催化反应,实现批量样品的高通量筛查,但操作流程较为复杂,现场检测难度较大;后者利用表面等离子体激发产生的共振信号检测待测物,灵敏度高,但受制于仪器设备笨重、价格昂贵等因素,实时检测能力受限。此外,基于纸基芯片、微流控芯片等新型快检方法虽有所突破,但从实验室走向实际应用还需时日。

4 基于人工智能的食品安全检测问题应对策略

4.1 深度学习优化检测算法精度

深度学习算法凭借其强大的特征提取和分类识别能力,可有效优化传统检测方法的精度。在农药残留检测领域,可构建基于卷积神经网络的智能识别模型,通过大量农药残留光谱图像的训练学习,模型能够自动提取待测样品的特征信息,实现农药种类和含量的快速识别,突破传统方法对极性、含量等的局限。同时,引入注意力机制、迁移学习等策略,可进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性,使其适应不同食品基质的干扰。

针对基质效应引起的检测误差,可开发基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的智能校正算法。利用GAN的生成器和判别器实现对抗训练,生成器模拟合成被基质干扰的光谱数据,判别器进行真伪判别,通过不断迭代优化,使生成的光谱数据尽可能接近真实采集的数据分布,从而掌握真实的基质干扰规律,实现智能化校正补偿,提高检测准确性。在复合污染物检测中,可采用多任务学习框架,设计共享的特征提取网络和独立的分类预测网络,同时学习不同污染物的共性特征和个性特征,实现“一测多评”。此外,还可嵌入先验知识,如污染物的理化性质、法规标准等,指导网络参数的优化,提高模型的可解释性。

深度学习的应用范式为食品掺假鉴别提供了新思路。可构建食品成分指纹图谱数据库,采用孪生网络、对比学习等方法,学习不同食品的成分差异特征,实现对样品真伪的快速判定。引入小样本学习策略,利用少量标准样品微调模型,可显著提升模型识别掺假新手段的能力。

4.2 机器学习构建多靶标识别模型

机器学习方法为解决多残留复合污染物分析难题提供了新的突破口。针对农药多残留检测,可采用多标记学习算法,将不同农药的检测建模为多个二分类任务的组合,通过共享的特征表示层学习不同农药的相关性,同时为每种农药设计独立的分类器,实现对多种农药的同时识别。在模型训练时,可加入农药的分子结构、理化性质等先验知识,引导模型学习到更加鲁棒和可解释的特征表示,提高多残留检测的准确性和可靠性。

对于畜禽产品中多种抗生素的同时检测,可构建基于多示例学习的智能识别模型。每个样品视为一个包,其中可能包含多种抗生素残留,将检测问题转化为多示例多标记学习任务。模型通过对包内不同抗生素示例的学习,掌握其共性特征和判别规律,实现对畜禽样品中复杂抗生素组合的精准识别。在特征提取层引入注意力机制,可自动学习不同抗生素对样品类别判定的重要性权重,进一步提升模型的检测灵敏度。

食品掺假造成的多组分复合污染也可用机器学习方法进行有效检测。以食用油掺假为例,可采集不同品质的食用油和掺假油的光谱数据,构建支持矢量机、随机森林等多分类模型,通过对光谱曲线形态特征、关键波段吸收等的综合学习,实现对样品真伪以及掺假成分的快速鉴别。在训练过程中,可引入迁移学习策略,利用不同产地、不同生产批次的标准油样数据进行预训练,提高模型的泛化能力,使其能够适应不同来源食用油的质量判定。此外,还可采用主动学习方法,通过专家指导样本的选择和标注,持续优化模型,提高其对未知掺假手段的识别能力。

4.3 智能传感器提升现场检测效率

人工智能驱动的智能传感器技术是提升食品安全快速筛查实时性的重要突破口。将微纳传感技术与机器学习算法深度融合,可研制出高灵敏、高选择性、快速响应的智能传感器,实现食品污染物的实时检测与溯源。以农药残留现场检测为例,可开发基于表面增强拉曼光谱的智能传感芯片,利用机器学习算法建立光谱特征与农药种类及含量的量化关系模型,实现对芯片采集的拉曼信号的实时解析,无须复杂样品前处理即可实现对农药多残留的快速定性定量检测,大幅提升检测效率。同时,芯片微型化、集成化设计可实现与智能终端的便携式组装,拓展检测场景,提升实时性。

在食品中抗生素残留快速检测领域,可构建基于适体酶和机器学习的电化学智能传感器。采用分子印迹技术筛选针对特定抗生素分子的适体酶,与电化学信号放大单元耦合,构建尺寸小、灵敏度高的传感器。引入在线机器学习算法,对传感器输出的电信号进行实时建模分析,可自适应识别不同浓度梯度的抗生素残留,无须人工校准即可实现连续高效检测,极大提升了检测自动化水平。此外,将区块链技术引入智能传感器数据管理,可实现检测数据的加密存储和共享,方便检测结果的远程分析和决策,构建更加高效的食品安全快检体系。

面向食品掺假现场快速辨别,可研发基于类脑计算的智能电子鼻/舌传感器。仿生嗅觉/味觉受体阵列与类脑神经网络芯片相结合,通过感受食品的气味/口感变化,自主学习正常食品与掺假食品的特征差异,形成类脑模式识别,可实现对未知掺假的快速甄别。

5 结语

人工智能技术为食品安全检测带来了新的发展机遇。本文分析了当前食品安全检测面临的主要问题,提出了基于人工智能的应对策略,可有效提升检测的精准性、高效性和智能化水平。

参考文献

[1]郭鑫鑫,王柳,王洪梅,等.光学免疫层析法用于食品安全快速检测的研究进展[J].粮食与油脂,2024,37(8):19-23.

[2]宋艳晶,李娟.乳制品质量与安全检测技术的研究进展[J/OL].中国乳业,1-5[2024-08-08].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.4768.S.20240807.1052.004.html.

[3]张红涛,王龙杰,谭联,等.太赫兹光谱技术在食品污染检测中的研究进展[J].光谱学与光谱分析,2024,44(8):2120-2126.

[4]刘正富,周俊,孙东红,等.论食品安全检测技术在磺胺类药物残留检测中的应用[J].中国标准化,2024(15):235-237.

[5]师静雅.食品安全检测技术中存在的问题与对策分析[J].天津科技,2024,51(7):59-61.

作者简介:邓建勇(1989—),男,山西柳林人,本科,工程师。研究方向:食品质量与安全。

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