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 ......