•  栏目 研究性文章

基于深度学习的功能性有机健康农产品生全粉质量智能检测与控制系统设计

作者

摘要

随着人们健康消费理念的提升,功能性有机健康农产品生全粉因其营养全面、天然无添加的特性,受到市场广泛关注。然而,生全粉在生产过程中存在品质不稳定、人工检测效率低、标准化程度不足等问题,制约了行业的高质量发展。传统的检测与控制手段难以满足现代化、智能化生产需求,亟需引入先进技术手段。本文围绕深度学习技术在生全粉质量检测与控制系统中的应用展开研究,分析该系统设计的价值,指出当前存在的核心问题,并提出科学的策略路径。通过智能化手段提升检测精准度与控制效率,推动功能性有机健康农产品产业的标准化与可持续发展。

如何引用

刘庆玲. (2025). 基于深度学习的功能性有机健康农产品生全粉质量智能检测与控制系统设计. 建筑与设计, 1(1), 86–89. 取读于 从 http://www.sci-open.net/index.php/ad/article/view/521
下载引用

参考

张伟,李明.深度学习在农产品质量检测中的应用研究[J].农业工程学报,2022(10):112-118.

王芳.有机农产品加工智能化控制技术探讨[J].中国食品工业,2023(05):45-50.

刘洋,赵刚.多模态数据融合方法及其在智能检测中的应用[J].计算机科学,2022(12):88-94.

陈立国.基于AI的农产品全流程质量管理体系构建[J].农业科技管理, 2023(03):66-70.

孙倩.迁移学习在食品检测智能系统中的应用实践[J].食品安全质量检测学报,2023(07):102-108.

作者简介