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—— 中国食品杂志社
粮油安全是重要的食品安全问题之一，在全球范围受到广泛关注。因此，快速、准确、高效的检测技术对于保障粮油安全至关重要，而传统粮油检测方法存在耗时长、主观误差大、实时性差等缺点，难以满足消费者对食品品质的高要求，计算机视觉和深度学习的结合为粮油检测提供了快速、高效、非破坏性的解决方案。本文首先介绍了深度学习和计算机视觉的基本原理及其在食品检测中的优势，重点分析了卷积神经网络、长短期记忆网络、生成对抗网络等算法在粮油检测中的应用案例，展示了这些技术在提高检测精度和效率方面的显著效果，总结了计算机视觉和深度学习在粮油及其制品无损检测中的应用进展。并从优化模型鲁棒性和可解释性、开发轻量级模型以适应资源受限的检测环境等方面讨论了在粮油安全领域应用中存在的局限性和未来发展趋势，旨在推动食品检测技术向更高效、精准的方向发展。
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