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作者：郭兴;孙莹;刘树萍;杨雪欣;赵钜阳;江连洲;
单位：哈尔滨商业大学旅游烹饪学院;东北农业大学食品学院;
摘要：随着人们生活水平的提高，消费者对食品质量与安全的需求日益增长。传统检测食品质量与安全的方法已经无法满足人们对高效、准确和可靠检测的需求。因此，寻求一种更高效、便捷的检测方法成为当务之急。在此基础上，基于深度神经网络的机器学习技术即深度学习的快速发展为食品质量与安全检测带来了新的契机。本文围绕深度学习在食品质量与安全检测中的应用进展，介绍了传统机器学习和深度学习的原理，阐述深度学习在食品原产地追溯以及食品品质中对食品缺陷、新鲜度、掺假和病原体等检测中的应用，并对深度学习在食品质量与安全检测领域的发展趋势进行了展望，以期为食品质量与安全检测领域提供理论参考和研究思路。
关键词：深度学习;;神经网络;;食品质量与安全;;食品溯源;;品质检测
基金资助：国家自然科学基金面上项目（32372386）;; 黑龙江省自然科学基金项目（LH2022C048）
