随着我国科技实力的不断增强,以及我国人民健康意识的不断强化,对食品安全的重视度也越来越高.近年来,我国的食品鉴别检测逐渐成为保障食品质量安全的重要且成熟的手段.随着我国科技实力的不断进步,以及专业的测试技术的逐渐发达,人工智能多光谱图像已是我国在多个领域中广泛应用的成熟技术.在食品品质检测中,应用人工智能多光谱图像技术,相较于传统的分析技术,具有速度快、精确度高、操作计算简便等优势,而且对于被检测的样品而言,能够在极大的程度上减少用量和污染,因此人工智能多光谱图像技术在食品品质检测中的应用具有极高的研究价值和意义.由机械工业出版社出版的《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》依托重点实验室的设备和技术,汇集行业专家数年的科研与教学成果,并获得重点基金资助,对食品品质检测领域具有极高的参考价值.同时本书结合人工智能方法,通过深度学习算法的应用,提供了未来非常有价值的方法和方向,本书结合我国当下食品安全的热点问题,以果蔬农残、食用植物油、小麦粉、茶叶等检测对象为例,系统地介绍了作者所在课题组采用多种光谱技术(近红外、中红外、拉曼及紫外等)在农产品和食品品质快速检测中的研究理论、方法以及应用成果,并重点探讨了多种光谱技术在农产品和食品品质快速检测领域中应用的可行性及存在问题.《多光谱食品品质检测技术与信息处理研究》为研究人工智能多光谱图像技术在食品品质检测中的应用提供了极具专业性质的理论基础.