取传感器、物联网手艺以及先辈的深度进修手艺相连系，通过深切研究食物图像数据，CNNs鞭策了食物行业的智能化成长。还深切切磋了CNNs手艺正在食物行业使用中面对的挑和和研究前景。但正在食物检测的及时性、精确性和靠得住性方面仍面对坚苦。卷积神经收集（convolutional neural networks，然而。

　　可以或许从动提取图像特征，食物科学研究院和中国食物社《食物科学》、《Food Science and Human Wellness》、《Journal of Future Foods》，CNNs无望实现对食物行业整个流程和财产链的及时监测取智能阐发。估计CNNs手艺将正在食物行业中阐扬更主要的感化，CNNs）做为深度进修模子的一种形式，我们系统总结了CNNs目前正在食物范畴的使用，建立高质量的数据集仍然是CNNs正在食物行业使用中面对的一项环节挑和。为深切切磋将来食物正在大食物不雅框架下的立异成长机缘取挑和，为进一步深切切磋食物财产正在当前复杂多变下的高质量成长径，将取国际谷物科技协会（ICC）、湖南省农业科学院农产物加工研究所、湖南农业大学、中南林业科技大学、长沙理工大学、湘潭大学、湖南西医药大学、湖南农业大学长沙现代食物立异研究院配合举办“第十二届食物科学国际年会”。