通过整合先进的机器学习技术提升纳米材料光学传感器阵列，以增强食品质量和安全的视觉检测能力

本文综述了基于纳米材料的光学传感器阵列（OSAs）在食品质量和安全视觉监测中的应用。文章首先介绍了各种先进纳米材料的基本性质，如金属纳米粒子（MNPs）、纳米团簇（MNCs）、量子点（QDs）等，并探讨了这些材料在比色传感器阵列（CSA）和荧光传感器阵列（FSA）中的应用。随后，文章详细讨论了如何利用机器学习（ML）和深度学习（DL）技术处理和分析传感器阵列产生的高维数据，以提高检测效率和准确性。通过具体实例展示了这些技术在食品农药残留、致病菌检测、新鲜度评估等方面的实际应用效果，验证了其有效性和实用性。最后，文章提出了基于纳米材料和机器学习技术的光学传感器阵列在实时监测和智能化检测方面的优势，为食品工业中的快速响应和质量控制提供了有力支持。